> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/other/models-info.md). # モデルデータ {% hint style="info" %} * 以下の情報は参考用です。誤りがあればご連絡いただければ修正します。一部モデルは提供元が異なるため、コンテキストサイズやモデル情報も異なる場合があります； * クライアントでデータを入力する際は「k」を実際の数値に変換する必要があります（理論上 1k=1024 tokens；1m=1024k tokens）。例えば 8k は 8×1024=8192 tokens です。実際の使用時には×1000としておけばエラーを防げます。例えば 8k は 8×1000=8000、1m=1×1000000=1000000 です； * 最大出力が「-」のものは、公式からそのモデルの明確な最大出力情報を取得できなかったものです。 {% endhint %}
モデル名最大入力最大出力関数呼び出しモデル能力プロバイダー概要
360gpt-pro8k-非対応会話360AI_360gpt360知脳シリーズで最も性能の良い主力の1000億級大規模モデルで、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。
360gpt-turbo7k-非対応会話360AI_360gpt性能と効果を両立した100億級大規模モデルで、性能/コスト要件が高いシーンに適しています。
360gpt-turbo-responsibility-8k8k-非対応会話360AI_360gpt性能と効果を両立した100億級大規模モデルで、性能/コスト要件が高いシーンに適しています。
360gpt2-pro8k-非対応会話360AI_360gpt360知脳シリーズで最も性能の良い主力の1000億級大規模モデルで、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。
claude-3-5-sonnet-20240620200k16k非対応会話,画像認識Anthropic_claude2024年6月20日にリリースされたスナップショット版。Claude 3.5 Sonnet は、性能と速度のバランスが取れたモデルで、高速性を保ちながらトップクラスの性能を提供し、マルチモーダル入力をサポートします。
claude-3-5-haiku-20241022200k16k非対応会話Anthropic_claude2024年10月22日にリリースされたスナップショット版。Claude 3.5 Haiku は、コーディング、ツール利用、推論を含む各種スキルが向上しています。Anthropicシリーズで最も高速なモデルとして、迅速な応答時間を提供し、ユーザー向けチャットボットや即時コード補完のような、高いインタラクティブ性と低遅延を要するアプリに適しています。データ抽出やリアルタイムコンテンツ審査などの専門タスクでも優れた性能を発揮し、各業界で広く使える多用途ツールです。画像入力はサポートしていません。
claude-3-5-sonnet-20241022200k8K非対応会話,画像認識Anthropic_claude2024年10月22日にリリースされたスナップショット版。Claude 3.5 Sonnet は、Opus を上回る能力と Sonnet より速い速度を提供しつつ、Sonnet と同じ価格を維持しています。Sonnet は特にプログラミング、データサイエンス、視覚処理、エージェントタスクに優れています。
claude-3-5-sonnet-latest200K8k非対応会話,画像認識Anthropic_claude最新の Claude 3.5 Sonnet 版を動的に指します。Claude 3.5 Sonnet は、Opus を上回る能力と Sonnet より速い速度を提供しつつ、Sonnet と同じ価格を維持しています。Sonnet は特にプログラミング、データサイエンス、視覚処理、エージェントタスクに優れており、このモデルは最新バージョンを指します。
claude-3-haiku-20240307200k4k非対応会話,画像認識Anthropic_claudeClaude 3 Haiku は Anthropic の最速かつ最もコンパクトなモデルで、ほぼ即時の応答を実現するよう設計されています。高速で正確な定向性能を備えています。
claude-3-opus-20240229200k4k非対応会話,画像認識Anthropic_claudeClaude 3 Opus は、Anthropic が高度に複雑なタスクの処理に向けて提供する最も強力なモデルです。性能、知性、流暢さ、理解力の面で卓越しています。
claude-3-sonnet-20240229200k8k非対応会話,画像認識Anthropic_claude2024年2月29日にリリースされたスナップショット版。Sonnet は特に以下に優れています：

- コーディング：自律的にコードを作成・編集・実行でき、推論とトラブルシューティング能力を備えています
- データサイエンス：人間のデータサイエンス専門知識を強化し、複数のツールを使って洞察を得る際に非構造化データを扱えます
- 視覚処理：図表、グラフ、画像の解釈に優れ、テキストを正確に転記してテキスト以上の洞察を得られます
- エージェントタスク：ツール利用に優れ、エージェントタスク（他のシステムとのやり取りを必要とする複雑な多段階の問題解決タスク）に最適です
google/gemma-2-27b-it8k-非対応会話Google_gammaGemma は Google が開発した軽量で最先端のオープンモデルシリーズで、Gemini モデルと同じ研究と技術を用いて構築されています。これらのモデルはデコーダー専用の大規模言語モデルで、英語に対応し、事前学習版と指示微調整版の両方でオープンウェイトを提供します。Gemma モデルは、Q&A、要約、推論を含むさまざまなテキスト生成タスクに適しています。
google/gemma-2-9b-it8k-非対応会話Google_gammaGemma は Google が開発した軽量で最先端のオープンモデルシリーズの一つです。デコーダー専用の大規模言語モデルで、英語に対応し、オープンウェイトの事前学習版と指示微調整版を提供します。Gemma モデルは、Q&A、要約、推論を含むさまざまなテキスト生成タスクに適しています。この 9B モデルは 8 兆 tokens で学習されています。
gemini-1.5-pro2m8k非対応会話Google_geminiGemini 1.5 Pro の最新安定版です。強力なマルチモーダルモデルとして、最大 6万行のコードまたは 2,000ページのテキストを処理できます。特に複雑な推論を必要とするタスクに適しています。
gemini-1.0-pro-00133k8k非対応会話Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro の安定版です。NLP モデルとして、複数ターンのテキスト・コードチャットやコード生成などのタスクを専門に処理します。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
gemini-1.0-pro-00232k8k非対応会話Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro の安定版です。NLP モデルとして、複数ターンのテキスト・コードチャットやコード生成などのタスクを専門に処理します。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
gemini-1.0-pro-latest33k8k非対応会話,廃止済みまたは廃止予定Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro の最新版です。NLP モデルとして、複数ターンのテキスト・コードチャットやコード生成などのタスクを専門に処理します。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
gemini-1.0-pro-vision-00116k2k非対応会話Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro のビジョン版です。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
gemini-1.0-pro-vision-latest16k2k非対応画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro のビジョン最新版です。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
gemini-1.5-flash1m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Flash の最新安定版です。バランスの取れたマルチモーダルモデルとして、音声、画像、動画、テキスト入力を処理できます。
gemini-1.5-flash-0011m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Flash の安定版です。gemini-1.5-flash と同じ基本機能を提供しますが、バージョン固定で、本番環境での使用に適しています。
gemini-1.5-flash-0021m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Flash の安定版です。gemini-1.5-flash と同じ基本機能を提供しますが、バージョン固定で、本番環境での使用に適しています。
gemini-1.5-flash-8b1m8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 1.5 Flash-8B は Google の最新のマルチモーダル AI モデルで、大規模タスクを効率的に処理するよう設計されています。このモデルは 80億パラメータを持ち、テキスト、画像、音声、動画入力をサポートし、チャット、文字起こし、翻訳など多様な用途に適しています。他の Gemini モデルと比べて、Flash-8B は速度とコスト効率が最適化されており、特にコスト重視のユーザーに適しています。レート制限は2倍に引き上げられており、開発者はより効率的に大規模タスクを処理できます。さらに、Flash-8B は「知識蒸留」技術を採用し、より大きなモデルから重要な知識を抽出して、コア能力を維持しながら軽量かつ高効率を実現しています
gemini-1.5-flash-exp-08271m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Flash の実験版で、最新の改良を含めるため定期的に更新されます。探索的テストやプロトタイプ開発に適しており、本番環境での使用は推奨されません。
gemini-1.5-flash-latest1m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Flash の最先端版で、最新の改良を含めるため定期的に更新されます。探索的テストやプロトタイプ開発に適しており、本番環境での使用は推奨されません。
gemini-1.5-pro-0012m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Pro の安定版で、固定されたモデル挙動と性能特性を提供します。安定性を必要とする本番環境に適しています。
gemini-1.5-pro-0022m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Pro の安定版で、固定されたモデル挙動と性能特性を提供します。安定性を必要とする本番環境に適しています。
gemini-1.5-pro-exp-08012m8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 1.5 Pro の試験版です。強力なマルチモーダルモデルとして、最大 6万行のコードまたは 2,000ページのテキストを処理できます。特に複雑な推論を必要とするタスクに適しています。
gemini-1.5-pro-exp-08272m8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 1.5 Pro の試験版です。強力なマルチモーダルモデルとして、最大 6万行のコードまたは 2,000ページのテキストを処理できます。特に複雑な推論を必要とするタスクに適しています。
gemini-1.5-pro-latest2m8k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.5 Pro の最新版で、最新のスナップショット版を動的に指します
gemini-2.0-flash1m8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 2.0 Flash は Google の最新モデルで、1.5 版より初回生成速度（TTFT）が高速でありながら、Gemini Pro 1.5 に匹敵する品質を維持しています。このモデルはマルチモーダル理解、コード能力、複雑な指示実行、関数呼び出しなどで大幅に向上しており、より滑らかで強力な知能体験を提供できます。
gemini-2.0-flash-exp100k8k対応会話,画像認識Google_geminiGemini 2.0 Flash はマルチモーダルのリアルタイム API、速度と性能の改善、品質向上、エージェント能力の強化を導入し、画像生成と音声変換機能も追加しました。
gemini-2.0-flash-lite-preview-02-051M8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 2.0 Flash-Lite は Google の最新リリースの高コストパフォーマンス AI モデルで、1.5 Flash と同じ速度を保ちながら品質が向上しています。100万 tokens のコンテキストウィンドウをサポートし、画像・音声・コードなどのマルチモーダルタスクを処理できます。現在もっともコスト効率の高い Google のモデルとして、簡略化された単一価格戦略を採用し、特にコスト管理が必要な大規模アプリケーションに適しています。
gemini-2.0-flash-thinking-exp40k8k非対応会話,推論Google_geminigemini-2.0-flash-thinking-exp は実験モデルで、応答を生成する際に経由した「思考プロセス」を出力できます。そのため、基本の Gemini 2.0 Flash と比べて、「思考モード」の応答はより強い推論能力を持ちます。
gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-211m64k非対応会話,推論Google_geminiGemini 2.0 Flash Thinking EXP-01-21 は Google の最新の AI モデルで、推論能力とユーザー体験の向上に重点を置いています。このモデルは強力な推論能力を備え、特に数学とプログラミング分野で優れた性能を発揮し、最大 100 万 token のコンテキストウィンドウをサポートするため、複雑なタスクや詳細分析シーンに適しています。独自の特徴として、思考プロセスを生成して AI の思考を理解しやすくし、ネイティブコード実行にも対応して、対話の柔軟性と実用性を高めています。アルゴリズムの最適化により論理矛盾を減らし、回答の正確性と一貫性をさらに向上させています。
gemini-2.0-flash-thinking-exp-121940k8k非対応会話,推論,画像認識Google_geminigemini-2.0-flash-thinking-exp-1219 は実験モデルで、応答を生成する際に経由した「思考プロセス」を出力できます。そのため、基本の Gemini 2.0 Flash と比べて、「思考モード」の応答はより強い推論能力を持ちます。
gemini-2.0-pro-exp-01-282m64k非対応会話,画像認識Google_gemini事前公開モデル,まだ公開されていません
gemini-2.0-pro-exp-02-052m8k非対応会話,画像認識Google_geminiGemini 2.0 Pro Exp 02-05 は Google の2024年2月リリースの最新実験モデルで、世界知識、コード生成、長文理解の面で優れています。このモデルは 200万 tokens の超長コンテキストウィンドウをサポートし、2時間の動画、22時間の音声、6万行超のコード、140万語超のコンテンツを処理できます。Gemini 2.0 シリーズの一部として、新しい Flash Thinking 学習戦略を採用し、性能が大幅に向上しており、複数の LLM ランキングで上位に位置し、強力な総合能力を示しています。
gemini-exp-11148k4k非対応会話,画像認識Google_gemini2024年11月14日にリリースされた実験モデルで、主に品質改善に重点を置いています。
gemini-exp-11218k4k非対応会話,画像認識,コードGoogle_gemini2024年11月21日にリリースされた実験モデルで、コーディング、推論、視覚能力が改善されています。
gemini-exp-12068k4k非対応会話,画像認識Google_gemini2024年12月6日にリリースされた実験モデルで、コーディング、推論、視覚能力が改善されています。
gemini-exp-latest8k4k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは実験モデルで、最新バージョンを動的に指します
gemini-pro33k8k非対応会話Google_geminigemini-1.0-pro と同じで、gemini-1.0-pro の別名です
gemini-pro-vision16k2k非対応会話,画像認識Google_geminiこれは Gemini 1.0 Pro のビジョン版です。このモデルは 2025年2月15日に廃止予定で、1.5 系列モデルへの移行が推奨されます。
grok-2128k-非対応会話Grok_grokX.ai が2024.12.12にリリースした新バージョンの grok モデルです。
grok-2-1212128k-非対応会話Grok_grokX.ai が2024.12.12にリリースした新バージョンの grok モデルです。
grok-2-latest128k-非対応会話Grok_grokX.ai が2024.12.12にリリースした新バージョンの grok モデルです。
grok-2-vision-121232k-非対応会話,画像認識Grok_grokX.ai が2024.12.12にリリースした grok のビジョン版モデルです。
grok-beta100k-非対応会話Grok_grok性能は Grok 2 と同等ですが、効率、速度、機能が向上しています。
grok-vision-beta8k-非対応会話,画像認識Grok_grok最新の画像理解モデルで、文書、図表、スクリーンショット、写真など、さまざまな視覚情報を処理できます。
internlm/internlm2_5-20b-chat32k-対応会話internlmInternLM2.5-20B-Chat は InternLM2 アーキテクチャを基に開発されたオープンソースの大規模対話モデルです。このモデルは200億パラメータを持ち、数学的推論で優れた性能を示し、同規模の Llama3 や Gemma2-27B を上回ります。InternLM2.5-20B-Chat はツール呼び出し能力が大幅に向上しており、数百のウェブページから情報を収集して分析・推論することをサポートし、指示理解、ツール選択、結果の反省能力も強化されています。
meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct8k-非対応会話,画像認識Meta_llama現在の Llama 系列モデルはテキストデータだけでなく画像データも処理できます。Llama3.2 の一部モデルには視覚理解機能が追加されており、このモデルはテキストと画像データを同時に入力でき、画像を理解してテキスト情報を出力します。
meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct32k-非対応会話Meta_llamaMeta Llama 3.2 の多言語大規模言語モデル（LLM）で、1B と 3B はエッジデバイスやモバイルデバイス上で動作可能な軽量モデルです。本モデルは 3B 版です。
meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct8k-非対応会話,画像認識Meta_llama現在の Llama 系列モデルはテキストデータだけでなく画像データも処理できます。Llama3.2 の一部モデルには視覚理解機能が追加されており、このモデルはテキストと画像データを同時に入力でき、画像を理解してテキスト情報を出力します。
meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct131k-非対応会話Meta_llamaMeta の最新 70B LLM で、性能は llama 3.1 405B に匹敵します。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct32k-非対応会話Meta_llamaMeta Llama 3.1 の多言語大規模言語モデル（LLM）コレクションは、8B、70B、405B サイズの事前学習および指示微調整済み生成モデルの集合で、本モデルは 405B 版です。Llama 3.1 指示微調整テキストモデル（8B、70B、405B）は多言語対話向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くの利用可能なオープンソース/クローズドソースのチャットモデルを上回ります。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct32k-非対応会話Meta_llamaMeta Llama 3.1 は Meta が開発した多言語大規模言語モデル群で、8B、70B、405B の3種類のパラメータ規模の事前学習版と指示微調整版があります。この 70B 指示微調整モデルは多言語対話シーン向けに最適化されており、複数の業界ベンチマークで優れた成績を示しています。学習には 15兆 tokens を超える公開データが使用され、監督学習による微調整や人間のフィードバックによる強化学習などの技術で、モデルの有用性と安全性が向上されています。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct32k-非対応会話Meta_llamaMeta Llama 3.1 の多言語大規模言語モデル（LLM）コレクションは、8B、70B、405B サイズの事前学習および指示微調整済み生成モデルの集合で、本モデルは 8B 版です。Llama 3.1 指示微調整テキストモデル（8B、70B、405B）は多言語対話向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くの利用可能なオープンソース/クローズドソースのチャットモデルを上回ります。
abab5.5-chat16k-対応会話Minimax_abab中国語のキャラ設定対話シーン
abab5.5s-chat8k-対応会話Minimax_abab中国語のキャラ設定対話シーン
abab6.5g-chat8k-対応会話Minimax_abab英語など多言語のキャラ設定対話シーン
abab6.5s-chat245k-対応会話Minimax_abab汎用シーン
abab6.5t-chat8k-対応会話Minimax_abab中国語のキャラ設定対話シーン
chatgpt-4o-latest128k16k非対応会話,画像認識OpenAIchatgpt-4o-latest モデル版は、ChatGPT で使用される GPT-4o 版を継続的に指し、重大な変更がある場合は最速で更新されます。
gpt-4o-2024-11-20128k16k対応会話OpenAI2024年11月20日の最新 gpt-4o スナップショット版。
gpt-4o-audio-preview128k16k非対応会話OpenAIOpenAI のリアルタイム音声対話モデル
gpt-4o-audio-preview-2024-10-01128k16k対応会話OpenAIOpenAI のリアルタイム音声対話モデル
o1128k32k非対応会話,推論,画像認識OpenAIOpenAI の、幅広い常識を必要とする複雑なタスク向けの新しい推論モデルです。このモデルは 200k のコンテキストを持ち、現在世界最強クラスのモデルで、画像認識をサポートします
o1-mini-2024-09-12128k64k非対応会話,推論OpenAIo1-mini の固定スナップショット版。o1-preview より小さく高速で、コストは80%低く、コード生成と小さなコンテキストの操作で良好な性能を示します。
o1-preview-2024-09-12128k32k非対応会話,推論OpenAIo1-preview の固定スナップショット版
gpt-3.5-turbo16k4k対応会話OpenAI_gpt-3GPT-3.5 ベース：GPT-3.5 Turbo は GPT-3.5 モデルを基にした OpenAI 開発の改良版です。
性能目標：モデル構造とアルゴリズムの最適化により、推論速度、処理効率、リソース利用率を向上させることを目的としています。
向上した推論速度：GPT-3.5 と比べ、GPT-3.5 Turbo は同じハードウェア条件下で一般により高速な推論を提供でき、大規模テキスト処理が必要なアプリに特に有益です。
より高いスループット：大量のリクエストやデータを処理する際、GPT-3.5 Turbo はより高い並列処理能力を実現し、システム全体のスループットを向上させます。
最適化されたリソース消費：性能を維持しながら、ハードウェアリソース（メモリや計算資源など）への要求を下げている可能性があり、運用コスト削減とシステム拡張性向上に役立ちます。
幅広い自然言語処理タスク：GPT-3.5 Turbo はテキスト生成、意味理解、対話システム、機械翻訳など、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
開発者向けツールと API サポート：開発者が統合・利用しやすい API を提供し、アプリケーションの迅速な開発とデプロイをサポートします。
gpt-3.5-turbo-012516k4k対応会話OpenAI_gpt-3更新された GPT 3.5 Turbo で、リクエスト形式への応答精度が向上し、非英語言語での関数呼び出しテキストのエンコード問題を引き起こしていたバグを修正しました。最大 4,096 個の出力トークンを返します。
gpt-3.5-turbo-061316k4k対応会話OpenAI_gpt-3更新された GPT 3.5 Turbo の固定スナップショット版。現在は廃止済み
gpt-3.5-turbo-110616k4k対応会話OpenAI_gpt-3指示追従、JSON モード、再現可能な出力、並列関数呼び出しなどが改善されています。最大 4,096 個の出力トークンを返します。
gpt-3.5-turbo-16k16k4k対応会話,廃止済みまたは廃止予定OpenAI_gpt-3（廃止済み）
gpt-3.5-turbo-16k-061316k4k対応会話,廃止済みまたは廃止予定OpenAI_gpt-3gpt-3.5-turbo の 2023年6月13日スナップショット。（廃止済み）
gpt-3.5-turbo-instruct4k4k対応会話OpenAI_gpt-3GPT-3 時代のモデルに似た能力を持ちます。旧 Completions エンドポイントと互換性があり、Chat Completions には適していません。
gpt-3.5o16k4k非対応会話OpenAI_gpt-3gpt-4o-lite と同じ
gpt-48k8k対応会話OpenAI_gpt-4現在は gpt-4-0613 を指しています。
gpt-4-0125-preview128k4k対応会話OpenAI_gpt-4最新の GPT-4 モデルで、「怠惰」状態、つまりモデルがタスクを完了しない状況を減らすよう設計されています。最大 4,096 個の出力トークンを返します。
gpt-4-03148k8k対応会話OpenAI_gpt-4gpt-4 の 2023年3月14日スナップショット
gpt-4-06138k8k対応会話OpenAI_gpt-4gpt-4 の 2023年6月13日スナップショットで、関数呼び出しサポートが強化されています。
gpt-4-1106-preview128k4k対応会話OpenAI_gpt-4GPT-4 Turbo モデルで、指示追従、JSON モード、再現可能な出力、関数呼び出しなどが改善されています。最大 4,096 個の出力トークンを返します。これはプレビューモデルです。
gpt-4-32k32k4k対応会話OpenAI_gpt-4gpt-4-32k は 2025-06-06 に廃止されます。
gpt-4-32k-061332k4k対応会話,廃止済みまたは廃止予定OpenAI_gpt-42025-06-06 に廃止されます。
gpt-4-turbo128k4k対応会話OpenAI_gpt-4最新版の GPT-4 Turbo モデルには視覚機能が追加され、JSON モードと関数呼び出しを通じて視覚リクエストを処理できます。このモデルの現在の版は gpt-4-turbo-2024-04-09 です。
gpt-4-turbo-2024-04-09128k4k対応会話OpenAI_gpt-4視覚機能付きの GPT-4 Turbo モデルです。現在、視覚リクエストは JSON モードと関数呼び出しで実現できます。gpt-4-turbo の現在の版はこの版です。
gpt-4-turbo-preview128k4k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-4現在は gpt-4-0125-preview を指しています。
gpt-4o128k16k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-4OpenAI の高知能フラッグシップモデルで、複雑な多段階タスクに適しています。GPT-4o は GPT-4 Turbo より安価で高速です。
gpt-4o-2024-05-13128k4k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-42024年5月13日の元の gpt-4o スナップショット。
gpt-4o-2024-08-06128k16k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-4構造化出力をサポートする最初のスナップショットです。gpt-4o は現在この版を指しています。
gpt-4o-mini128k16k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-4OpenAI の手頃な gpt-4o 版で、迅速かつ軽量なタスクに適しています。GPT-4o mini は GPT-3.5 Turbo より安価で、より強力です。現在は gpt-4o-mini-2024-07-18 を指しています。
gpt-4o-mini-2024-07-18128k16k対応会話,画像認識OpenAI_gpt-4gpt-4o-mini の固定スナップショット版。
gpt-4o-realtime-preview128k4k対応会話,リアルタイム音声OpenAI_gpt-4OpenAI のリアルタイム音声対話モデル
gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01128k4k対応会話,リアルタイム音声,画像認識OpenAI_gpt-4gpt-4o-realtime-preview は現在このスナップショット版を指しています
o1-mini128k64k非対応会話,推論OpenAI_o1o1-preview より小さく高速で、コストは80%低く、コード生成と小さなコンテキストの操作で良好な性能を示します。
o1-preview128k32k非対応会話,推論OpenAI_o1o1-preview は、幅広い常識を必要とする複雑なタスク向けの新しい推論モデルです。このモデルは 128K コンテキストと 2023年10月の知識カットオフを持ちます。高度な推論と、数学・科学タスクを含む複雑な問題解決に注力しています。深い文脈理解と自律的なワークフローを必要とするアプリに最適です。
o3-mini200k100k対応会話,推論OpenAI_o1o3-mini は OpenAI の最新の小型推論モデルで、o1-mini と同じコストとレイテンシのまま高い知能を提供します。科学、数学、コーディングタスクに注力し、構造化出力、関数呼び出し、バッチ API などの開発者機能に対応しています。知識ベースのカットオフは2023年10月で、推論能力と経済性の面で優れたバランスを示しています。
o3-mini-2025-01-31200k100k対応会話,推論OpenAI_o1o3-mini は現在この版を指しています。o3-mini-2025-01-31 は OpenAI の最新の小型推論モデルで、o1-mini と同じコストとレイテンシのまま高い知能を提供します。科学、数学、コーディングタスクに注力し、構造化出力、関数呼び出し、バッチ API などの開発者機能に対応しています。知識ベースのカットオフは2023年10月で、推論能力と経済性の面で優れたバランスを示しています。
Baichuan2-Turbo32k-非対応会話Baichuan_baichuan同規模の業界モデルと比べ、業界トップレベルの効果を維持しながら、価格を大幅に引き下げました
Baichuan3-Turbo32k-非対応会話Baichuan_baichuan同規模の業界モデルと比べ、業界トップレベルの効果を維持しながら、価格を大幅に引き下げました
Baichuan3-Turbo-128k128k-非対応会話Baichuan_baichuanBaichuanモデルは 128k の超長文コンテキストウィンドウで複雑なテキストを処理し、金融などの業界向けに特化最適化されています。同時に高性能を維持しつつコストを大幅に削減し、企業に高コストパフォーマンスのソリューションを提供します。
Baichuan432k-非対応会話Baichuan_baichuanBaichuan の MoE モデルは、専用最適化、コスト削減、性能向上により、企業アプリケーションに効率的で高コストパフォーマンスなソリューションを提供します。
Baichuan4-Air32k-非対応会話Baichuan_baichuanBaichuan の MoE モデルは、専用最適化、コスト削減、性能向上により、企業アプリケーションに効率的で高コストパフォーマンスなソリューションを提供します。
Baichuan4-Turbo32k-非対応会話Baichuan_baichuan大量の高品質シナリオデータで学習されており、企業の高頻度シーンでの使いやすさは Baichuan4 比で 10%+ 向上、情報要約は 50% 向上、多言語は 31% 向上、コンテンツ生成は 13% 向上しています。
推論性能向けに特別最適化され、最初の token 応答速度は Baichuan4 比で 51% 向上、token スループットは 73% 向上しています
ERNIE-3.5-128K128k4k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発したフラッグシップ級の大規模言語モデルで、大量の中英語コーパスをカバーし、強力な汎用能力を備え、ほとんどの対話Q&A、創作生成、プラグイン応用シーンの要件を満たせます。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。
ERNIE-3.5-8K8k1k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発したフラッグシップ級の大規模言語モデルで、大量の中英語コーパスをカバーし、強力な汎用能力を備え、ほとんどの対話Q&A、創作生成、プラグイン応用シーンの要件を満たせます。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。
ERNIE-3.5-8K-Preview8k1k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発したフラッグシップ級の大規模言語モデルで、大量の中英語コーパスをカバーし、強力な汎用能力を備え、ほとんどの対話Q&A、創作生成、プラグイン応用シーンの要件を満たせます。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。
ERNIE-4.0-8K8k1k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、ERNIE 3.5 と比べてモデル能力が全面的に強化され、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。
ERNIE-4.0-8K-Latest8k2k対応会話Baidu_ernieERNIE-4.0-8K-Latest は ERNIE-4.0-8K と比べて能力が全面的に向上しており、特にロールプレイ能力と指示追従能力が大きく向上しています。ERNIE 3.5 と比べてもモデル能力が全面的に強化され、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証し、5K tokens 入力 + 2K tokens 出力に対応します。この記事では ERNIE-4.0-8K-Latest のインターフェース呼び出し方法を紹介します。
ERNIE-4.0-8K-Preview8k1k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、ERNIE 3.5 と比べてモデル能力が全面的に強化され、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。
ERNIE-4.0-Turbo-128K128k4k対応会話Baidu_ernieERNIE 4.0 Turbo は百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、総合的な性能が優れており、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。ERNIE-4.0-Turbo-128K はモデルの一バージョンで、長文書全体の効果は ERNIE-3.5-128K より優れています。この記事では関連 API と使用方法を紹介します。
ERNIE-4.0-Turbo-8K8k2k対応会話Baidu_ernieERNIE 4.0 Turbo は百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、総合的な性能が優れており、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。ERNIE-4.0-Turbo-8K はモデルの一バージョンです。この記事では関連 API と使用方法を紹介します。
ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest8k2k対応会話Baidu_ernieERNIE 4.0 Turbo は百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、総合的な性能が優れており、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。ERNIE-4.0-Turbo-8K はモデルの一バージョンです。
ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview8k2k対応会話Baidu_ernieERNIE 4.0 Turbo は百度が自社開発したフラッグシップ級の超大規模言語モデルで、総合的な性能が優れており、幅広い分野の複雑なタスクシーンに適しています。百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、Q&A情報の鮮度を保証します。ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview はモデルの一バージョンです
ERNIE-Character-8K8k1k非対応会話Baidu_ernie百度が自社開発した縦型シナリオ向け大規模言語モデルで、ゲーム NPC、カスタマーサポート対話、対話型ロールプレイなどの用途に適しており、キャラクター設定のスタイルがより鮮明で一貫していて、指示追従能力がより強く、推論性能もより優れています
ERNIE-Lite-8K8k4k非対応会話Baidu_ernie百度が自社開発した軽量大規模言語モデルで、優れたモデル効果と推論性能を両立し、低算力の AI アクセラレータカードでの推論利用に適しています。
ERNIE-Lite-Pro-128K128k2k対応会話Baidu_ernie百度が自社開発した軽量大規模言語モデルで、ERNIE Lite よりも効果が優れ、優れたモデル効果と推論性能を両立し、低算力の AI アクセラレータカードでの推論利用に適しています。ERNIE-Lite-Pro-128K は 128K のコンテキスト長をサポートし、効果は ERNIE-Lite-128K より優れています。
ERNIE-Novel-8K8k2k非対応会話Baidu_ernieERNIE-Novel-8K は百度が自社開発した汎用大規模言語モデルで、小説の続編生成能力に明確な強みがあり、ショートドラマや映画などのシーンにも利用できます。
ERNIE-Speed-128K128k4k非対応会話Baidu_ernie百度が2024年に最新リリースした自社開発の高性能大規模言語モデルで、汎用能力に優れ、ベースモデルとして微調整するのに適しており、特定シーンの問題をよりよく処理できます。同時に極めて優れた推論性能も備えています。
ERNIE-Speed-8K8k1k非対応会話Baidu_ernie百度が2024年に最新リリースした自社開発の高性能大規模言語モデルで、汎用能力に優れ、ベースモデルとして微調整するのに適しており、特定シーンの問題をよりよく処理できます。同時に極めて優れた推論性能も備えています。
ERNIE-Speed-Pro-128K128k4k非対応会話Baidu_ernieERNIE Speed Pro は百度が2024年に最新リリースした自社開発の高性能大規模言語モデルで、汎用能力に優れ、ベースモデルとして微調整するのに適しており、特定シーンの問題をよりよく処理できます。同時に極めて優れた推論性能も備えています。ERNIE-Speed-Pro-128K は2024年8月30日にリリースされた初期版で、128K のコンテキスト長をサポートし、効果は ERNIE-Speed-128K より優れています。
ERNIE-Tiny-8K8k1k非対応会話Baidu_ernie百度が自社開発した超高性能大規模言語モデルで、デプロイと微調整のコストは文心シリーズモデルの中で最も低いです。
Doubao-1.5-lite-32k32k12k対応会話Doubao_doubaoDoubao1.5-lite は軽量版言語モデルの中でも世界トップレベルで、総合（MMLU_pro）、推論（BBH）、数学（MATH）、専門知識（GPQA）の権威ある評価指標で GPT-4omini、Cluade 3.5 Haiku と同等またはそれ以上です。
Doubao-1.5-pro-256k256k12k対応会話Doubao_doubaoDoubao-1.5-Pro-256k は Doubao-1.5-Pro の全面アップグレード版です。Doubao-pro-256k/241115 と比べて、総合効果が10%大幅向上しています。出力長も大幅に増え、最大 12k tokens をサポートします。
Doubao-1.5-pro-32k32k12k対応会話Doubao_doubaoDoubao-1.5-pro は新世代の主力モデルで、性能が全面的に向上し、知識、コード、推論などの面で卓越した性能を示します。複数の公開評価ベンチマークで世界トップレベルに達し、特に知識、コード、推論、中国語の権威ある評価ベンチマークで最高成績を獲得し、総合スコアは GPT4o、Claude 3.5 Sonnet などの業界トップモデルを上回ります。
Doubao-1.5-vision-pro32k12k非対応会話,画像認識Doubao_doubaoDoubao-1.5-vision-pro は新たにアップグレードされたマルチモーダル大規模モデルで、任意解像度と極端なアスペクト比の画像認識をサポートし、視覚推論、文書認識、詳細情報理解、指示追従能力を強化しています。
Doubao-embedding4k-対応埋め込みDoubao_doubaoDoubao-embedding は字節跳動が開発した意味ベクトル化モデルで、主にベクトル検索の利用シーンを対象とし、中国語・英語の両方をサポートし、最大 4K のコンテキスト長に対応します。現在、以下のバージョンを提供しています：

text-240715：最大次元ベクトル 2560、512、1024、2048 への次元削減利用に対応。中英 Retrieval 効果は text-240515 版より大きく向上しており、この版の使用が推奨されます。
text-240515：最大次元ベクトル 2048、512、1024 への次元削減利用に対応。
Doubao-embedding-large4k-非対応埋め込みDoubao_doubao
中英 Retrieval 効果は Doubao-embedding/text-240715 版より大幅に向上しています
Doubao-embedding-vision8k-非対応埋め込みDoubao_doubaoDoubao-embedding-vision は、新たにアップグレードされた画像・テキストのマルチモーダルベクトル化モデルで、主に画像とテキストのマルチモーダルベクトル検索の利用シーンを対象とし、画像入力および中国語・英語のテキスト入力をサポートし、最大 8K のコンテキスト長に対応します。
Doubao-lite-128k128k4k対応会話Doubao_doubaoDoubao-lite は極めて高速な応答速度と高いコストパフォーマンスを備え、顧客のさまざまなシーンにより柔軟な選択肢を提供します。128k コンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。
Doubao-lite-32k32k4k対応会話Doubao_doubaoDoubao-lite は極めて高速な応答速度と高いコストパフォーマンスを備え、顧客のさまざまなシーンにより柔軟な選択肢を提供します。32k コンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。
Doubao-lite-4k4k4k対応会話Doubao_doubaoDoubao-lite は極めて高速な応答速度と高いコストパフォーマンスを備え、顧客のさまざまなシーンにより柔軟な選択肢を提供します。4k コンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。
Doubao-pro-128k128k4k対応会話Doubao_doubao最も効果の良い主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しており、参照Q&A、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで良好な効果を発揮します。128k コンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。
Doubao-pro-32k32k4k対応会話Doubao_doubao最も効果の良い主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しており、参照Q&A、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで良好な効果を発揮します。32k コンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。
Doubao-pro-4k4k4k対応会話Doubao_doubao最も効果の高い主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しており、参照QA、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどの場面で優れた効果を発揮します。4kコンテキストウィンドウでの推論とファインチューニングに対応しています。
step-1-128k128k-対応会話ステップ・スターstep-1-128kモデルは、最大128,000トークンの入力を処理できる超大規模言語モデルです。この能力により、長文コンテンツの生成や複雑な推論において大きな強みを持ち、小説や脚本など、豊富なコンテキストを必要とするアプリケーションに適しています。
step-1-256k256k-対応会話ステップ・スターstep-1-256kモデルは現在最大級の言語モデルの一つで、256,000トークンの入力をサポートします。極めて複雑なタスクの要求を満たすことを目的として設計されており、大規模データ分析やマルチターン対話システムなどで、多様な分野に高品質な出力を提供できます。
step-1-32k32k-対応会話ステップ・スターstep-1-32kモデルはコンテキストウィンドウを拡張し、32,000トークンの入力をサポートします。これにより、長文記事や複雑な対話の処理に優れ、法律文書や学術研究など、深い理解と分析を必要とするタスクに適しています。
step-1-8k8k-対応会話ステップ・スターstep-1-8kモデルは、短いテキスト処理に特化して設計された高効率な言語モデルです。8,000トークンのコンテキスト内で推論でき、チャットボットやリアルタイム翻訳など、迅速な応答が求められるアプリケーションに適しています。
step-1-flash8k-対応会話ステップ・スターstep-1-flashモデルは高速応答と効率的な処理に特化しており、リアルタイム用途に適しています。限られた計算資源でも優れた言語理解・生成能力を提供できるよう設計されており、モバイル端末やエッジコンピューティングのシーンに適しています。
step-1.5v-mini32k-対応会話,画像認識ステップ・スターstep-1.5v-miniモデルは軽量版で、リソースが制約された環境での動作を目的としています。小型ながら優れた言語処理能力を維持しており、組み込みシステムや低消費電力デバイスに適しています。
step-1v-32k32k-対応会話,画像認識ステップ・スターstep-1v-32kモデルは32,000トークンの入力をサポートし、より長いコンテキストを必要とするアプリケーションに適しています。複雑な対話や長文の処理に優れており、カスタマーサービスやコンテンツ制作などの分野に適しています。
step-1v-8k8k-対応会話,画像認識ステップ・スターstep-1v-8kモデルは最適化版で、8,000トークンの入力向けに設計されており、短文の高速生成と処理に適しています。速度と正確性のバランスが良く、リアルタイム用途に適しています。
step-2-16k16k-対応会話ステップ・スターstep-2-16kモデルは中規模の言語モデルで、16,000トークンの入力をサポートします。多様なタスクで良好な性能を示し、教育、研修、ナレッジマネジメントなどのアプリケーションシーンに適しています。
yi-lightning16k-対応会話零一万物_yi最新の高性能モデルで、高品質な出力を保証しつつ、推論速度を大幅に向上させています。
リアルタイム対話や高複雑度の推論シーンに適しており、非常に高いコストパフォーマンスで商用製品に優れた支援を提供できます。
yi-vision-v216K-対応会話,画像認識零一万物_yi画像や図表の分析・解釈が必要なシーンに適しており、画像QA、図表理解、OCR、視覚推論、教育、研究レポート理解、マルチリンガル文書読解などに向いています。
qwen-14b-chat8k2k対応会話千問_qwenアリババクラウド公式の通義千問オープンソース版。
qwen-72b-chat32k2k対応会話千問_qwenアリババクラウド公式の通義千問オープンソース版。
qwen-7b-chat7.5k1.5k対応会話千問_qwenアリババクラウド公式の通義千問オープンソース版。
qwen-coder-plus128k8k対応対話,コード千問_qwenQwen-Coder-Plus は Qwen シリーズの中のプログラミング専用モデルで、コード生成と理解能力の向上を目的としています。このモデルは大規模なプログラミングデータで学習されており、複数のプログラミング言語に対応し、コード補完、エラー検出、コードリファクタリングなどの機能をサポートします。その設計目標は、開発者により効率的なプログラミング支援を提供し、開発効率を高めることです。
qwen-coder-plus-latest128k8k対応対話,コード千問_qwenQwen-Coder-Plus-Latest は Qwen-Coder-Plus の最新版で、最新のアルゴリズム最適化とデータセット更新が含まれています。このモデルは性能が大幅に向上しており、コンテキストをより正確に理解し、開発者のニーズにより合ったコードを生成できます。さらに、対応するプログラミング言語が増え、マルチリンガルなプログラミング能力も強化されています。
qwen-coder-turbo128k8k対応対話,コード千問_qwen通義千問シリーズのコードおよびプログラミングモデルは、プログラミングとコード生成専用の言語モデルで、推論速度が速く、コストが低いです。このバージョンは常に最新の安定版スナップショットを参照します
qwen-coder-turbo-latest128k8k対応対話,コード千問_qwen通義千問シリーズのコードおよびプログラミングモデルは、プログラミングとコード生成専用の言語モデルで、推論速度が速く、コストが低いです。このバージョンは常に最新版スナップショットを参照します
qwen-long10m6k対応会話千問_qwenQwen-Long は、通義千問の超長コンテキスト処理シーン向け大規模言語モデルで、中国語、英語など多言語入力をサポートし、最大1000万トークン（約1500万字、または1.5万ページの文書）までの超長コンテキスト対話に対応します。同時に提供される文書サービスと組み合わせることで、Word、PDF、Markdown、EPUB、MOBI など多様な文書形式の解析と対話をサポートします。説明：HTTPで直接リクエストを送信する場合は、1Mトークンまでサポートし、それを超える場合はファイル方式での送信を推奨します。
qwen-math-plus4k3k対応会話千問_qwenQwen-Math-Plus は数学問題の解決に特化したモデルで、高効率な数学的推論と計算能力の提供を目的としています。このモデルは大量の数学問題集で学習されており、複雑な数式や問題を処理でき、基礎算術から高度数学まで幅広い計算ニーズに対応します。用途は教育、研究、工学などの分野を含みます。
qwen-math-plus-latest4k3k対応会話千問_qwenQwen-Math-Plus-Latest は Qwen-Math-Plus の最新版で、最新の数学推論技術とアルゴリズム改善を統合しています。このモデルは複雑な数学問題の処理においてより優れた性能を発揮し、より正確な解答と推論過程を提供できます。また、数学記号や数式の理解能力も拡張されており、より幅広い数学アプリケーションシーンに適しています。
qwen-math-turbo4k3k対応会話千問_qwenQwen-Math-Turbo は高性能な数学モデルで、高速計算とリアルタイム推論向けに設計されています。このモデルは計算速度が最適化されており、非常に短時間で大量の数学問題を処理できるため、オンライン教育やリアルタイムデータ分析のような迅速なフィードバックが必要なアプリケーションシーンに適しています。効率的なアルゴリズムにより、複雑な計算でも即時の結果を得られます。
qwen-math-turbo-latest4k3k対応会話千問_qwenQwen-Math-Turbo-Latest は Qwen-Math-Turbo の最新版で、計算効率と正確性がさらに向上しています。このモデルはアルゴリズム面で多くの最適化が施され、より複雑な数学問題を処理でき、リアルタイム推論でも高い効率を維持します。金融分析や科学計算など、迅速な応答が求められる数学アプリケーションに適しています。
qwen-max32k8k対応会話千問_qwen通義千問2.5シリーズの数千億級超大規模言語モデルで、中国語、英語など多言語入力をサポートします。モデルのアップグレードに伴い、qwen-max はロールアップ更新されます。
qwen-max-latest32k8k対応会話千問_qwen通義千問シリーズで最も高い効果を持つモデルです。本モデルは動的更新版で、モデル更新の事前通知はありません。複雑で多段階のタスクに適しており、中国語・英語の総合能力が大幅に向上し、人間の好みに対する適合性も著しく改善されています。推論能力と複雑な指示理解能力が大きく強化され、難易度の高いタスクでより優れた性能を発揮します。数学・コード能力も著しく向上し、Table、JSON などの構造化データの理解と生成能力が強化されています。
qwen-plus128k8k対応会話千問_qwen通義千問シリーズの能力バランスに優れたモデルで、推論効果と速度は通義千問-Max と通義千問-Turbo の中間に位置し、中程度の複雑さのタスクに適しています。中国語・英語の総合能力が大幅に向上し、人間の好みに対する適合性も著しく改善されました。推論能力と複雑な指示理解能力が大きく強化され、難易度の高いタスクでより優れた性能を発揮し、数学・コード能力も著しく向上しています。
qwen-plus-latest128k8k対応会話千問_qwenQwen-Plus は通義千問シリーズの強化版ビジョン言語モデルで、細部認識能力と文字認識能力の向上を目的としています。このモデルは100万画素超の解像度と任意の縦横比の画像をサポートし、多様な視覚言語タスクで優れた性能を発揮でき、高精度な画像理解が必要なアプリケーションシーンに適しています。
qwen-turbo128k8k対応会話千問_qwen通義千問シリーズで最も高速かつ低コストなモデルで、簡単なタスクに適しています。中国語・英語の総合能力が大幅に向上し、人間の好みに対する適合性も著しく改善されました。推論能力と複雑な指示理解能力が大きく強化され、難易度の高いタスクでより優れた性能を発揮し、数学・コード能力も著しく向上しています。
qwen-turbo-latest1m8k対応会話千問_qwenQwen-Turbo は簡単なタスク向けに設計された高効率モデルで、速度とコスト効率を重視しています。基本的な視覚言語タスクの処理に優れており、リアルタイム画像認識や簡易QAシステムのように応答時間に厳しい要件があるアプリケーションに適しています。
qwen-vl-max32k2k対応会話千問_qwen通義千問 VL-Max（qwen-vl-max）は、通義千問の超大規模視覚言語モデルです。強化版に比べ、視覚推論能力と指示追従能力がさらに向上し、より高い視覚認識・認知レベルを提供します。より多くの複雑なタスクで最高水準の性能を発揮します。
qwen-vl-max-latest32k2k対応会話,画像認識千問_qwenQwen-VL-Max は Qwen-VL シリーズの最上位版で、複雑なマルチモーダルタスクの解決向けに設計されています。高度な視覚処理と言語処理技術を組み合わせ、高解像度画像を理解・分析でき、推論能力が非常に高く、深い理解と複雑な推論を必要とするアプリケーションシーンに適しています。
qwen-vl-ocr34k4k対応会話,画像認識千問_qwenOCR のみ対応、対話は非対応。
qwen-vl-ocr-latest34k4k対応会話,画像認識千問_qwenOCR のみ対応、対話は非対応。
qwen-vl-plus8k2k対応会話,画像認識千問_qwen通義千問 VL-Plus（qwen-vl-plus）は、通義千問の大規模視覚言語モデル強化版です。細部認識能力と文字認識能力を大幅に向上させ、100万画素超の解像度と任意の縦横比の画像をサポートします。幅広い視覚タスクで卓越した性能を発揮します。
qwen-vl-plus-latest32k2k対応会話,画像認識千問_qwenQwen-VL-Plus-Latest は Qwen-VL-Plus の最新版で、モデルのマルチモーダル理解能力が強化されています。画像とテキストを組み合わせた処理に優れており、スマートカスタマーサービスやコンテンツ生成など、多様な入力形式を効率よく処理する必要があるアプリケーションに適しています。
Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct32k6k非対応会話千問_qwenQwen2-1.5B-Instruct は Qwen2 シリーズの指示チューニング済み大規模言語モデルで、パラメータ規模は1.5Bです。このモデルは Transformer アーキテクチャを基盤とし、SwiGLU 活性化関数、Attention の QKV バイアス、Grouped Query Attention などの技術を採用しています。言語理解、生成、多言語能力、コーディング、数学、推論など複数のベンチマークで優れた性能を示し、多くのオープンソースモデルを上回っています。
Qwen/Qwen2-72B-Instruct128k6k非対応会話千問_qwenQwen2-72B-Instruct は Qwen2 シリーズの指示チューニング済み大規模言語モデルで、パラメータ規模は72Bです。このモデルは Transformer アーキテクチャを基盤とし、SwiGLU 活性化関数、Attention の QKV バイアス、Grouped Query Attention などの技術を採用しています。大規模入力を処理できます。言語理解、生成、多言語能力、コーディング、数学、推論など複数のベンチマークで優れた性能を示し、多くのオープンソースモデルを上回っています。
Qwen/Qwen2-7B-Instruct128k6k非対応会話千問_qwenQwen2-7B-Instruct は Qwen2 シリーズの指示チューニング済み大規模言語モデルで、パラメータ規模は7Bです。このモデルは Transformer アーキテクチャを基盤とし、SwiGLU 活性化関数、Attention の QKV バイアス、Grouped Query Attention などの技術を採用しています。大規模入力を処理できます。言語理解、生成、多言語能力、コーディング、数学、推論など複数のベンチマークで優れた性能を示し、多くのオープンソースモデルを上回っています。
Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct32k2k非対応会話千問_qwenQwen2-VL は Qwen-VL モデルの最新イテレーション版で、MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA などの視覚理解ベンチマークで最先端の性能に到達しています。Qwen2-VL は20分を超える動画を理解でき、高品質な動画ベースのQA、対話、コンテンツ制作に活用できます。また、複雑な推論と意思決定能力を備え、モバイル端末やロボットなどと統合して、視覚環境とテキスト指示に基づく自動操作が可能です。
Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct32k-非対応会話千問_qwenQwen2-VL-7B-Instruct は Qwen-VL モデルの最新イテレーション版で、MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA などの視覚理解ベンチマークで最先端の性能に到達しています。Qwen2-VL は高品質な動画ベースのQA、対話、コンテンツ制作に活用でき、複雑な推論と意思決定能力も備えており、モバイル端末やロボットなどと統合して、視覚環境とテキスト指示に基づく自動操作が可能です。
Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct128k8k非対応会話千問_qwenQwen2.5-72B-Instruct はアリババクラウドがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この72Bモデルは、コーディングや数学などの分野で大幅に改良された能力を持ちます。最大128Kトークンの入力をサポートし、8Kトークンを超える長文を生成できます。
Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K128k8k非対応会話千問_qwenQwen2.5-72B-Instruct はアリババクラウドがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この72Bモデルは、コーディングや数学などの分野で大幅に改良された能力を持ちます。最大128Kトークンの入力をサポートし、8Kトークンを超える長文を生成できます。
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct128k8k非対応会話千問_qwenQwen2.5-7B-Instruct はアリババクラウドがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この7Bモデルは、コーディングや数学などの分野で大幅に改良された能力を持ちます。また、29以上の言語に対応した多言語サポートを提供し、中国語、英語などを含みます。指示追従、構造化データの理解、構造化出力（特にJSON）の生成においても大幅に向上しています
Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct128k8k非対応対話,コード千問_qwenQwen2.5-32B-Instruct はアリババクラウドがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この32Bモデルは、コーディングや数学などの分野で大幅に改良された能力を持ちます。また、29以上の言語に対応した多言語サポートを提供し、中国語、英語などを含みます。指示追従、構造化データの理解、構造化出力（特にJSON）の生成においても大幅に向上しています
Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct128k8k非対応会話千問_qwenQwen2.5-7B-Instruct はアリババクラウドがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この7Bモデルは、コーディングや数学などの分野で大幅に改良された能力を持ちます。また、29以上の言語に対応した多言語サポートを提供し、中国語、英語などを含みます。指示追従、構造化データの理解、構造化出力（特にJSON）の生成においても大幅に向上しています
Qwen/QwQ-32B-Preview32k16k非対応会話,推論千問_qwenQwQ-32B-Preview は Qwen チームが開発した実験的研究モデルで、AI の推論能力向上を目的としています。プレビュー版として優れた分析能力を示しますが、いくつか重要な制限があります：
1. 言語の混在とコードスイッチ：モデルは言語を混在させたり、言語間で予期せず切り替えたりする可能性があり、応答の明瞭さに影響することがあります。
2. 再帰的な推論ループ：モデルがループ推論モードに入ることがあり、明確な結論のない冗長な回答につながる可能性があります。
3. 安全性と倫理面の配慮：信頼性と安全性を確保するために安全対策の強化が必要であり、利用時には注意が必要です。
4. 性能とベンチマークの制約：数学やプログラミングでは優れた性能を示しますが、常識推論や微妙な言語理解など他の分野ではなお改善の余地があります。
qwen1.5-110b-chat32k8k非対応会話千問_qwen-
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qwen2.5-coder-14b-instruct128k8k非対応対話,コード千問_qwen-
qwen2.5-coder-32b-instruct128k8k非対応対話,コード千問_qwen-
qwen2.5-coder-7b-instruct128k8k非対応対話,コード千問_qwen-
qwen2.5-math-72b-instruct4k3k非対応会話千問_qwen-
qwen2.5-math-7b-instruct4k3k非対応会話千問_qwen-
deepseek-ai/DeepSeek-R164k-非対応会話,推論深度求索_deepseekDeepSeek-R1モデルは、純粋な強化学習に基づくオープンソースの推論モデルであり、数学、コード、自然言語推論などのタスクで優れた性能を発揮し、OpenAIのo1モデルに匹敵する性能を持ち、複数のベンチマークで優れた成績を収めています。
deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat128k-非対応会話深度求索_deepseekDeepSeek-V2は、強力で費用対効果の高いMixture of Experts（MoE）言語モデルです。8.1兆トークンの高品質コーパスで事前学習され、さらに教師ありファインチューニング（SFT）と強化学習（RL）によって能力が強化されています。DeepSeek 67Bと比べ、DeepSeek-V2はより高い性能を持ちながら、学習コストを42.5%削減し、KVキャッシュを93.3%削減し、最大生成スループットを5.76倍に向上させました。
deepseek-ai/DeepSeek-V2.532k-対応会話深度求索_deepseekDeepSeek-V2.5 は DeepSeek-V2-Chat と DeepSeek-Coder-V2-Instruct のアップグレード版で、両方の旧バージョンの汎用能力とコーディング能力を統合しています。このモデルは、文章作成能力と指示追従能力を含む複数の面で最適化され、人間の好みによりよく一致するようになっています。
deepseek-ai/DeepSeek-V3128k4k非対応会話深度求索_deepseekdeepseekのオープンソース版で、公式版よりコンテキストが長く、センシティブワード拒否などの問題がありません。
deepseek-chat64k8k対応会話深度求索_deepseek236Bのパラメータ規模、64Kコンテキスト（API）。中国語総合能力（AlignBench）はオープンソースで首位に位置し、GPT-4-Turbo、文心4.0などのクローズドソースモデルと評価で同じトップ層にあります
deepseek-coder64k8k対応対話,コード深度求索_deepseek236Bのパラメータ規模、64Kコンテキスト（API）。中国語総合能力（AlignBench）はオープンソースで首位に位置し、GPT-4-Turbo、文心4.0などのクローズドソースモデルと評価で同じトップ層にあります
deepseek-reasoner64k8k対応会話,推論深度求索_deepseekDeepSeek-Reasoner（DeepSeek-R1）は、DeepSeekが最新公開した推論モデルで、強化学習による学習を通じて推論能力を高めることを目的としています。このモデルの推論過程には多くの反省と検証が含まれ、複雑な論理推論タスクを処理でき、思考連鎖は数万字に達します。DeepSeek-R1 は数学、コード、その他の複雑な問題の解答で優れた性能を示し、さまざまなシーンで広く活用されており、その強力な推論能力と柔軟性を示しています。他のモデルと比べると、DeepSeek-R1 は推論性能においてトップクラスのクローズドソースモデルに近く、推論分野におけるオープンソースモデルの潜在力と競争力を示しています。
hunyuan-code4k4k非対応対話,コードTencent_hunyuan混元の最新コード生成モデルで、200Bの高品質コードデータで基盤モデルを追加学習し、半年にわたる高品質SFTデータで学習を反復しました。コンテキストの長さは8Kに拡大され、5大言語のコード生成自動評価指標で上位に位置しています。5大言語における10項目の観点からの総合コードタスクの人手高品質評価でも、性能は第一グループにあります。
hunyuan-functioncall28k4k対応会話Tencent_hunyuan混元の最新MOEアーキテクチャのFunctionCallモデルで、高品質なFunctionCallデータで学習され、コンテキストウィンドウは32Kに達し、複数の評価指標でリードしています。
hunyuan-large28k4k非対応会話Tencent_hunyuanHunyuan-largeモデルの総パラメータ数は約389B、アクティブパラメータ数は約52Bで、現在業界で最もパラメータ規模が大きく、効果も最良のTransformerアーキテクチャのオープンソースMoEモデルです。
hunyuan-large-longcontext128k6k非対応会話Tencent_hunyuan文書要約や文書QAなどの長文タスクの処理が得意で、汎用テキスト生成タスクも扱えます。長文の分析と生成に優れ、複雑で詳細な長文コンテンツ処理の要求に効果的に対応できます。
hunyuan-lite250k6k非対応会話Tencent_hunyuanより優れたルーティング戦略を採用し、負荷分散と専門家の収束問題を同時に緩和しています。
MOE-32Kは比較的コストパフォーマンスが高く、効果と価格のバランスを取りながら、長文入力の処理を実現できます。
hunyuan-pro28k4k対応会話Tencent_hunyuan兆規模のパラメータを持つMOE-32K長文モデルです。各種ベンチマークで絶対的なリードを達成しており、複雑な指示と推論、複雑な数学能力を備え、functioncallをサポートし、多言語翻訳、金融・法務・医療などの分野での応用に重点最適化されています。
hunyuan-role28k4k非対応会話Tencent_hunyuan混元の最新版ロールプレイモデルで、混元公式がファインチューニング訓練して公開したロールプレイモデルです。混元モデルにロールプレイシーンのデータセットを組み合わせて追加学習されており、ロールプレイシーンでより良い基礎性能を持ちます。
hunyuan-standard30k2k非対応会話Tencent_hunyuanより優れたルーティング戦略を採用し、負荷分散と専門家の収束問題を同時に緩和しています。
MOE-32Kは比較的コストパフォーマンスが高く、効果と価格のバランスを取りながら、長文入力の処理を実現できます。
hunyuan-standard-256K250k6k非対応会話Tencent_hunyuanより優れたルーティング戦略を採用し、負荷分散と専門家の収束問題を同時に緩和しています。長文に関しては「針の中から針を探す」指標が99.9%に達しています。MOE-256Kは長さと効果の両面でさらに突破し、入力可能長を大きく拡張しています。
hunyuan-translation-lite4k4k非対応会話Tencent_hunyuan混元翻訳モデルは自然言語の対話式翻訳をサポートし、中国語と英語、日本語、フランス語、ポルトガル語、スペイン語、トルコ語、ロシア語、アラビア語、韓国語、イタリア語、ドイツ語、ベトナム語、マレー語、インドネシア語の15言語間翻訳に対応しています。
hunyuan-turbo28k4k対応会話Tencent_hunyuanHunyuan-turboモデルのデフォルト版で、新しいMixture of Experts（MoE）構造を採用し、hunyuan-proより推論効率が速く、性能もより強力です。
hunyuan-turbo-latest28k4k対応会話Tencent_hunyuanHunyuan-turboモデルの動的更新版で、混元モデルシリーズで最も効果の高いバージョンです。C向け（Tencent Yuanbao）と一致しています。
hunyuan-turbo-vision8k2k対応画像認識,対話Tencent_hunyuan混元の新世代ビジョン言語フラッグシップ大規模モデルで、新しいMixture of Experts（MoE）構造を採用しています。画像とテキストの理解に関する基礎認識、コンテンツ制作、知識QA、分析推論などの能力が前世代モデルから全面的に向上しています。最大入力6k、最大出力2k
hunyuan-vision8k2k対応会話,画像認識Tencent_hunyuan混元の最新マルチモーダルモデルで、画像+テキスト入力からテキスト内容を生成できます。
画像の基礎認識：画像内の主体、要素、シーンなどを識別
画像コンテンツ制作：画像の要約、広告コピー、SNS投稿、詩文などを作成
画像マルチターン対話：単一画像を対象に複数回の対話型QAを実行
画像分析推論：画像内の論理関係、数学問題、コード、図表を統計的に分析
画像知識QA：画像に含まれる知識点についてQAを実行、例えば歴史的出来事、映画ポスター
画像OCR：日常生活の場面や非日常場面の画像から文字を認識。
SparkDesk-Lite4k-非対応会話星火_SparkDeskオンライン検索機能をサポートし、応答が速く便利で、低計算リソース推論やモデルのファインチューニングなどのカスタマイズシーンに適しています
SparkDesk-Max128k-対応会話星火_SparkDesk最新版の星火大規模モデルエンジン4.0 Turboをベースに量子化されており、オンライン検索、天気、日付など複数の内蔵プラグインをサポートします。コア能力が全面的にアップグレードされ、各シーンでの効果が全般的に向上しています。Systemロール設定とFunctionCall関数呼び出しをサポートします
SparkDesk-Max-32k32k-対応会話星火_SparkDesk推論がより強力：より強いコンテキスト理解と論理推論能力。入力もより長く：32Kトークンのテキスト入力をサポートし、長文書読解やプライベート知識QAなどのシーンに適しています
SparkDesk-Pro128k-非対応会話星火_SparkDesk数学、コード、医療、教育などのシーン向けに特化最適化されており、オンライン検索、天気、日付など複数の内蔵プラグインをサポートします。大部分の知識QA、言語理解、テキスト作成など多様なシーンをカバーします
SparkDesk-Pro-128K128k-非対応会話星火_SparkDeskプロフェッショナル級の大規模言語モデルで、数百億規模のパラメータを持ち、医療、教育、コードなどのシーンで特化最適化されています。検索シーンでの遅延もより低く、テキストやスマートQAなど、性能と応答速度により高い要求がある業務シーンに適しています。
moonshot-v1-128k128k4k対応会話月之暗面_moonshot長さ8kのモデルで、短文生成に適しています。
moonshot-v1-32k32k4k対応会話月之暗面_moonshot長さ32kのモデルで、長文生成に適しています。
moonshot-v1-8k8k4k対応会話月之暗面_moonshot長さ128kのモデルで、超長文生成に適しています。
codegeex-4128k4k非対応対話,コード智譜_codegeex智譜のコードモデル：コード自動補完タスクに適しています
charglm-34k2k非対応会話智譜_glm擬人化モデル
emohaa8k4k非対応会話智譜_glm心理モデル：専門的な相談能力を備え、ユーザーが感情を理解し、感情的な問題に対処するのを支援します
glm-3-turbo128k4k非対応会話智譜_glmまもなく提供終了予定（2025年6月30日）
glm-4128k4k対応会話智譜_glm旧版フラッグシップ：2024年1月16日公開、現在は GLM-4-0520 に置き換え済み
glm-4-0520128k4k対応会話智譜_glm高智能モデル：非常に複雑で多様なタスクの処理に適しています
glm-4-air128k4k対応会話智譜_glm高コストパフォーマンス：推論能力と価格のバランスが最も取れたモデル
glm-4-airx8k4k対応会話智譜_glm超高速推論：非常に高速な推論速度と強力な推論効果を備えています
glm-4-flash128k4k対応会話智譜_glm高速低価格：超高速推論速度
glm-4-flashx128k4k対応会話智譜_glm高速低価格：Flash強化版、超高速推論速度
glm-4-long1m4k対応会話智譜_glm超長入力：超長文と記憶型タスクの処理向けに設計
glm-4-plus128k4k対応会話智譜_glm高智能フラッグシップ：性能が全面的に向上し、長文と複雑タスク能力が著しく強化されています
画像理解：画像理解能力と推論能力を備えています2k-非対応会話,画像認識智譜_glmglm-4v
glm-4v-flash2k1k非対応会話,画像認識智譜_glm無料モデル：強力な画像理解能力を備えています
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