# Данные модели

{% hint style="info" %}

* Следующая информация приведена только для справки; при обнаружении ошибок можно связаться для исправления. У некоторых моделей провайдеры отличаются, поэтому размер контекста и сведения о моделях также могут различаться.
* При вводе данных в клиенте нужно преобразовывать «k» в фактическое значение (теоретически 1k = 1024 tokens; 1m = 1024k tokens), например 8k = 8×1024 = 8192 tokens. На практике рекомендуется умножать на 1000, чтобы избежать ошибок: например, 8k = 8×1000 = 8000, 1m = 1×1000000 = 1000000;
* Если максимальный вывод указан как «-», это означает, что официально не удалось найти явную информацию о максимальном выводе для данной модели.
  {% endhint %}

<table><thead><tr><th width="313">Название модели</th><th width="158">Максимальный ввод</th><th width="72">Максимальный вывод</th><th width="95">Вызов функций</th><th width="142">Возможности модели</th><th width="540">Провайдер</th><th width="257">Описание</th></tr></thead><tbody><tr><td>360gpt-pro</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>360AI_360gpt</td><td>Флагманская модель на сотни миллиардов параметров из серии 360智脑 с лучшим качеством, широко подходит для сложных задач в различных областях.</td></tr><tr><td>360gpt-turbo</td><td>7k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>360AI_360gpt</td><td>Модель на десятки миллиардов параметров, сочетающая производительность и качество, подходит для сценариев с высокими требованиями к производительности и стоимости.</td></tr><tr><td>360gpt-turbo-responsibility-8k</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>360AI_360gpt</td><td>Модель на десятки миллиардов параметров, сочетающая производительность и качество, подходит для сценариев с высокими требованиями к производительности и стоимости.</td></tr><tr><td>360gpt2-pro</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>360AI_360gpt</td><td>Флагманская модель на сотни миллиардов параметров из серии 360智脑 с лучшим качеством, широко подходит для сложных задач в различных областях.</td></tr><tr><td>claude-3-5-sonnet-20240620</td><td>200k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Снимок, выпущенный 20 июня 2024 года. Claude 3.5 Sonnet — это модель, которая сочетает производительность и скорость, обеспечивая высочайший уровень при высокой скорости; поддерживает мультимодальный ввод.</td></tr><tr><td>claude-3-5-haiku-20241022</td><td>200k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Anthropic_claude</td><td>Снимок, выпущенный 22 октября 2024 года. Claude 3.5 Haiku улучшен во всех навыках, включая кодирование, использование инструментов и рассуждение. Как самая быстрая модель в серии Anthropic, она обеспечивает быстрое время отклика и подходит для приложений с высокой интерактивностью и низкой задержкой, таких как пользовательские чат-боты и мгновенное автодополнение кода. Она также отлично справляется со специализированными задачами, такими как извлечение данных и модерация контента в реальном времени, что делает её многофункциональным инструментом для широкого применения в различных отраслях. Не поддерживает ввод изображений.</td></tr><tr><td>claude-3-5-sonnet-20241022</td><td>200k</td><td>8K</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Снимок, выпущенный 22 октября 2024 года. Claude 3.5 Sonnet предоставляет возможности, превосходящие Opus, и скорость выше, чем у Sonnet, при сохранении той же цены, что и у Sonnet. Sonnet особенно силён в программировании, науке о данных, обработке изображений и агентных задачах.</td></tr><tr><td>claude-3-5-sonnet-latest</td><td>200K</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Динамически указывает на последнюю версию Claude 3.5 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet предоставляет возможности, превосходящие Opus, и скорость выше, чем у Sonnet, при сохранении той же цены, что и у Sonnet. Sonnet особенно силён в программировании, науке о данных, обработке изображений и агентных задачах; эта модель указывает на последнюю версию.</td></tr><tr><td>claude-3-haiku-20240307</td><td>200k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Claude 3 Haiku — самая быстрая и компактная модель Anthropic, созданная для почти мгновенных ответов. Обладает быстрой и точной направленной производительностью.</td></tr><tr><td>claude-3-opus-20240229</td><td>200k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Claude 3 Opus — самая мощная модель Anthropic для очень сложных задач. Она превосходна по производительности, интеллекту, плавности и пониманию.</td></tr><tr><td>claude-3-sonnet-20240229</td><td>200k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Снимок, выпущенный 29 февраля 2024 года. Sonnet особенно силён в:<br><br>- Кодировании: может самостоятельно писать, редактировать и запускать код, а также обладает навыками рассуждения и устранения неполадок<br>- Науке о данных: расширяет возможности человека в области data science; при использовании нескольких инструментов для получения инсайтов может обрабатывать неструктурированные данные<br>- Обработке изображений: отлично интерпретирует таблицы, графики и изображения, точно транскрибирует текст для получения инсайтов, выходящих за рамки самого текста<br>- Агентных задачах: отлично использует инструменты и особенно подходит для агентных задач (то есть сложных многошаговых задач решения проблем, требующих взаимодействия с другими системами)</td></tr><tr><td>google/gemma-2-27b-it</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gamma</td><td>Gemma — это лёгкая, передовая серия открытых моделей, разработанная Google и построенная на тех же исследованиях и технологиях, что и модели Gemini. Эти модели — это большие языковые модели только-декодерного типа, поддерживающие английский язык, с открытыми весами в вариантах предварительного обучения и тонкой настройки по инструкциям. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммаризацию и рассуждение.</td></tr><tr><td>google/gemma-2-9b-it</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gamma</td><td>Gemma — одна из лёгких, передовых открытых моделей, разработанных Google. Это большая языковая модель только-декодерного типа, поддерживающая английский язык, с открытыми весами, доступная в вариантах предварительного обучения и тонкой настройки по инструкциям. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммаризацию и рассуждение. Эта модель 9B обучена на 8 триллионах токенов.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>Последняя стабильная версия Gemini 1.5 Pro. Как мощная мультимодальная модель, она может обрабатывать до 60 тысяч строк кода или 2000 страниц текста. Особенно подходит для задач, требующих сложного рассуждения.</td></tr><tr><td>gemini-1.0-pro-001</td><td>33k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.0 Pro. Как NLP-модель, она специально предназначена для многократных текстовых и кодовых диалогов, а также генерации кода. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>gemini-1.0-pro-002</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.0 Pro. Как NLP-модель, она специально предназначена для многократных текстовых и кодовых диалогов, а также генерации кода. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>gemini-1.0-pro-latest</td><td>33k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, устаревшая или скоро устареет</td><td>Google_gemini</td><td>Это последняя версия Gemini 1.0 Pro. Как NLP-модель, она специально предназначена для многократных текстовых и кодовых диалогов, а также генерации кода. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>gemini-1.0-pro-vision-001</td><td>16k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>Это версия Gemini 1.0 Pro с поддержкой зрения. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>gemini-1.0-pro-vision-latest</td><td>16k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это последняя версия Gemini 1.0 Pro с поддержкой зрения. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это последняя стабильная версия Gemini 1.5 Flash. Как сбалансированная мультимодальная модель, она может обрабатывать аудио, изображения, видео и текстовый ввод.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-001</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Flash. Она предоставляет те же базовые возможности, что и gemini-1.5-flash, но с фиксированной версией, подходит для использования в production-среде.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-002</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Flash. Она предоставляет те же базовые возможности, что и gemini-1.5-flash, но с фиксированной версией, подходит для использования в production-среде.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-8b</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 1.5 Flash-8B — это новейшая мультимодальная модель искусственного интеллекта Google, специально разработанная для эффективной обработки крупномасштабных задач. Модель имеет 8 миллиардов параметров и поддерживает ввод текста, изображений, аудио и видео, что делает её подходящей для различных сценариев, таких как чат, транскрибация и перевод. По сравнению с другими моделями Gemini, Flash-8B оптимизирована по скорости и стоимости, особенно подходит пользователям, чувствительным к затратам. Лимит скорости был увеличен вдвое, что позволяет разработчикам эффективнее обрабатывать крупномасштабные задачи. Кроме того, Flash-8B использует технологию «дистилляции знаний», извлекая ключевые знания из более крупной модели, обеспечивая лёгкость и эффективность при сохранении основных возможностей</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-exp-0827</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная версия Gemini 1.5 Flash, которая периодически обновляется с учётом последних улучшений. Подходит для исследовательского тестирования и прототипирования, не рекомендуется для production-среды.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-latest</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это передовая версия Gemini 1.5 Flash, которая периодически обновляется с учётом последних улучшений. Подходит для исследовательского тестирования и прототипирования, не рекомендуется для production-среды.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-001</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Pro, обеспечивающая фиксированное поведение модели и характеристики производительности. Подходит для использования в production-среде, где важна стабильность.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-002</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Pro, обеспечивающая фиксированное поведение модели и характеристики производительности. Подходит для использования в production-среде, где важна стабильность.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-exp-0801</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Экспериментальная версия Gemini 1.5 Pro. Как мощная мультимодальная модель, она может обрабатывать до 60 тысяч строк кода или 2000 страниц текста. Особенно подходит для задач, требующих сложного рассуждения.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-exp-0827</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Экспериментальная версия Gemini 1.5 Pro. Как мощная мультимодальная модель, она может обрабатывать до 60 тысяч строк кода или 2000 страниц текста. Особенно подходит для задач, требующих сложного рассуждения.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-latest</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это последняя версия Gemini 1.5 Pro, динамически указывающая на самый свежий снимок версии</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 2.0 Flash — новейшая модель Google; по сравнению с версией 1.5 она имеет более высокую скорость первого токена (TTFT) при сохранении качества, сопоставимого с Gemini Pro 1.5. Модель значительно улучшена в мультимодальном понимании, кодировании, выполнении сложных инструкций и вызове функций, что обеспечивает более плавный и мощный интеллектуальный опыт.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash-exp</td><td>100k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 2.0 Flash вводит мультимодальный API в реальном времени, улучшает скорость и производительность, повышает качество, усиливает агентные возможности, а также добавляет генерацию изображений и преобразование речи.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05</td><td>1M</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 2.0 Flash-Lite — это новейшая экономичная AI-модель Google, которая обеспечивает лучшее качество при той же скорости, что и 1.5 Flash; поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов и может обрабатывать мультимодальные задачи, такие как изображения, аудио и код; как самая экономичная модель Google на данный момент, использует упрощённую единую схему ценообразования и особенно подходит для крупномасштабных сценариев применения, где важно контролировать затраты.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash-thinking-exp</td><td>40k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>Google_gemini</td><td>gemini-2.0-flash-thinking-exp — это экспериментальная модель, которая может генерировать «процесс мышления», происходящий при формировании ответа. Поэтому по сравнению с базовой моделью Gemini 2.0 Flash ответы в «режиме мышления» обладают более сильными возможностями рассуждения.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21</td><td>1m</td><td>64k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 2.0 Flash Thinking EXP-01-21 — это новейшая модель искусственного интеллекта Google, ориентированная на повышение способности к рассуждению и пользовательского опыта взаимодействия. Модель обладает мощными возможностями рассуждения, особенно выделяясь в математике и программировании, и поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов, что делает её подходящей для сложных задач и сценариев глубокого анализа. Её уникальность заключается в способности генерировать ход мыслей, повышая понятность процесса мышления ИИ, при этом поддерживается нативное выполнение кода, что увеличивает гибкость и практичность взаимодействия. Благодаря оптимизированным алгоритмам модель уменьшает логические противоречия, ещё больше повышая точность и согласованность ответов.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219</td><td>40k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219 — это экспериментальная модель, которая может генерировать «процесс мышления», происходящий при формировании ответа. Поэтому по сравнению с базовой моделью Gemini 2.0 Flash ответы в «режиме мышления» обладают более сильными возможностями рассуждения.</td></tr><tr><td>gemini-2.0-pro-exp-01-28</td><td>2m</td><td>64k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Предварительно загруженная модель, ещё не запущена</td></tr><tr><td>gemini-2.0-pro-exp-02-05</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 2.0 Pro Exp 02-05 — новейшая экспериментальная модель Google, выпущенная в феврале 2024 года, выделяющаяся в мировых знаниях, генерации кода и понимании длинных текстов; модель поддерживает сверхдлинное контекстное окно в 2 миллиона токенов и может обрабатывать 2 часа видео, 22 часа аудио, более 60 тысяч строк кода и более 1,4 миллиона слов. Как часть серии Gemini 2.0, модель использует новую стратегию обучения Flash Thinking, что значительно улучшает её производительность; она занимает лидирующие позиции во многих рейтингах LLM и демонстрирует мощные комплексные возможности.</td></tr><tr><td>gemini-exp-1114</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, выпущенная 14 ноября 2024 года, в основном ориентирована на улучшение качества.</td></tr><tr><td>gemini-exp-1121</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений, код</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, выпущенная 21 ноября 2024 года, с улучшенными возможностями кодирования, рассуждения и зрения.</td></tr><tr><td>gemini-exp-1206</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, выпущенная 6 декабря 2024 года, с улучшенными возможностями кодирования, рассуждения и зрения.</td></tr><tr><td>gemini-exp-latest</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, динамически указывающая на последнюю версию</td></tr><tr><td>gemini-pro</td><td>33k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>То же, что gemini-1.0-pro, алиас gemini-1.0-pro</td></tr><tr><td>gemini-pro-vision</td><td>16k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это версия Gemini 1.0 Pro с поддержкой зрения. Модель будет снята с поддержки 15 февраля 2025 года; рекомендуется миграция на модели серии 1.5.</td></tr><tr><td>grok-2</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Grok_grok</td><td>Новая версия модели grok, выпущенная X.ai 12.12.2024.</td></tr><tr><td>grok-2-1212</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Grok_grok</td><td>Новая версия модели grok, выпущенная X.ai 12.12.2024.</td></tr><tr><td>grok-2-latest</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Grok_grok</td><td>Новая версия модели grok, выпущенная X.ai 12.12.2024.</td></tr><tr><td>grok-2-vision-1212</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Grok_grok</td><td>Визуальная версия модели grok, выпущенная X.ai 12.12.2024.</td></tr><tr><td>grok-beta</td><td>100k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Grok_grok</td><td>По производительности сопоставима с Grok 2, но улучшены эффективность, скорость и функциональность.</td></tr><tr><td>grok-vision-beta</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Grok_grok</td><td>Новейшая модель понимания изображений может обрабатывать различные визуальные данные, включая документы, диаграммы, скриншоты и фотографии.</td></tr><tr><td>internlm/internlm2_5-20b-chat</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>internlm</td><td>InternLM2.5-20B-Chat — это открытая крупная диалоговая модель, разработанная на базе архитектуры InternLM2. Модель содержит 20 миллиардов параметров и отлично показывает себя в математическом рассуждении, превосходя Llama3 и Gemma2-27B сопоставимого размера. InternLM2.5-20B-Chat значительно улучшена в области вызова инструментов, поддерживает сбор информации со сотен веб-страниц для анализа и рассуждения, а также обладает более сильным пониманием инструкций, выбором инструментов и способностью к рефлексии по результатам.</td></tr><tr><td>meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Meta_llama</td><td>На данный момент модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 получили функцию визуального понимания. Эта модель поддерживает одновременный ввод текста и изображений, понимает изображения и выводит текстовую информацию.</td></tr><tr><td>meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Meta Llama 3.2 — мультиязычная большая языковая модель (LLM), где версии 1B и 3B — это лёгкие модели, которые можно запускать на периферийных и мобильных устройствах; данная модель — версия 3B.</td></tr><tr><td>meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Meta_llama</td><td>На данный момент модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 получили функцию визуального понимания. Эта модель поддерживает одновременный ввод текста и изображений, понимает изображения и выводит текстовую информацию.</td></tr><tr><td>meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct</td><td>131k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Новейшая LLM от Meta на 70B параметров, по производительности сопоставима с llama 3.1 405B.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Коллекция многоязычных больших языковых моделей Meta Llama 3.1 включает предобученные и instruction-tuned генеративные модели размером 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 405B. Текстовые модели с instruction fine-tuning Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычных диалогов и превосходят многие доступные открытые и закрытые чат-модели по распространённым отраслевым бенчмаркам.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Meta Llama 3.1 — семейство многоязычных больших языковых моделей, разработанное Meta, включающее предобученные и instruction-tuned варианты с размером 8B, 70B и 405B параметров. Эта модель 70B, дообученная по инструкциям, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев и показывает отличные результаты по ряду отраслевых бенчмарков. Обучение модели использовало более 15 триллионов токенов открытых данных и применяло такие технологии, как supervised fine-tuning и reinforcement learning from human feedback для повышения полезности и безопасности.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Коллекция многоязычных больших языковых моделей Meta Llama 3.1 включает предобученные и instruction-tuned генеративные модели размером 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 8B. Текстовые модели с instruction fine-tuning Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычных диалогов и превосходят многие доступные открытые и закрытые чат-модели по распространённым отраслевым бенчмаркам.</td></tr><tr><td>abab5.5-chat</td><td>16k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарий диалога с китайским персонажем</td></tr><tr><td>abab5.5s-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарий диалога с китайским персонажем</td></tr><tr><td>abab6.5g-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарий диалога с персонажем на английском и других языках</td></tr><tr><td>abab6.5s-chat</td><td>245k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Универсальные сценарии</td></tr><tr><td>abab6.5t-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарий диалога с китайским персонажем</td></tr><tr><td>chatgpt-4o-latest</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI</td><td>Версия chatgpt-4o-latest постоянно указывает на версию GPT-4o, используемую в ChatGPT, и обновляется как можно быстрее при существенных изменениях.</td></tr><tr><td>gpt-4o-2024-11-20</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI</td><td>Последний снимок gpt-4o от 20 ноября 2024 года.</td></tr><tr><td>gpt-4o-audio-preview</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI</td><td>Модель OpenAI для голосового диалога в реальном времени</td></tr><tr><td>gpt-4o-audio-preview-2024-10-01</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI</td><td>Модель OpenAI для голосового диалога в реальном времени</td></tr><tr><td>o1</td><td>128k</td><td>32k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение, распознавание изображений</td><td>OpenAI</td><td>Новая модель рассуждения OpenAI для сложных задач, требующих широких общих знаний. Модель имеет контекст 200k, является самой мощной моделью в мире на данный момент и поддерживает распознавание изображений</td></tr><tr><td>o1-mini-2024-09-12</td><td>128k</td><td>64k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI</td><td>Фиксированный снимок версии o1-mini; меньше, быстрее и на 80% дешевле, чем o1-preview, хорошо показывает себя в генерации кода и операциях с малым контекстом.</td></tr><tr><td>o1-preview-2024-09-12</td><td>128k</td><td>32k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI</td><td>Фиксированный снимок версии o1-preview</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>На базе GPT-3.5: GPT-3.5 Turbo — это улучшенная версия, построенная на основе модели GPT-3.5, разработанной OpenAI.<br>Цели по производительности: модель разработана для повышения скорости вывода, эффективности обработки и использования ресурсов за счёт оптимизации архитектуры и алгоритмов.<br>Улучшенная скорость вывода: по сравнению с GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo обычно обеспечивает более высокую скорость вывода при том же оборудовании, что особенно полезно для приложений с большим объёмом обработки текста.<br>Более высокая пропускная способность: при обработке большого числа запросов или данных GPT-3.5 Turbo может обеспечивать более высокую параллельную обработку, повышая общую пропускную способность системы.<br>Оптимизированное потребление ресурсов: при сохранении производительности может снижаться потребность в ресурсах оборудования, таких как память и вычислительные ресурсы, что помогает уменьшить стоимость эксплуатации и повысить масштабируемость.<br>Широкий спектр задач обработки естественного языка: GPT-3.5 Turbo подходит для различных задач NLP, включая, но не ограничиваясь, генерацией текста, семантическим пониманием, диалоговыми системами, машинным переводом и т. д.<br>Инструменты для разработчиков и поддержка API: предоставляет удобные для интеграции и использования API-интерфейсы, поддерживающие быструю разработку и развертывание приложений.</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-0125</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>Обновлённый GPT 3.5 Turbo, с более высокой точностью при ответе в требуемом формате и исправленной ошибкой, вызывавшей проблему кодирования текста для вызовов функций на неанглийских языках. Возвращает до 4096 выходных токенов.</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-0613</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>Обновлённая фиксированная версия GPT 3.5 Turbo. Сейчас устарела</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-1106</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>С улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON, воспроизводимым выводом, параллельным вызовом функций и т. д. Возвращает до 4096 выходных токенов.</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-16k</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, устаревшая или скоро устареет</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>(устарела)</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-16k-0613</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, устаревшая или скоро устареет</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>Снимок gpt-3.5-turbo от 13 июня 2023 года. (устарела)</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-instruct</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>Возможности, аналогичные моделям эпохи GPT-3. Совместима с устаревшей конечной точкой Completions и не подходит для Chat Completions.</td></tr><tr><td>gpt-3.5o</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>То же, что gpt-4o-lite</td></tr><tr><td>gpt-4</td><td>8k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Сейчас указывает на gpt-4-0613.</td></tr><tr><td>gpt-4-0125-preview</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Новейшая модель GPT-4, созданная для уменьшения «ленивости», когда модель не завершает задачу. Возвращает до 4096 выходных токенов.</td></tr><tr><td>gpt-4-0314</td><td>8k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Снимок gpt-4 от 14 марта 2023 года</td></tr><tr><td>gpt-4-0613</td><td>8k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Снимок gpt-4 от 13 июня 2023 года с улучшенной поддержкой вызова функций.</td></tr><tr><td>gpt-4-1106-preview</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Модель GPT-4 Turbo с улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON, воспроизводимым выводом, вызовом функций и т. д. Возвращает до 4096 выходных токенов. Это предварительная модель.</td></tr><tr><td>gpt-4-32k</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>gpt-4-32k будет снята с поддержки 2025-06-06.</td></tr><tr><td>gpt-4-32k-0613</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, устаревшая или скоро устареет</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Будет снята с поддержки 2025-06-06.</td></tr><tr><td>gpt-4-turbo</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>В последней версии GPT-4 Turbo добавлены возможности зрения, поддержка обработки визуальных запросов через режим JSON и вызов функций. Текущая версия модели — gpt-4-turbo-2024-04-09.</td></tr><tr><td>gpt-4-turbo-2024-04-09</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Модель GPT-4 Turbo с поддержкой зрения. Теперь визуальные запросы могут обрабатываться через режим JSON и вызов функций. Текущая версия gpt-4-turbo — именно эта версия.</td></tr><tr><td>gpt-4-turbo-preview</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Сейчас указывает на gpt-4-0125-preview.</td></tr><tr><td>gpt-4o</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Флагманская модель OpenAI с высоким уровнем интеллекта, подходит для сложных многошаговых задач. GPT-4o дешевле и быстрее, чем GPT-4 Turbo.</td></tr><tr><td>gpt-4o-2024-05-13</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Исходный снимок gpt-4o от 13 мая 2024 года.</td></tr><tr><td>gpt-4o-2024-08-06</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Первый снимок с поддержкой структурированного вывода. gpt-4o сейчас указывает на эту версию.</td></tr><tr><td>gpt-4o-mini</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Доступная версия gpt-4o от OpenAI, предназначенная для быстрых и лёгких задач. GPT-4o mini дешевле, чем GPT-3.5 Turbo, и более функционален. Сейчас указывает на gpt-4o-mini-2024-07-18.</td></tr><tr><td>gpt-4o-mini-2024-07-18</td><td>128k</td><td>16k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Фиксированная версия-снимок gpt-4o-mini.</td></tr><tr><td>gpt-4o-realtime-preview</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, голос в реальном времени</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>Модель OpenAI для голосового диалога в реальном времени</td></tr><tr><td>gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, голос в реальном времени, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>gpt-4o-realtime-preview сейчас указывает на этот снимок версии</td></tr><tr><td>o1-mini</td><td>128k</td><td>64k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI_o1</td><td>Меньше, быстрее и на 80% дешевле, чем o1-preview, хорошо показывает себя в генерации кода и операциях с малым контекстом.</td></tr><tr><td>o1-preview</td><td>128k</td><td>32k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI_o1</td><td>o1-preview — это новая модель рассуждения для сложных задач, требующих широких общих знаний. Модель имеет контекст 128K и отсечку знаний на октябрь 2023 года. Ориентирована на продвинутое рассуждение и решение сложных проблем, включая задачи по математике и науке. Отлично подходит для приложений, где требуется глубокое понимание контекста и автономные рабочие процессы.</td></tr><tr><td>o3-mini</td><td>200k</td><td>100k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI_o1</td><td>o3-mini — новейшая маленькая модель рассуждения OpenAI, обеспечивающая высокий интеллект при той же стоимости и задержке, что и o1-mini; ориентирована на задачи науки, математики и кодирования, поддерживает структурированный вывод, вызов функций, Batch API и другие функции для разработчиков; база знаний ограничена октябрём 2023 года, демонстрируя заметный баланс между способностью к рассуждению и экономичностью.</td></tr><tr><td>o3-mini-2025-01-31</td><td>200k</td><td>100k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>OpenAI_o1</td><td>o3-mini сейчас указывает на эту версию. o3-mini-2025-01-31 — новейшая маленькая модель рассуждения OpenAI, обеспечивающая высокий интеллект при той же стоимости и задержке, что и o1-mini; ориентирована на задачи науки, математики и кодирования, поддерживает структурированный вывод, вызов функций, Batch API и другие функции для разработчиков; база знаний ограничена октябрём 2023 года, демонстрируя заметный баланс между способностью к рассуждению и экономичностью.</td></tr><tr><td>Baichuan2-Turbo</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>По сравнению с моделями аналогичного размера в отрасли, качество модели сохраняет лидирующий уровень, при этом цена значительно снижена</td></tr><tr><td>Baichuan3-Turbo</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>По сравнению с моделями аналогичного размера в отрасли, качество модели сохраняет лидирующий уровень, при этом цена значительно снижена</td></tr><tr><td>Baichuan3-Turbo-128k</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>Модель Baichuan обрабатывает сложные тексты с помощью сверхдлинного контекстного окна 128k, специально оптимизирована для таких отраслей, как финансы, и при этом значительно снижает стоимость, предоставляя предприятиям высокоэффективное решение по соотношению цена/качество.</td></tr><tr><td>Baichuan4</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>MoE-модель Baichuan предоставляет высокоэффективное и экономичное решение для корпоративных приложений за счёт специальной оптимизации, снижения стоимости и повышения производительности.</td></tr><tr><td>Baichuan4-Air</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>MoE-модель Baichuan предоставляет высокоэффективное и экономичное решение для корпоративных приложений за счёт специальной оптимизации, снижения стоимости и повышения производительности.</td></tr><tr><td>Baichuan4-Turbo</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>Обучена на огромном количестве качественных сценарных данных; по сравнению с Baichuan4 полезность в часто используемых корпоративных сценариях повышена более чем на 10%, качество краткого изложения — на 50%, многоязычие — на 31%, генерация контента — на 13%<br>Специально оптимизирована для производительности рассуждения: скорость ответа первого токена по сравнению с Baichuan4 повышена на 51%, скорость потока токенов — на 73%</td></tr><tr><td>ERNIE-3.5-128K</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская крупная языковая модель собственной разработки Baidu, обученная на огромных китайских и английских корпусах; обладает мощными универсальными возможностями и удовлетворяет большинство требований сценариев диалога, вопросов и ответов, генерации контента и применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах.</td></tr><tr><td>ERNIE-3.5-8K</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская крупная языковая модель собственной разработки Baidu, обученная на огромных китайских и английских корпусах; обладает мощными универсальными возможностями и удовлетворяет большинство требований сценариев диалога, вопросов и ответов, генерации контента и применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах.</td></tr><tr><td>ERNIE-3.5-8K-Preview</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская крупная языковая модель собственной разработки Baidu, обученная на огромных китайских и английских корпусах; обладает мощными универсальными возможностями и удовлетворяет большинство требований сценариев диалога, вопросов и ответов, генерации контента и применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-8K</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, которая по сравнению с ERNIE 3.5 получила всестороннее обновление возможностей и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-8K-Latest</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE-4.0-8K-Latest по возможностям значительно превосходит ERNIE-4.0-8K, особенно сильно улучшены ролевое моделирование и следование инструкциям; по сравнению с ERNIE 3.5 модель получила всестороннее обновление возможностей и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах, поддерживает ввод 5K tokens + вывод 2K tokens. В этой статье описан метод вызова интерфейса ERNIE-4.0-8K-Latest.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-8K-Preview</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, которая по сравнению с ERNIE 3.5 получила всестороннее обновление возможностей и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-128K</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, демонстрирующая отличные общие результаты и широко подходящая для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации. По сравнению с ERNIE 4.0 она лучше по производительности. ERNIE-4.0-Turbo-128K — это одна из версий модели, которая лучше справляется с длинными документами, чем ERNIE-3.5-128K. В этой статье описаны соответствующие API и использование.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-8K</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, демонстрирующая отличные общие результаты и широко подходящая для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации. По сравнению с ERNIE 4.0 она лучше по производительности. ERNIE-4.0-Turbo-8K — это одна из версий модели. В этой статье описаны соответствующие API и использование.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, демонстрирующая отличные общие результаты и широко подходящая для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации. По сравнению с ERNIE 4.0 она лучше по производительности. ERNIE-4.0-Turbo-8K — это одна из версий модели.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, демонстрирующая отличные общие результаты и широко подходящая для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к плагину поиска Baidu, обеспечивая актуальность информации. ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview — это одна из версий модели</td></tr><tr><td>ERNIE-Character-8K</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Вертикальная большая языковая модель собственной разработки Baidu, подходящая для игровых NPC, диалогов службы поддержки, ролевых диалогов и других сценариев; образ персонажа более выразителен и последователен, лучше следование инструкциям и выше производительность рассуждения</td></tr><tr><td>ERNIE-Lite-8K</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Лёгкая большая языковая модель собственной разработки Baidu, сочетающая отличное качество модели и производительность рассуждения, подходит для инференса на AI-ускорителях с низкой вычислительной мощностью.</td></tr><tr><td>ERNIE-Lite-Pro-128K</td><td>128k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Лёгкая большая языковая модель собственной разработки Baidu, качество которой лучше, чем у ERNIE Lite, при этом сочетающая отличное качество модели и производительность рассуждения, подходит для инференса на AI-ускорителях с низкой вычислительной мощностью. ERNIE-Lite-Pro-128K поддерживает контекст длиной 128K и показывает лучшие результаты, чем ERNIE-Lite-128K.</td></tr><tr><td>ERNIE-Novel-8K</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE-Novel-8K — это универсальная большая языковая модель собственной разработки Baidu, обладающая явным преимуществом в продолжении написания романов; также может использоваться в сценариях коротких драм и кино.</td></tr><tr><td>ERNIE-Speed-128K</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Высокопроизводительная большая языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году; обладает отличными универсальными возможностями, подходит в качестве базовой модели для тонкой настройки, лучше справляется с задачами в конкретных сценариях и при этом имеет превосходную производительность рассуждения.</td></tr><tr><td>ERNIE-Speed-8K</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Высокопроизводительная большая языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году; обладает отличными универсальными возможностями, подходит в качестве базовой модели для тонкой настройки, лучше справляется с задачами в конкретных сценариях и при этом имеет превосходную производительность рассуждения.</td></tr><tr><td>ERNIE-Speed-Pro-128K</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE Speed Pro — это высокопроизводительная большая языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году; обладает отличными универсальными возможностями, подходит в качестве базовой модели для тонкой настройки, лучше справляется с задачами в конкретных сценариях и при этом имеет превосходную производительность рассуждения. ERNIE-Speed-Pro-128K — начальная версия, выпущенная 30 августа 2024 года, поддерживает контекст длиной 128K и лучше, чем ERNIE-Speed-128K.</td></tr><tr><td>ERNIE-Tiny-8K</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Сверхвысокопроизводительная большая языковая модель собственной разработки Baidu, стоимость развёртывания и дообучения которой является самой низкой среди моделей серии Wenxin.</td></tr><tr><td>Doubao-1.5-lite-32k</td><td>32k</td><td>12k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao1.5-lite также находится на мировом передовом уровне среди облегчённых языковых моделей и по ключевым метрикам комплексной оценки (MMLU_pro), рассуждений (BBH), математики (MATH), специализированных знаний (GPQA) сопоставим с GPT-4o mini или превосходит его, а также Claude 3.5 Haiku.<br></td></tr><tr><td>Doubao-1.5-pro-256k</td><td>256k</td><td>12k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-1.5-Pro-256k, всесторонне улучшенная версия на базе Doubao-1.5-Pro. По сравнению с Doubao-pro-256k/241115 общая эффективность значительно улучшена на 10%. Длина вывода существенно увеличена, поддерживается максимум 12k tokens.</td></tr><tr><td>Doubao-1.5-pro-32k</td><td>32k</td><td>12k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-1.5-pro — новое поколение флагманской модели с всесторонне улучшенной производительностью, выдающимися результатами в знаниях, коде, рассуждении и т. д. На ряде общедоступных бенчмарков достигла мирового лидирующего уровня, особенно по знаниям, коду, рассуждению и авторитетным китайским бенчмаркам, а по совокупной оценке превосходит GPT4o, Claude 3.5 Sonnet и другие ведущие модели отрасли.</td></tr><tr><td>Doubao-1.5-vision-pro</td><td>32k</td><td>12k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-1.5-vision-pro — новая улучшенная мультимодальная крупная модель, поддерживающая распознавание изображений с любым разрешением и экстремальным соотношением сторон, а также улучшенные возможности визуального рассуждения, распознавания документов, понимания деталей и следования инструкциям.</td></tr><tr><td>Doubao-embedding</td><td>4k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Встраивание</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding — это модель семантической векторизации, разработанная ByteDance, ориентированная в основном на сценарии векторного поиска; поддерживает китайский и английский языки, максимальная длина контекста — 4K. Доступны следующие версии:<br><br>text-240715: вектор максимальной размерности 2560, поддерживает понижение размерности до 512, 1024, 2048. Эффективность Retrieval для китайского и английского языков значительно выше, чем у версии text-240515; рекомендуется использовать эту версию.<br>text-240515: вектор максимальной размерности 2048, поддерживает понижение размерности до 512, 1024.</td></tr><tr><td>Doubao-embedding-large</td><td>4k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Встраивание</td><td>豆包_doubao</td><td><br>Эффективность Retrieval для китайского и английского языков значительно выше, чем у версии Doubao-embedding/text-240715</td></tr><tr><td>Doubao-embedding-vision</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Встраивание</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding-vision — новая улучшенная мультимодальная модель векторизации изображений и текста, ориентированная в основном на сценарии многомодального векторного поиска по изображению и тексту; поддерживает ввод изображений и текстовый ввод на китайском и английском языках, максимальная длина контекста — 8K.</td></tr><tr><td>Doubao-lite-128k</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-lite обладает предельной скоростью отклика и лучшим соотношением цена/качество, предоставляя более гибкий выбор для разных сценариев клиентов. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 128k.</td></tr><tr><td>Doubao-lite-32k</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-lite обладает предельной скоростью отклика и лучшим соотношением цена/качество, предоставляя более гибкий выбор для разных сценариев клиентов. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 32k.</td></tr><tr><td>Doubao-lite-4k</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-lite обладает предельной скоростью отклика и лучшим соотношением цена/качество, предоставляя более гибкий выбор для разных сценариев клиентов. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 4k.</td></tr><tr><td>Doubao-pro-128k</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Флагманская модель с лучшим качеством, подходит для сложных задач и отлично показывает себя в сценариях справочных вопросов и ответов, суммаризации, творчества, классификации текста, ролевых игр и т. д. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 128k.</td></tr><tr><td>Doubao-pro-32k</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Флагманская модель с лучшим качеством, подходит для сложных задач и отлично показывает себя в сценариях справочных вопросов и ответов, суммаризации, творчества, классификации текста, ролевых игр и т. д. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 32k.</td></tr><tr><td>Doubao-pro-4k</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>豆包_doubao</td><td>Флагманская модель с лучшим качеством, подходит для сложных задач и отлично показывает себя в сценариях справочных вопросов и ответов, суммаризации, творчества, классификации текста, ролевых игр и т. д. Поддерживает инференс и дообучение с окном контекста 4k.</td></tr><tr><td>step-1-128k</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1-128k — это сверхкрупная языковая модель, способная обрабатывать до 128000 токенов ввода. Такая возможность даёт ей заметное преимущество при генерации длинного контента и выполнении сложного рассуждения, что подходит для создания романов, сценариев и других приложений, требующих богатого контекста.</td></tr><tr><td>step-1-256k</td><td>256k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1-256k является одной из крупнейших языковых моделей на данный момент и поддерживает ввод до 256000 токенов. Она создана для удовлетворения требований крайне сложных задач, таких как масштабный анализ данных и многократные диалоговые системы, и способна выдавать высококачественные результаты в различных областях.</td></tr><tr><td>step-1-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1-32k расширяет контекстное окно и поддерживает ввод 32000 токенов. Это позволяет ей отлично справляться с обработкой длинных статей и сложных диалогов, подходя для задач, требующих глубокого понимания и анализа, таких как юридические документы и академические исследования.</td></tr><tr><td>step-1-8k</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1-8k — это эффективная языковая модель, специально разработанная для обработки более коротких текстов. Она способна рассуждать в контексте 8000 токенов и подходит для сценариев, требующих быстрого отклика, таких как чат-боты и перевод в реальном времени.</td></tr><tr><td>step-1-flash</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1-flash ориентирована на быстрый отклик и эффективную обработку, подходит для приложений в реальном времени. Её конструкция позволяет даже при ограниченных вычислительных ресурсах обеспечивать качественное понимание и генерацию языка, что делает её подходящей для мобильных устройств и сценариев edge computing.</td></tr><tr><td>step-1.5v-mini</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1.5v-mini — это лёгкая версия, предназначенная для работы в средах с ограниченными ресурсами. Несмотря на небольшой размер, она сохраняет хорошие возможности обработки языка и подходит для встроенных систем и устройств с низким энергопотреблением.</td></tr><tr><td>step-1v-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1v-32k поддерживает ввод 32000 токенов и подходит для приложений, требующих более длинного контекста. Она отлично справляется со сложными диалогами и длинными текстами, подходит для таких областей, как служба поддержки и создание контента.</td></tr><tr><td>step-1v-8k</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-1v-8k — это оптимизированная версия, специально разработанная для ввода 8000 токенов, подходит для быстрого генерации и обработки коротких текстов. Она хорошо балансирует между скоростью и точностью, что делает её подходящей для приложений в реальном времени.</td></tr><tr><td>step-2-16k</td><td>16k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Jieyue Xingchen</td><td>Модель step-2-16k — это языковая модель среднего размера, поддерживающая ввод 16000 токенов. Она хорошо показывает себя в различных задачах и подходит для приложений в образовании, обучении и управлении знаниями.<br></td></tr><tr><td>yi-lightning</td><td>16k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>零一万物_yi</td><td>Новейшая высокопроизводительная модель, которая при сохранении высокого качества вывода значительно увеличивает скорость рассуждения.<br>Подходит для взаимодействия в реальном времени и сценариев с высокой сложностью рассуждения; очень высокая экономичность обеспечивает отличную поддержку коммерческих продуктов.</td></tr><tr><td>yi-vision-v2</td><td>16K</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>零一万物_yi</td><td>Подходит для сценариев, где требуется анализ и объяснение изображений и диаграмм, например для вопросов по картинкам, понимания графиков, OCR, визуального рассуждения, образования, понимания исследовательских отчётов или чтения многоязычных документов и т. д.</td></tr><tr><td>qwen-14b-chat</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Официальная открытая версия Tongyi Qianwen от Alibaba Cloud.</td></tr><tr><td>qwen-72b-chat</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Официальная открытая версия Tongyi Qianwen от Alibaba Cloud.</td></tr><tr><td>qwen-7b-chat</td><td>7.5k</td><td>1.5k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Официальная открытая версия Tongyi Qianwen от Alibaba Cloud.</td></tr><tr><td>qwen-coder-plus</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Coder-Plus — это специализированная модель для программирования в серии Qwen, созданная для улучшения генерации и понимания кода. Модель обучена на больших объёмах программных данных, умеет работать с различными языками программирования и поддерживает такие функции, как автодополнение кода, обнаружение ошибок и рефакторинг. Её цель — предоставлять разработчикам более эффективную помощь в программировании и повышать продуктивность разработки.</td></tr><tr><td>qwen-coder-plus-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Coder-Plus-Latest — это последняя версия Qwen-Coder-Plus, включающая новейшие алгоритмические оптимизации и обновления датасетов. Модель значительно улучшена по производительности, лучше понимает контекст и генерирует код, более соответствующий потребностям разработчиков. Также добавлена поддержка большего числа языков программирования, что усиливает возможности многозадачного программирования.</td></tr><tr><td>qwen-coder-turbo</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>Кодовые и программирующие модели серии Tongyi Qianwen — это языковые модели, специально предназначенные для программирования и генерации кода; они быстры в выводе и недороги. Эта версия всегда указывает на последний стабильный снимок</td></tr><tr><td>qwen-coder-turbo-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>Кодовые и программирующие модели серии Tongyi Qianwen — это языковые модели, специально предназначенные для программирования и генерации кода; они быстры в выводе и недороги. Эта версия всегда указывает на самый последний снимок</td></tr><tr><td>qwen-long</td><td>10m</td><td>6k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Long — это большая языковая модель в серии Tongyi Qianwen, предназначенная для сценариев сверхдлинного контекста. Поддерживает ввод на китайском, английском и других языках, а также сверхдлинный диалог с контекстом до 10 миллионов токенов (примерно 15 миллионов иероглифов или 15 тысяч страниц документов). В сочетании с одновременно запущенной службой документов поддерживает разбор и диалог с форматами word, pdf, markdown, epub, mobi и другими. Примечание: при прямой отправке запроса по HTTP поддерживается длина до 1M tokens; при превышении этого значения рекомендуется отправлять через файл.</td></tr><tr><td>qwen-math-plus</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Math-Plus — это модель, ориентированная на решение математических задач и созданная для обеспечения эффективных возможностей математического рассуждения и вычислений. Модель обучена на большом количестве математических задач и способна работать со сложными математическими выражениями и проблемами, поддерживая широкий спектр вычислительных потребностей от базовой арифметики до высшей математики. Сценарии применения включают образование, исследования и инженерные области.</td></tr><tr><td>qwen-math-plus-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Math-Plus-Latest — это последняя версия Qwen-Math-Plus, интегрирующая новейшие технологии математического рассуждения и улучшения алгоритмов. Модель лучше справляется со сложными математическими задачами и может предоставлять более точные решения и ход рассуждений. Также расширено понимание математических символов и формул, что делает её пригодной для более широкого круга математических сценариев.</td></tr><tr><td>qwen-math-turbo</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Math-Turbo — это высокопроизводительная математическая модель, специально разработанная для быстрого вычисления и рассуждения в реальном времени. Модель оптимизирована по скорости вычислений и способна за очень короткое время обрабатывать большое число математических задач, подходит для приложений, где требуется быстрый отклик, например для онлайн-образования и анализа данных в реальном времени. Эффективные алгоритмы позволяют пользователям получать мгновенные результаты даже при сложных вычислениях.</td></tr><tr><td>qwen-math-turbo-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Math-Turbo-Latest — это последняя версия Qwen-Math-Turbo, в которой ещё больше повышены эффективность вычислений и точность. Модель получила ряд оптимизаций алгоритмов, способна решать более сложные математические задачи и сохраняет высокую эффективность при рассуждении в реальном времени. Подходит для математических приложений, требующих быстрого отклика, например финансового анализа и научных вычислений.</td></tr><tr><td>qwen-max</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Серия Tongyi Qianwen 2.5 — сверхкрупная языковая модель уровня сотен миллиардов параметров, поддерживающая ввод на китайском, английском и других языках. По мере обновления модели qwen-max будет обновляться поэтапно.</td></tr><tr><td>qwen-max-latest</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Модель с лучшим качеством в серии Tongyi Qianwen; это динамически обновляемая версия, обновления которой не анонсируются заранее, подходит для сложных многошаговых задач, заметно улучшены общие возможности на китайском и английском языках, значительно повышено соответствие предпочтениям людей, существенно усилены способность к рассуждению и понимание сложных инструкций, лучше показывает себя на трудных задачах, значительно улучшены возможности по математике и коду, а также понимание и генерация структурированных данных, таких как таблицы и JSON.</td></tr><tr><td>qwen-plus</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Сбалансированная модель серии Tongyi Qianwen, её качество рассуждения и скорость находятся между Tongyi Qianwen-Max и Tongyi Qianwen-Turbo, подходит для задач средней сложности. Общие возможности на китайском и английском языках значительно улучшены, предпочтения людей учтены лучше, значительно усилены способность к рассуждению и понимание сложных инструкций, лучше показывает себя на трудных задачах, значительно улучшены математические и кодовые способности.</td></tr><tr><td>qwen-plus-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Plus — это улучшенная мультимодальная визуально-языковая модель серии Tongyi Qianwen, созданная для повышения точности распознавания деталей и текста. Модель поддерживает изображения с разрешением свыше миллиона пикселей и любым соотношением сторон, способна отлично показывать себя в различных задачах зрительного и языкового характера и подходит для сценариев, где требуется высокоточное понимание изображений.</td></tr><tr><td>qwen-turbo</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Самая быстрая и недорогая модель серии Tongyi Qianwen, подходит для простых задач. Общие возможности на китайском и английском языках значительно улучшены, предпочтения людей учтены лучше, значительно усилены способность к рассуждению и понимание сложных инструкций, лучше показывает себя на трудных задачах, значительно улучшены математические и кодовые способности.</td></tr><tr><td>qwen-turbo-latest</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-Turbo — это эффективная модель, разработанная для простых задач, с акцентом на скорость и экономичность. Она отлично справляется с базовыми визуально-языковыми задачами и подходит для приложений с жёсткими требованиями ко времени отклика, таких как распознавание изображений в реальном времени и простые системы вопросов и ответов.</td></tr><tr><td>qwen-vl-max</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Tongyi Qianwen VL-Max (qwen-vl-max), то есть сверхкрупная визуально-языковая модель Tongyi Qianwen. По сравнению с улучшенной версией ещё больше повышены возможности визуального рассуждения и следования инструкциям, обеспечивая более высокий уровень визуального восприятия и понимания. Даёт лучшую производительность в большем числе сложных задач.</td></tr><tr><td>qwen-vl-max-latest</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-VL-Max — это самая продвинутая версия в серии Qwen-VL, специально разработанная для решения сложных мультимодальных задач. Она сочетает передовые технологии обработки зрения и языка, способна понимать и анализировать изображения высокого разрешения, обладает очень сильными возможностями рассуждения и подходит для сценариев, где требуется глубокое понимание и сложное рассуждение.</td></tr><tr><td>qwen-vl-ocr</td><td>34k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>千问_qwen</td><td>Поддерживает только OCR, не поддерживает диалог.</td></tr><tr><td>qwen-vl-ocr-latest</td><td>34k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>千问_qwen</td><td>Поддерживает только OCR, не поддерживает диалог.</td></tr><tr><td>qwen-vl-plus</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>千问_qwen</td><td>Tongyi Qianwen VL-Plus (qwen-vl-plus), то есть улучшенная версия крупной визуально-языковой модели Tongyi Qianwen. Значительно улучшены возможности распознавания деталей и текста, поддерживаются изображения с разрешением свыше миллиона пикселей и любым соотношением сторон. Обеспечивает превосходную производительность в широком спектре визуальных задач.</td></tr><tr><td>qwen-vl-plus-latest</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen-VL-Plus-Latest — это последняя версия Qwen-VL-Plus, в которой усилены мультимодальные способности понимания модели. Она отлично справляется с совместной обработкой изображений и текста и подходит для приложений, требующих эффективной обработки различных форматов ввода, таких как интеллектуальная поддержка клиентов и генерация контента.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct</td><td>32k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2-1.5B-Instruct — это большая языковая модель с instruction fine-tuning из серии Qwen2, размер параметров — 1.5B. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, bias QKV в механизме внимания и grouped query attention. Она отлично показывает себя в тестах на понимание языка, генерацию, многоязычные способности, кодирование, математику и рассуждение, превосходя большинство open-source моделей.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-72B-Instruct</td><td>128k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2-72B-Instruct — это большая языковая модель с instruction fine-tuning из серии Qwen2, размер параметров — 72B. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, bias QKV в механизме внимания и grouped query attention. Она способна обрабатывать крупномасштабный ввод. Модель отлично показывает себя в тестах на понимание языка, генерацию, многоязычные способности, кодирование, математику и рассуждение, превосходя большинство open-source моделей</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-7B-Instruct</td><td>128k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2-7B-Instruct — это большая языковая модель с instruction fine-tuning из серии Qwen2, размер параметров — 7B. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, bias QKV в механизме внимания и grouped query attention. Она способна обрабатывать крупномасштабный ввод. Модель отлично показывает себя в тестах на понимание языка, генерацию, многоязычные способности, кодирование, математику и рассуждение, превосходя большинство open-source моделей</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2-VL — это новейшая итерация модели Qwen-VL, достигшая передовой производительности в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL может понимать видео длительностью более 20 минут, что позволяет использовать её для высококачественных видеовопросов и ответов, диалогов и создания контента. Она также обладает возможностями сложного рассуждения и принятия решений, может интегрироваться с мобильными устройствами, роботами и т. д., выполняя автоматические действия на основе визуальной среды и текстовых инструкций.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2-VL-7B-Instruct — это новейшая итерация модели Qwen-VL, достигшая передовой производительности в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL может использоваться для высококачественных видеовопросов и ответов, диалогов и создания контента, а также обладает возможностями сложного рассуждения и принятия решений, может интегрироваться с мобильными устройствами, роботами и т. д., выполняя автоматические действия на основе визуальной среды и текстовых инструкций.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2.5-72B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 72B обладает значительно улучшенными возможностями в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K tokens и может генерировать длинный текст объёмом более 8K tokens.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2.5-72B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 72B обладает значительно улучшенными возможностями в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K tokens и может генерировать длинный текст объёмом более 8K tokens.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2.5-7B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 7B обладает значительно улучшенными возможностями в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2.5-32B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 32B обладает значительно улучшенными возможностями в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>Qwen2.5-7B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 7B обладает значительно улучшенными возможностями в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON</td></tr><tr><td>Qwen/QwQ-32B-Preview</td><td>32k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>千问_qwen</td><td>QwQ-32B-Preview — это экспериментальная исследовательская модель, разработанная командой Qwen, направленная на повышение способности ИИ к рассуждению. Как предварительная версия, она демонстрирует отличные аналитические способности, но также имеет несколько важных ограничений:<br>1. Смешение языков и переключение кода: модель может смешивать языки или неожиданно переключаться между ними, что влияет на ясность ответа.<br>2. Рекурсивные циклы рассуждения: модель может входить в режим циклического рассуждения, что приводит к длинным ответам без чёткого вывода.<br>3. Соображения безопасности и этики: модели необходимо усиление мер безопасности для обеспечения надёжной и безопасной работы; пользователям следует проявлять осторожность.<br>4. Ограничения по производительности и бенчмаркам: модель отлично показывает себя в математике и программировании, но в других областях, таких как здравый смысл и тонкое языковое понимание, ещё есть пространство для улучшения.</td></tr><tr><td>qwen1.5-110b-chat</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen1.5-14b-chat</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen1.5-32b-chat</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen1.5-72b-chat</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen1.5-7b-chat</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2-57b-a14b-instruct</td><td>65k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>Qwen2-72B-Instruct</td><td>-</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2-7b-instruct</td><td>128k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2-math-72b-instruct</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2-math-7b-instruct</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-14b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-32b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-72b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-7b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-coder-14b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-coder-32b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-coder-7b-instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-math-72b-instruct</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>qwen2.5-math-7b-instruct</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>千问_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-R1</td><td>64k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>DeepSeek</td><td>Модель DeepSeek-R1 — это открытая модель рассуждений, основанная на чистом обучении с подкреплением. Она отлично показывает себя в задачах по математике, коду и рассуждениям на естественном языке; по производительности сопоставима с моделью o1 от OpenAI и достигла выдающихся результатов во множестве бенчмарков.</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>DeepSeek</td><td>DeepSeek-V2 — это мощная и экономичная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE). Она была предварительно обучена на высококачественном корпусе из 8,1 трлн токенов, а затем её возможности были дополнительно улучшены с помощью supervised fine-tuning (SFT) и обучения с подкреплением (RL). По сравнению с DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 при более высокой производительности позволяет сэкономить 42,5% затрат на обучение, уменьшить объём KV-кэша на 93,3% и увеличить максимальную пропускную способность генерации до 5,76 раза.</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-V2.5</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>DeepSeek</td><td>DeepSeek-V2.5 — это улучшенная версия DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2-Instruct, объединяющая общие и кодовые возможности двух предыдущих версий. Модель была оптимизирована по нескольким направлениям, включая написание текстов и следование инструкциям, а также лучше соответствует предпочтениям человека.</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-V3</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>DeepSeek</td><td>Открытая версия deepseek, по сравнению с официальной версией имеет более длинный контекст и не имеет проблем с отказами из-за чувствительных слов.</td></tr><tr><td>deepseek-chat</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>DeepSeek</td><td>236 млрд параметров, контекст 64K (API), общие возможности на китайском языке (AlignBench) — на первом месте среди открытых моделей; в оценках находится в одной лиге с закрытыми моделями, такими как GPT-4-Turbo и Wenxin 4.0.</td></tr><tr><td>deepseek-coder</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>DeepSeek</td><td>236 млрд параметров, контекст 64K (API), общие возможности на китайском языке (AlignBench) — на первом месте среди открытых моделей; в оценках находится в одной лиге с закрытыми моделями, такими как GPT-4-Turbo и Wenxin 4.0.</td></tr><tr><td>deepseek-reasoner</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>DeepSeek</td><td>DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) — это новейшая модель рассуждений от DeepSeek, предназначенная для повышения способности к рассуждению посредством обучения с подкреплением. Процесс рассуждений этой модели включает большое количество размышлений и проверок, она способна решать сложные логические задачи, а длина цепочки рассуждений может достигать десятков тысяч иероглифов. DeepSeek-R1 отлично справляется с решением задач по математике, коду и других сложных вопросов, уже широко применяется в различных сценариях, демонстрируя мощные способности к рассуждению и гибкость. По сравнению с другими моделями, DeepSeek-R1 по качеству рассуждений приближается к топовым закрытым моделям, показывая потенциал и конкурентоспособность открытых моделей в области рассуждений.</td></tr><tr><td>hunyuan-code</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая модель генерации кода от Hunyuan. Базовая модель была дообучена на 200B высококачественных кодовых данных, затем на протяжении полугода проводилось обучение на высококачественных SFT-данных; длина длинного контекстного окна увеличена до 8K. По автоматическим метрикам генерации кода на пяти языках она занимает ведущие позиции; по высококачественной ручной оценке комплексных задач по коду по 10 критериям для пяти языков её производительность относится к первому эшелону.</td></tr><tr><td>hunyuan-functioncall</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая модель FunctionCall на архитектуре MOE от Hunyuan, обученная на высококачественных данных FunctionCall; контекстное окно достигает 32K, и по ряду оценочных метрик она занимает лидирующие позиции.</td></tr><tr><td>hunyuan-large</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Модель Hunyuan-large имеет общее число параметров около 389B, активных параметров — около 52B; это крупнейшая по параметрам и одна из лучших по качеству открытых MoE-моделей на архитектуре Transformer в отрасли на данный момент.</td></tr><tr><td>hunyuan-large-longcontext</td><td>128k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Хорошо подходит для задач с длинными текстами, таких как резюме документов и вопросы-ответы по документам, а также умеет решать общие задачи генерации текста. Отлично проявляет себя в анализе и генерации длинных текстов и эффективно справляется со сложной и подробной обработкой длинного контента.</td></tr><tr><td>hunyuan-lite</td><td>250k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Обновлена до структуры MOE, контекстное окно — 256k; по многим наборам для оценки в NLP, коде, математике, отраслевых задачах и др. опережает множество открытых моделей.</td></tr><tr><td>hunyuan-pro</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>MOE-32K модель для длинных текстов с триллионным масштабом параметров. По различным бенчмаркам достигает абсолютно лидирующего уровня, обладает возможностями сложного следования инструкциям и рассуждений, умеет работать со сложной математикой, поддерживает function call, а также особенно оптимизирована для многоязычного перевода, финансовой, юридической и медицинской сфер.</td></tr><tr><td>hunyuan-role</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая версия модели ролевой игры от Hunyuan — официально тонко настроенная и обученная модель ролевого взаимодействия от Hunyuan. На основе модели Hunyuan с добавлением датасетов для сценариев ролевой игры, дообучена для лучшего базового качества в сценариях ролевого взаимодействия.</td></tr><tr><td>hunyuan-standard</td><td>30k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Используется более оптимальная стратегия маршрутизации, одновременно смягчаются проблемы балансировки нагрузки и схождения экспертов.<br>MOE-32K имеет сравнительно более высокое соотношение цены и качества; при балансе эффективности и стоимости может обеспечивать обработку длинных текстовых входов.</td></tr><tr><td>hunyuan-standard-256K</td><td>250k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Используется более оптимальная стратегия маршрутизации, одновременно смягчаются проблемы балансировки нагрузки и схождения экспертов. В области длинных текстов показатель «найти иголку в стоге сена» достигает 99,9%. MOE-256K ещё больше прорывается по длине и качеству, значительно расширяя допустимую длину входа.</td></tr><tr><td>hunyuan-translation-lite</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Модель перевода Hunyuan поддерживает диалоговый перевод на естественном языке; поддерживает двусторонний перевод между китайским и 15 языками: английским, японским, французским, португальским, испанским, турецким, русским, арабским, корейским, итальянским, немецким, вьетнамским, малайским и индонезийским.</td></tr><tr><td>hunyuan-turbo</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Модель Hunyuan-turbo в версии по умолчанию использует совершенно новую структуру Mixture of Experts (MoE). По сравнению с hunyuan-pro, она быстрее по эффективности вывода и показывает более сильные результаты.</td></tr><tr><td>hunyuan-turbo-latest</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Динамически обновляемая версия модели Hunyuan-turbo — это лучшая по качеству версия серии моделей Hunyuan и соответствует потребительской версии (Tencent Yuanbao).</td></tr><tr><td>hunyuan-turbo-vision</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Распознавание изображений, диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новое флагманское крупное мультимодальное языковое модельное решение Hunyuan нового поколения использует совершенно новую структуру Mixture of Experts (MoE). По сравнению с моделью предыдущего поколения, полностью улучшены базовое распознавание, создание контента, вопросы-ответы по знаниям, анализ и рассуждения в задачах понимания изображений и текста. Максимальный вход — 6k, максимальный выход — 2k.</td></tr><tr><td>hunyuan-vision</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая мультимодальная модель Hunyuan поддерживает генерацию текстового контента по входу из изображений + текста.<br>Базовое распознавание изображений: распознавание объектов, элементов, сцен и т. п. на изображении<br>Создание контента по изображению: краткое описание изображения, рекламные тексты, посты для соцсетей, стихи и т. д.<br>Многоходовый диалог по изображению: вопросы и ответы с одним изображением в несколько раундов<br>Анализ и рассуждения по изображению: статистический анализ логических связей, математических задач, кода и диаграмм на изображении<br>Вопросы-ответы по знаниям из изображения: ответы на вопросы по знаниям, содержащимся в изображении, например по историческим событиям или киноафишам<br>OCR изображений: распознавание текста на изображениях в бытовых сценах и в неестественных сценах.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Lite</td><td>4k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Поддерживает онлайн-поиск в интернете, быстрый и удобный отклик, подходит для кастомизированных сценариев, таких как инференс на низких вычислительных ресурсах и тонкая настройка модели</td></tr><tr><td>SparkDesk-Max</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Основана на новейшем движке большой модели Xinghuo 4.0 Turbo и квантована; поддерживает встроенные плагины, такие как поиск в интернете, погода, дата и др. Основные возможности полностью обновлены, эффективность во всех сценариях обычно улучшена, поддерживает System-роль и вызов функций FunctionCall</td></tr><tr><td>SparkDesk-Max-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Более сильное рассуждение: более мощное понимание контекста и логическое рассуждение, более длинный ввод: поддерживает текстовый ввод до 32K токенов, подходит для чтения длинных документов, вопросов-ответов по частным знаниям и т. п.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Pro</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Специализированная оптимизация для сценариев математики, кода, медицины, образования и др.; поддерживает встроенные плагины, такие как поиск в интернете, погода, дата и др.; охватывает большинство сценариев, включая вопросы-ответы по знаниям, понимание языка, создание текста и другие.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Pro-128K</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Профессиональная большая языковая модель с параметрами на уровне сотен миллиардов, специально оптимизированная для сценариев медицины, образования и кода; в сценариях поиска задержка ниже. Подходит для бизнес-сценариев, где к тексту, интеллектуальным вопросам-ответам и другим задачам предъявляются более высокие требования к производительности и скорости отклика.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-128k</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Moonshot</td><td>Модель длиной 8k, подходит для генерации коротких текстов.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-32k</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Moonshot</td><td>Модель длиной 32k, подходит для генерации длинных текстов.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-8k</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Moonshot</td><td>Модель длиной 128k, подходит для генерации сверхдлинных текстов.</td></tr><tr><td>codegeex-4</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>CodeGeeX</td><td>Кодовая модель Zhipu: подходит для задач автодополнения кода</td></tr><tr><td>charglm-3</td><td>4k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Модель с человекоподобным характером</td></tr><tr><td>emohaa</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Психологическая модель: обладает профессиональными консультационными возможностями и помогает пользователям понимать эмоции и справляться с эмоциональными проблемами</td></tr><tr><td>glm-3-turbo</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Скоро будет снята с поддержки (30 июня 2025 года)</td></tr><tr><td>glm-4</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Старая флагманская версия: выпущена 16 января 2024 года, в настоящее время заменена на GLM-4-0520</td></tr><tr><td>glm-4-0520</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Высокоинтеллектуальная модель: подходит для обработки очень сложных и разнообразных задач</td></tr><tr><td>glm-4-air</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Высокая экономичность: наиболее сбалансированная модель между способностью к рассуждению и ценой</td></tr><tr><td>glm-4-airx</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Сверхбыстрое рассуждение: очень высокая скорость вывода и мощные результаты рассуждения</td></tr><tr><td>glm-4-flash</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Высокая скорость и низкая цена: сверхбыстрая скорость рассуждения</td></tr><tr><td>glm-4-flashx</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Высокая скорость и низкая цена: улучшенная версия Flash, сверхбыстрая скорость рассуждения</td></tr><tr><td>glm-4-long</td><td>1m</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Сверхдлинный ввод: специально разработана для обработки сверхдлинных текстов и задач с памятью</td></tr><tr><td>glm-4-plus</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Флагман с высоким интеллектом: всесторонне улучшенная производительность, значительно усилены возможности работы с длинными текстами и сложными задачами</td></tr><tr><td>glm-4v</td><td>2k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Понимание изображений: обладает способностью понимать изображения и рассуждать</td></tr><tr><td>glm-4v-flash</td><td>2k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>GLM от Zhipu</td><td>Бесплатная модель: обладает мощными возможностями понимания изображений</td></tr></tbody></table>