> 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/russian/other/models-info.md).

# Данные моделей

{% hint style="info" %}

* Следующая информация предназначена только для справки; если есть ошибки, можно связаться для исправления. У некоторых моделей поставщики отличаются, поэтому размер контекста и информация о модели также могут различаться;
* При вводе данных на стороне клиента нужно преобразовывать «k» в фактическое числовое 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 «-», значит в официальном источнике не удалось найти явную информацию о максимальном выводе этой модели.
  {% endhint %}

<table><thead><tr><th width="313">Название модели</th><th width="158">Макс. вход</th><th width="72">Макс. выход</th><th width="95">Вызов функций</th><th width="142">Возможности модели</th><th width="540">Поставщик</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 с сотнями миллиардов параметров из серии 360智脑, дающая наилучшие результаты; 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 с десятками миллиардов параметров, сочетающая производительность и качество; подходит для сценариев с высокими требованиями к производительности/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 с десятками миллиардов параметров, сочетающая производительность и качество; подходит для сценариев с высокими требованиями к производительности/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 с сотнями миллиардов параметров из серии 360智脑, дающая наилучшие результаты; 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 топовый уровень качества 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 логическое мышление. Будучи самой быстрой моделью в серии Anthropic, она обеспечивает быстрое время отклика и подходит для приложений, требующих высокой интерактивности и низкой задержки, таких как чат-боты для пользователей и мгновенное автодополнение кода. Она также отлично справляется с такими специализированными задачами, как извлечение данных и модерация контента в реальном времени, что делает её универсальным инструментом для широкого применения в разных 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 предлагает возможности, превосходящие Opus, и скорость выше, чем у Sonnet, при сохранении той же цены, что и у Sonnet. Sonnet особенно силён в программировании, data science, 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 самую новую версию Claude 3.5 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet предлагает возможности, превосходящие Opus, и скорость выше, чем у Sonnet, при сохранении той же цены, что и у Sonnet. Sonnet особенно силён в программировании, data science, обработке изображений и агентных задачах; эта модель указывает на самую новую 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. Она 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 обработки высокосложных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты 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 следующем:<br><br>- Кодирование: может самостоятельно писать, редактировать и запускать код, а также обладает навыками логического мышления и устранения неполадок<br>- Data science: усиливает человеческую экспертизу в data science; при получении инсайтов с помощью нескольких инструментов способен обрабатывать неструктурированные данные<br>- Обработка изображений: отлично интерпретирует диаграммы, графики и изображения, точно транскрибирует текст, чтобы получать инсайты, выходящие за рамки самого текста<br>- Агентные задачи: отлично использует инструменты и особенно подходит для агентных задач (то есть для 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 легковесная, передовая серия открытых моделей, разработанная Google и построенная на тех же исследованиях и технологиях, что и модели Gemini. Эти модели представляют собой большие языковые модели только с декодером, поддерживающие английский язык, и предоставляют открытые веса в двух вариантах: предобученный и дообученный по инструкциям. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммирование и рассуждения.</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 легковесных передовых серий открытых моделей, разработанных Google. Это большая языковая модель только с декодером, поддерживающая английский язык, с открытыми весами и вариантами предобучения и дообучения по инструкциям. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммирование и рассуждения. 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 задач многораундового текстового и кодового чата, а также генерации кода. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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 задач многораундового текстового и кодового чата, а также генерации кода. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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 задач многораундового текстового и кодового чата, а также генерации кода. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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 визуальная версия Gemini 1.0 Pro. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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 визуальная версия Gemini 1.0 Pro. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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 функции, что и gemini-1.5-flash, но с фиксированной версией, что удобно 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 функции, что и gemini-1.5-flash, но с фиксированной версией, что удобно 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 от Google, специально разработанная для эффективной обработки крупномасштабных задач. Модель имеет 8 миллиардов параметров, поддерживает ввод текста, изображений, аудио и видео и подходит для множества сценариев применения, таких как чат, транскрибация и перевод. По сравнению с другими моделями Gemini, Flash-8B оптимизирована по скорости и стоимости, особенно подходит для пользователей, чувствительных к затратам. Её лимит скорости был удвоен, что позволяет разработчикам эффективнее обрабатывать крупномасштабные задачи. Кроме того, Flash-8B использует технологию «дистилляции знаний», извлекая ключевые знания из более крупных моделей, чтобы обеспечить лёгкость и эффективность при сохранении базовых 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 регулярно обновляется и включает последние улучшения. Подходит для exploratory-тестирования и разработки прототипов, 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 регулярно обновляется и включает последние улучшения. Подходит для exploratory-тестирования и разработки прототипов, 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 новый снимок</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 — это новейшая модель Google, которая по сравнению с версией 1.5 обладает более высокой скоростью первой генерации (TTFT), сохраняя при этом качество на уровне Gemini Pro 1.5; модель значительно улучшена в мультимодальном понимании, кодовых возможностях, выполнении сложных инструкций и вызове функций, обеспечивая 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 представляет мультимодальный API реального времени, улучшенную скорость и производительность, повышенное качество, усиленные агентные возможности, а также добавляет функции генерации изображений и преобразования 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 высокоэкономичная AI-модель Google, которая при той же скорости, что и 1.5 Flash, обеспечивает лучшее качество; поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов и способна 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 приложений, где важно контролировать стоимость.</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 улучшение способности к рассуждению и пользовательского взаимодействия. Модель обладает мощными возможностями рассуждения, особенно хорошо показывает себя в математике и программировании, и поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов, что делает её подходящей для сложных задач и сценариев глубокого анализа. Её особенность — способность генерировать процесс мышления, повышая понятность рассуждений ИИ, а также поддержка нативного выполнения кода, что усиливает гибкость и практичность взаимодействия. Благодаря оптимизации алгоритмов модель уменьшает логические противоречия, дополнительно 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>Предзагруженная 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 — это новейшая экспериментальная модель Google, выпущенная в феврале 2024 года; она отлично показывает себя в знаниях о мире, 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. Будучи частью серии Gemini 2.0, модель использует новую стратегию обучения Flash Thinking, что значительно улучшило её производительность и вывело её в лидеры во многих рейтингах LLM, демонстрируя 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, с основным акцентом 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 визуального восприятия.</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 визуального восприятия.</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, является псевдонимом 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 визуальная версия Gemini 1.0 Pro. Модель будет отключена 15 февраля 2025 года; рекомендуется перейти 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>Версия модели grok с визуальными возможностями, 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>Производительность сопоставима с Grok 2, но эффективность, скорость и функциональность улучшены.</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, способная 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 крупномасштабная диалоговая модель, разработанная на основе архитектуры InternLM2. Модель имеет 20 миллиардов параметров и отлично показывает себя в математическом рассуждении, превосходя Llama3 и Gemma2-27B сопоставимого масштаба. InternLM2.5-20B-Chat значительно улучшена в возможностях вызова инструментов, поддерживает сбор и анализ информации со сотен веб-страниц и обладает более сильным пониманием инструкций, выбором инструментов и способностью рефлексии над результатом.</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>В настоящее время модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 добавляют 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>Многоязычная большая языковая модель (LLM) Meta Llama 3.2; модели 1B и 3B — это лёгкие модели, способные работать на edge-устройствах 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>В настоящее время модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 добавляют 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 размером 70B, по производительности сопоставимая 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>Серия многоязычных больших языковых моделей Meta Llama 3.1 — это набор предварительно обученных и дообученных по инструкциям генеративных моделей размеров 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 405B. Инструктивно дообученные текстовые модели Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычного диалога 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 — это семейство многоязычных больших языковых моделей, разработанных Meta, включающее предварительно обученные и дообученные по инструкциям варианты с размерами 8B, 70B и 405B. Эта 70B модель, дообученная по инструкциям, оптимизирована для сценариев многоязычного диалога и показывает отличные результаты в различных отраслевых бенчмарках. Модель обучалась на более чем 15 триллионах токенов открытых данных и использует такие техники, как supervised fine-tuning и reinforcement learning с человеческой обратной связью, чтобы повысить полезность и безопасность модели.</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>Серия многоязычных больших языковых моделей Meta Llama 3.1 — это набор предварительно обученных и дообученных по инструкциям генеративных моделей размеров 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 8B. Инструктивно дообученные текстовые модели Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычного диалога 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>Сценарии диалогов с китайскими персонажами</td></tr><tr><td>abab5.5s-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарии диалогов с китайскими персонажами</td></tr><tr><td>abab6.5g-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарии диалогов с персонажами 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>Общий сценарий</td></tr><tr><td>abab6.5t-chat</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Minimax_abab</td><td>Сценарии диалогов с китайскими персонажами</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 модели 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. Эта модель имеет контекст 200k, на данный момент является самой мощной моделью в мире 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>Фиксированная snapshot-версия o1-mini, меньше и быстрее, чем o1-preview, на 80% дешевле, хорошо показывает себя в генерации кода и операциях с небольшим 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>Фиксированная snapshot-версия 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 основе GPT-3.5: GPT-3.5 Turbo — это улучшенная версия, построенная на базе модели GPT-3.5, разработанная OpenAI.<br>Цель по производительности: разработана для повышения скорости рассуждения, эффективности обработки и использования ресурсов за счёт оптимизации структуры модели и алгоритмов.<br>Повышенная скорость рассуждения: по сравнению с GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo обычно обеспечивает более высокую скорость рассуждения на том же оборудовании, что особенно полезно для приложений с крупномасштабной обработкой текста.<br>Более высокая пропускная способность: при обработке большого количества запросов или данных GPT-3.5 Turbo может обеспечивать более высокую параллельную обработку, тем самым повышая общую пропускную способность системы.<br>Оптимизированное потребление ресурсов: при сохранении производительности может снижать требования к аппаратным ресурсам (таким как память и вычислительные ресурсы), что помогает уменьшить эксплуатационные расходы и повысить масштабируемость системы.<br>Широкий спектр задач NLP: GPT-3.5 Turbo подходит для различных задач обработки естественного языка, включая, но не ограничиваясь, генерацией текста, семантическим пониманием, диалоговыми системами, машинным переводом и т. д.<br>Инструменты разработчика и поддержка API: предоставляет удобные для интеграции и использования API-интерфейсы, поддерживая быстрое создание 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 ответах в формате запросов и исправлением ошибки, приводившей к проблеме кодирования текста вызова функции для неанглийских языков. 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 snapshot-версия GPT 3.5 Turbo. На данный момент 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>(устарело)</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. (устарело)</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>В настоящее время 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>Последняя модель GPT-4, созданная для уменьшения случаев «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 preview-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 устаревшей 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 устаревшей 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 визуальные возможности, поддерживающие обработку визуальных запросов через режим JSON и вызов функций. Текущая версия этой 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 визуальными возможностями. Теперь визуальные запросы можно реализовывать через режим JSON и вызов функций. Текущая версия gpt-4-turbo — именно эта.</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>В настоящее время 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 интеллектом, подходящая 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 в настоящее время 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 по цене версия gpt-4o от OpenAI, подходящая для быстрых и лёгких задач. GPT-4o mini дешевле и мощнее, чем GPT-3.5 Turbo. В настоящее время 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 snapshot-версия 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 в настоящее время указывает на этот snapshot-версию</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 и быстрее, чем o1-preview, на 80% дешевле, хорошо показывает себя в генерации кода и операциях с небольшим 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. Эта модель имеет контекст 128K и дату отсечения знаний — октябрь 2023 года. Сфокусирована на продвинутом рассуждении и решении сложных проблем, включая математические и научные задачи. Отлично подходит для приложений, требующих глубокого понимания контекста и автономных рабочих процессов.</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 небольшая модель рассуждения OpenAI, которая обеспечивает высокий уровень интеллекта при той же стоимости и задержке, что и o1-mini; ориентирована на научные, математические и кодовые задачи, 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 в настоящее время указывает на эту версию; o3-mini-2025-01-31 — новейшая небольшая модель рассуждения OpenAI, которая обеспечивает высокий уровень интеллекта при той же стоимости и задержке, что и o1-mini; ориентирована на научные, математические и кодовые задачи, 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 сопоставимого размера в индустрии, модель сохранила лидирующее качество, при этом значительно снизив цену</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 сопоставимого размера в индустрии, модель сохранила лидирующее качество, при этом значительно снизив цену</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 отраслей, таких как финансы, и при высокой производительности значительно снижает затраты, предоставляя предприятиям экономически выгодное решение.</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 благодаря специальной оптимизации, снижению затрат и повышению производительности предоставляет эффективное и выгодное решение для корпоративных сценариев.</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 благодаря специальной оптимизации, снижению затрат и повышению производительности предоставляет эффективное и выгодное решение для корпоративных сценариев.</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 данных по сценариям; пригодность для часто используемых корпоративных сценариев по сравнению с Baichuan4 повышена на 10%+, качество краткого изложения — на 50%, многоязычность — на 31%, генерация контента — на 13%<br>Специальная оптимизация для производительности рассуждения: скорость отклика 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 крупномасштабная большая языковая модель, разработанная Baidu самостоятельно; охватывает огромные китайские и английские корпуса, обладает мощными общими возможностями и удовлетворяет большинство требований к диалогам, вопросам-ответам, генерации контента и сценариям применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину 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 крупномасштабная большая языковая модель, разработанная Baidu самостоятельно; охватывает огромные китайские и английские корпуса, обладает мощными общими возможностями и удовлетворяет большинство требований к диалогам, вопросам-ответам, генерации контента и сценариям применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину 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 крупномасштабная большая языковая модель, разработанная Baidu самостоятельно; охватывает огромные китайские и английские корпуса, обладает мощными общими возможностями и удовлетворяет большинство требований к диалогам, вопросам-ответам, генерации контента и сценариям применения плагинов; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель, разработанная Baidu самостоятельно; по сравнению с ERNIE 3.5 получила полное обновление возможностей модели и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину 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 значительно превосходит ERNIE-4.0-8K по всем возможностям, особенно заметно улучшены навыки ролевой игры и следования инструкциям; по сравнению с ERNIE 3.5 получил полное обновление возможностей модели и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах, поддерживает 5K tokens входа + 2K tokens выхода. 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель, разработанная Baidu самостоятельно; по сравнению с ERNIE 3.5 получила полное обновление возможностей модели и широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель Baidu собственной разработки; общие результаты отличные, широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 обладает лучшей производительностью. ERNIE-4.0-Turbo-128K — одна из версий модели, по длинным документам показывает результат лучше, чем ERNIE-3.5-128K. В 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель Baidu собственной разработки; общие результаты отличные, широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 обладает лучшей производительностью. ERNIE-4.0-Turbo-8K — одна из версий модели. В 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель Baidu собственной разработки; общие результаты отличные, широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 обладает лучшей производительностью. ERNIE-4.0-Turbo-8K — 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 сверхкрупномасштабная большая языковая модель Baidu собственной разработки; общие результаты отличные, широко подходит для сложных задач в различных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview — 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, разработанная Baidu самостоятельно, подходит для сценариев применения, таких как игровые NPC, диалоги службы поддержки, ролевые диалоги и т. д.; стиль персонажа более ярко выражен и последователен, способность следовать инструкциям сильнее, а производительность рассуждения лучше</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, разработанная Baidu самостоятельно; сочетает отличное качество модели и производительность рассуждения, подходит для использования 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, разработанная Baidu самостоятельно; качество лучше, чем у ERNIE Lite, сочетает отличные результаты модели и производительность рассуждения, подходит для использования на AI-ускорителях с низкой вычислительной мощностью. ERNIE-Lite-Pro-128K поддерживает длину контекста 128K, и его качество лучше, чем у 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 Baidu собственной разработки, обладающая заметным преимуществом в продолжении новелл, также может использоваться в сценариях коротких драм, фильмов и т. д.</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>Последняя высокопроизводительная большая языковая модель Baidu собственной разработки, выпущенная в 2024 году; обладает отличными общими возможностями, подходит в качестве базовой модели для донастройки и лучше решает задачи в конкретных сценариях, при этом имеет отличную 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>Последняя высокопроизводительная большая языковая модель Baidu собственной разработки, выпущенная в 2024 году; обладает отличными общими возможностями, подходит в качестве базовой модели для донастройки и лучше решает задачи в конкретных сценариях, при этом имеет отличную 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 последняя высокопроизводительная большая языковая модель Baidu собственной разработки, выпущенная в 2024 году; обладает отличными общими возможностями, подходит в качестве базовой модели для донастройки и лучше решает задачи в конкретных сценариях, при этом имеет отличную производительность рассуждения. ERNIE-Speed-Pro-128K — начальная версия, выпущенная 30 августа 2024 года, поддерживает длину контекста 128K, и её качество лучше, чем у 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, разработанная Baidu самостоятельно; стоимость развёртывания и донастройки — самая низкая в серии ERNIE.</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 первом уровне среди облегчённых языковых моделей: по авторитетным оценкам в категориях общих знаний (MMLU_pro), рассуждения (BBH), математика (MATH), профессиональные знания (GPQA) он сопоставим или превосходит GPT-4omini, 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 — полностью обновлённая версия на базе Doubao-1.5-Pro. По сравнению с Doubao-pro-256k/241115 общий результат значительно улучшен 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 полностью обновлённой производительностью, превосходно показывающее себя в знаниях, коде, рассуждении и других аспектах. По ряду публичных бенчмарков достиг мирового лидирующего уровня, особенно в бенчмарках по знаниям, коду, рассуждению и китайскому языку получив лучшие результаты; общий балл выше, чем у GPT4o, Claude 3.5 Sonnet и других ведущих отраслевых моделей.</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 обновлённая мультимодальная большая модель, поддерживающая распознавание изображений с любым разрешением и экстремальным соотношением сторон, а также усиленные 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>эмбеддинги</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding — это модель семантической векторизации, разработанная ByteDance, в первую очередь для сценариев векторного поиска; поддерживает китайский и английский языки, максимальная длина контекста — 4K. В настоящее время доступны следующие версии:<br><br>text-240715: вектор с максимальной размерностью 2560, поддерживает понижение размерности до 512, 1024 и 2048. Результаты Retrieval для китайского и английского языков значительно лучше, чем у версии text-240515; рекомендуется использовать именно эту версию.<br>text-240515: вектор с максимальной размерностью 2048, поддерживает понижение размерности до 512 и 1024.</td></tr><tr><td>Doubao-embedding-large</td><td>4k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>эмбеддинги</td><td>豆包_doubao</td><td><br>Результаты Retrieval на китайском и английском языках значительно улучшены по сравнению с версией Doubao-embedding/text-240715</td></tr><tr><td>Doubao-embedding-vision</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>эмбеддинги</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding-vision — совершенно новая обновлённая мультимодальная модель векторизации изображений и текста, в первую очередь предназначенная для сценариев мультимодального векторного поиска по изображениям 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 максимальной скоростью отклика и лучшим соотношением цены и качества, предлагая клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 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 максимальной скоростью отклика и лучшим соотношением цены и качества, предлагая клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 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 максимальной скоростью отклика и лучшим соотношением цены и качества, предлагая клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 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 наилучшим качеством, подходит для обработки сложных задач и отлично показывает себя в сценариях вопросов-ответов по справке, суммирования, творчества, классификации текста, ролевой игры и т. д. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 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 наилучшим качеством, подходит для обработки сложных задач и отлично показывает себя в сценариях вопросов-ответов по справке, суммирования, творчества, классификации текста, ролевой игры и т. д. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 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 наилучшим качеством, подходит для обработки сложных задач и отлично показывает себя в сценариях вопросов-ответов по справке, суммирования, творчества, классификации текста, ролевой игры и т. д. Поддерживает вывод и донастройку для контекстного окна 4k.</td></tr><tr><td>step-1-128k</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>StepFun</td><td>Модель step-1-128k — это сверхкрупная языковая модель, способная обрабатывать ввод длиной до 128 000 токенов. Эта возможность дает ей значительное преимущество при генерации длинных материалов и выполнении сложных рассуждений, поэтому она 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>StepFun</td><td>Модель step-1-256k — одна из крупнейших языковых моделей на сегодняшний день, поддерживающая ввод до 256 000 токенов. Она спроектирована для задач экстремальной сложности, таких как крупномасштабный анализ данных и системы многоходового диалога, и способна обеспечивать высококачественные ответы в различных областях.</td></tr><tr><td>step-1-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>StepFun</td><td>Модель step-1-32k расширяет окно контекста и поддерживает ввод длиной 32 000 токенов. Это позволяет ей отлично справляться с длинными статьями и сложными диалогами, делая ее подходящей 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>StepFun</td><td>Модель step-1-8k — это эффективная языковая модель, разработанная специально для обработки коротких текстов. Она умеет выполнять рассуждения в контексте до 8 000 токенов и подходит для сценариев, где требуется быстрый отклик, например для чат-ботов и синхронного перевода.</td></tr><tr><td>step-1-flash</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>StepFun</td><td>Модель step-1-flash ориентирована на быстрый отклик и эффективную обработку, подходит для приложений в реальном времени. Ее дизайн позволяет даже при ограниченных вычислительных ресурсах обеспечивать качественное понимание и генерацию языка, что делает ее 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>StepFun</td><td>Модель step-1.5v-mini — это облегченная 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 энергоэффективных устройств.</td></tr><tr><td>step-1v-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>StepFun</td><td>Модель step-1v-32k поддерживает ввод до 32 000 токенов и подходит для приложений, которым нужен более длинный контекст. Она отлично справляется со сложными диалогами и длинными текстами, поэтому подходит для таких областей, как обслуживание клиентов 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>StepFun</td><td>Модель step-1v-8k — это оптимизированная версия, разработанная специально для ввода до 8 000 токенов и подходящая для быстрого создания и обработки коротких текстов. Она обеспечивает хороший баланс между скоростью и точностью, поэтому подходит 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>StepFun</td><td>Модель step-2-16k — это языковая модель среднего размера, поддерживающая ввод до 16 000 токенов. Она хорошо показывает себя в различных задачах и подходит для таких сценариев, как образование, обучение и управление знаниями.<br></td></tr><tr><td>yi-lightning</td><td>16k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>01.AI_yi</td><td>Новейшая высокопроизводительная модель, которая при гарантированно высоком качестве вывода значительно повышает скорость рассуждения.<br>Подходит для взаимодействия в реальном времени и сценариев с очень сложным рассуждением; благодаря исключительно высокой экономической эффективности может отлично поддерживать коммерческие продукты.</td></tr><tr><td>yi-vision-v2</td><td>16K</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>01.AI_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 отчетов или чтения многоязычных документов.</td></tr><tr><td>qwen-14b-chat</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Coder-Plus — это специализированная модель для программирования в серии Qwen, предназначенная для повышения возможностей генерации и понимания кода. Модель обучена на большом объеме программных данных и способна работать с различными языками программирования, поддерживая такие функции, как автодополнение кода, обнаружение ошибок и рефакторинг кода. Ее цель — предоставить разработчикам более эффективную помощь в программировании и повысить производительность разработки.</td></tr><tr><td>qwen-coder-plus-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Coder-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-Coder-Plus, включающая последние алгоритмические оптимизации и обновления набора данных. Эта модель значительно улучшена по производительности, способна точнее понимать контекст и генерировать код, лучше соответствующий потребностям разработчиков. Она также добавляет поддержку большего числа языков программирования, усиливая возможности многозычного программирования.</td></tr><tr><td>qwen-coder-turbo</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Кодовые и программные модели серии Tongyi Qianwen — это языковые модели, специально предназначенные для программирования и генерации кода; они обладают высокой скоростью вывода и низкой стоимостью. Эта версия всегда указывает на последний стабильный snapshot.</td></tr><tr><td>qwen-coder-turbo-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Кодовые и программные модели серии Tongyi Qianwen — это языковые модели, специально предназначенные для программирования и генерации кода; они обладают высокой скоростью вывода и низкой стоимостью. Эта версия всегда указывает на последний snapshot.</td></tr><tr><td>qwen-long</td><td>10m</td><td>6k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Long — это большая языковая модель серии Tongyi Qianwen, предназначенная для сценариев сверхдлинного контекста. Она поддерживает ввод на разных языках, включая китайский и английский, а также сверхдлинные диалоги длиной до 10 миллионов токенов (примерно 15 миллионов иероглифов или 15 тысяч страниц документов). В сочетании с запущенным одновременно сервисом документов она поддерживает разбор и диалог с документами в форматах Word, PDF, Markdown, EPUB, MOBI и других. Примечание: при прямой отправке запроса по HTTP поддерживается длина до 1M токенов; если длина превышает это значение, 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Plus — это модель, ориентированная на решение математических задач и предназначенная для обеспечения эффективных возможностей математического рассуждения и вычислений. Модель обучена на большом количестве математических задач и способна обрабатывать сложные математические выражения и вопросы, поддерживая широкий спектр вычислительных потребностей — от базовой арифметики до высшей математики. Сценарии ее применения включают образование, научные исследования и инженерию.</td></tr><tr><td>qwen-math-plus-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-Math-Plus, объединяющая последние технологии математического рассуждения и улучшения алгоритмов. Эта модель лучше справляется со сложными математическими задачами, способна давать более точные ответы и объяснять ход рассуждений. Она также расширяет возможности понимания математических символов и формул, что делает ее 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Turbo — это высокопроизводительная математическая модель, разработанная специально для быстрых вычислений и рассуждений в реальном времени. Модель оптимизирована по скорости вычислений и способна обрабатывать большое количество математических задач за очень короткое время, что делает ее подходящей для сценариев с быстрым откликом, таких как онлайн-обучение и анализ данных в реальном времени. Ее эффективные алгоритмы позволяют пользователям получать мгновенные результаты даже в сложных вычислениях.</td></tr><tr><td>qwen-math-turbo-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Turbo-Latest — это новейшая версия Qwen-Math-Turbo, которая еще больше повышает эффективность вычислений и точность. В этой модели реализован ряд алгоритмических оптимизаций, она способна решать более сложные математические задачи и сохранять эффективность при рассуждениях в реальном времени. Она подходит для математических приложений с быстрым откликом, например для 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Сверхкрупная языковая модель уровня сотен миллиардов параметров из серии Tongyi Qianwen 2.5, поддерживающая ввод на разных языках, включая китайский и английский. По мере обновления модели qwen-max будет обновляться по скользящему принципу.</td></tr><tr><td>qwen-max-latest</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Лучшая модель в серии Tongyi Qianwen. Это динамически обновляемая версия; обновления модели не анонсируются заранее. Подходит для сложных, многошаговых задач; ее общие возможности на китайском и английском значительно улучшены, предпочтение пользователей значительно повышено, возможности рассуждения и понимания сложных инструкций заметно усилены, результаты на сложных задачах лучше, математические и кодовые способности значительно улучшены, а также улучшено 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Модель серии Tongyi Qianwen с сбалансированными возможностями: качество рассуждений и скорость находятся между Tongyi Qianwen-Max и Tongyi Qianwen-Turbo, поэтому она подходит для задач средней сложности. Общие возможности модели на китайском и английском значительно улучшены, предпочтение пользователей значительно повышено, возможности рассуждения и понимания сложных инструкций заметно усилены, результаты на сложных задачах лучше, математические и кодовые способности существенно улучшены.</td></tr><tr><td>qwen-plus-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Plus — это улучшенная визуально-языковая модель серии Tongyi Qianwen, предназначенная для повышения точности распознавания деталей и текста. Модель поддерживает изображения с разрешением более миллиона пикселей и любым соотношением сторон, и отлично показывает себя в различных задачах визуально-языкового характера, подходя для сценариев, требующих высокоточного понимания изображений.</td></tr><tr><td>qwen-turbo</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Самая быстрая и очень недорогая модель серии Tongyi Qianwen, подходящая для простых задач. Общие возможности модели на китайском и английском значительно улучшены, предпочтение пользователей значительно повышено, возможности рассуждения и понимания сложных инструкций заметно усилены, результаты на сложных задачах лучше, математические и кодовые способности существенно улучшены.</td></tr><tr><td>qwen-turbo-latest</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Turbo — это эффективная модель, разработанная для простых задач, с акцентом на скорость и экономичность. Она отлично показывает себя в базовых визуально-языковых задачах и подходит для приложений с жесткими 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Tongyi Qianwen VL-Max (qwen-vl-max) — это сверхкрупная визуально-языковая модель Tongyi Qianwen. По сравнению с улучшенной версией она еще больше повысила возможности визуального рассуждения и следования инструкциям, обеспечивая более высокий уровень визуального восприятия и понимания. Она дает наилучшую 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-VL-Max — это старшая версия в серии Qwen-VL, разработанная специально 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, требующих глубокого понимания и сложных выводов.</td></tr><tr><td>qwen-vl-ocr</td><td>34k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Поддерживается только OCR, диалог не поддерживается.</td></tr><tr><td>qwen-vl-ocr-latest</td><td>34k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Поддерживается только OCR, диалог не поддерживается.</td></tr><tr><td>qwen-vl-plus</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Tongyi Qianwen VL-Plus (qwen-vl-plus) — это улучшенная версия крупной визуально-языковой модели Tongyi Qianwen. Она значительно повысила возможности распознавания деталей и текста и поддерживает изображения с разрешением более миллиона пикселей и любым соотношением сторон. Обеспечивает выдающуюся 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-VL-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-VL-Plus, которая усилила мультимодальные возможности понимания модели. Она отлично показывает себя в совместной обработке изображений и текста и подходит для приложений, которым требуется эффективная работа с различными форматами ввода, например для интеллектуальной поддержки клиентов и генерации 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-1.5B-Instruct — это большая языковая модель серии Qwen2, дообученная по инструкциям, с объемом параметров 1.5B. Модель построена на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение внимания QKV и grouped query attention. Она отлично показывает себя в ряде бенчмарков по пониманию и генерации языка, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-72B-Instruct — это большая языковая модель серии Qwen2, дообученная по инструкциям, с объемом параметров 72B. Модель построена на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение внимания QKV и grouped query attention. Она способна обрабатывать масштабный ввод. Модель отлично показывает себя в ряде бенчмарков по пониманию и генерации языка, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-7B-Instruct — это большая языковая модель серии Qwen2, дообученная по инструкциям, с объемом параметров 7B. Модель построена на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение внимания QKV и grouped query attention. Она способна обрабатывать масштабный ввод. Модель отлично показывает себя в ряде бенчмарков по пониманию и генерации языка, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-VL — это новейшая итерация модели Qwen-VL, достигшая передового уровня в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL способна понимать видео продолжительностью более 20 минут и использоваться для высококачественных вопросов и ответов на основе видео, диалогов и создания контента. Она также обладает возможностями сложного рассуждения и принятия решений, может быть интегрирована с мобильными устройствами, роботами и другими системами для автоматического выполнения действий 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-VL-7B-Instruct — это новейшая итерация модели Qwen-VL, достигшая передового уровня в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL может использоваться для высококачественных вопросов и ответов на основе видео, диалогов и создания контента, а также обладает возможностями сложного рассуждения и принятия решений; ее можно интегрировать с мобильными устройствами, роботами и другими системами для автоматического выполнения действий 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-72B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 72B значительно улучшила возможности в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K токенов и может генерировать длинные тексты объемом более 8K токенов.</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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-72B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 72B значительно улучшила возможности в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K токенов и может генерировать длинные тексты объемом более 8K токенов.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-7B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 7B значительно улучшила возможности в таких областях, как кодирование и математика. Она также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский и английский. У модели заметно улучшились 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-32B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 32B значительно улучшила возможности в таких областях, как кодирование и математика. Она также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский и английский. У модели заметно улучшились 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-7B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 7B значительно улучшила возможности в таких областях, как кодирование и математика. Она также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский и английский. У модели заметно улучшились 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>Цяньвэнь_qwen</td><td>QwQ-32B-Preview — это экспериментальная исследовательская модель, разработанная командой Qwen для повышения возможностей рассуждения искусственного интеллекта. Как предварительная версия, она демонстрирует выдающиеся аналитические способности, но у нее также есть 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 циклический режим рассуждения, что приводит к многословным ответам без четкого вывода.<br>3. Безопасность и этика: модели требуется усиление мер безопасности, чтобы обеспечить надежную и безопасную работу; 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 рассуждение на основе здравого смысла и тонкое понимание языка, у нее все еще 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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_qwen</td><td>-</td></tr><tr><td>Qwen2-72B-Instruct</td><td>-</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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>Цяньвэнь_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 рассуждения, основанная на чистом обучении с подкреплением. Она отлично показывает себя в задачах по математике, коду и рассуждению на естественном языке; ее производительность сопоставима с моделью o1 от OpenAI, и она достигла превосходных 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 на основе архитектуры mixture of experts (MoE). Она предварительно обучалась на высококачественном корпусе объемом 8,1 триллиона токенов, а затем ее возможности были дополнительно улучшены с помощью supervised fine-tuning (SFT) и reinforcement learning (RL). По сравнению с DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 обеспечивает более высокую производительность, при этом снижая стоимость обучения на 42,5%, уменьшая KV-кэш на 93,3% и повышая максимальную пропускную способность генерации в 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 обновленная версия DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2-Instruct, объединяющая общие и кодовые возможности двух предыдущих версий. Эта модель была оптимизирована по нескольким направлениям, включая письмо и следование инструкциям, а также лучше согласована с человеческими предпочтениями.</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 сталкивается с проблемами отказа 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>236B параметров, контекст 64K (API); совокупные возможности на китайском языке (AlignBench) занимают первое место среди open-source моделей; по оценкам находится в той же группе, что и закрытые модели GPT-4-Turbo, Wenxin 4.0 и др.</td></tr><tr><td>deepseek-coder</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>DeepSeek</td><td>236B параметров, контекст 64K (API); совокупные возможности на китайском языке (AlignBench) занимают первое место среди open-source моделей; по оценкам находится в той же группе, что и закрытые модели GPT-4-Turbo, Wenxin 4.0 и др.</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 рассуждения DeepSeek, предназначенная для повышения способности к рассуждению с помощью обучения с подкреплением. Процесс рассуждения этой модели включает большое количество самопроверки и верификации; она способна решать сложные задачи логического вывода, а длина ее цепочки мыслей может достигать десятков тысяч иероглифов. DeepSeek-R1 отлично показывает себя в математике, коде и ответах на другие сложные вопросы, широко применяется во множестве сценариев и демонстрирует мощные способности к рассуждению и гибкость. По сравнению с другими моделями DeepSeek-R1 по качеству рассуждений приближается к лучшим закрытым моделям, демонстрируя потенциал и конкурентоспособность open-source моделей в области рассуждения.</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 Hunyuan, базовая модель которой была дополнительно обучена на 200B высококачественных кодовых данных, а затем в течение полугода обучалась на высококачественных данных SFT. Длина длинного контекстного окна увеличена до 8K, а по автоматическим метрикам генерации кода на пяти языках модель занимает лидирующие позиции; по комплексной ручной оценке качества кодовых задач по 10 критериям для пяти языков ее производительность находится в первом эшелоне.</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; окно контекста достигает 32K, и по ряду метрик оценки 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 около 389B общих параметров и около 52B активируемых параметров, являясь на данный момент крупнейшей в индустрии open-source MoE-моделью на архитектуре Transformer и лучшей по качеству.</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 справляется с задачами по длинным текстам, такими как резюмирование документов и вопросы-ответы по документам, а также обладает способностью выполнять общие задачи генерации текста. Отлично показывает себя в анализе и генерации длинных текстов, эффективно справляясь со сложными и детальными требованиями к обработке 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 архитектуры MoE, окно контекста составляет 256k, и по многим наборам оценки в NLP, коде, математике, отраслевых и других областях она опережает множество open-source 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. Во всех benchmark'ах достигает абсолютно лидирующего уровня, поддерживает сложные инструкции и рассуждение, обладает сильными математическими возможностями, поддерживает function call и особенно оптимизирована для многоязычного перевода, а также для сфер финансов, права и медицины.</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 модель ролевой игры Hunyuan — модель ролевого взаимодействия, выпущенная после точной дообучающей настройки официальной командой Hunyuan. Она дополнительно обучалась на основе модели Hunyuan с использованием датасета сцен ролевого взаимодействия и показывает лучшие базовые результаты в сценариях ролевой игры.</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, при этом смягчаются проблемы балансировки нагрузки и схождения экспертов.<br>MOE-32K имеет относительно более высокое соотношение цены и качества и позволяет обрабатывать длинный текст при хорошем балансе качества и стоимости.</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, при этом смягчаются проблемы балансировки нагрузки и схождения экспертов. В области длинных текстов показатель «найди иголку в стоге сена» достигает 99,9%. MOE-256K делает новый прорыв по длине и качеству, значительно расширяя допустимую длину ввода.</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 перевод в форме естественного диалога; поддерживается взаимный 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>Версия Hunyuan-turbo по умолчанию использует совершенно новую структуру mixture of experts (MoE); по сравнению с hunyuan-pro она обеспечивает более высокую эффективность рассуждения и лучшие 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, лучший по качеству вариант в серии моделей Hunyuan; она соответствует версии для C-end (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>Флагманская визуально-языковая модель нового поколения Hunyuan, использующая совершенно новую структуру mixture of experts (MoE). По сравнению с моделью предыдущего поколения она всесторонне улучшена в таких базовых возможностях, как распознавание, создание контента, ответы на вопросы по знаниям, анализ и рассуждение в задачах понимания изображений и текста. Максимальный ввод 6k, максимальный вывод 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, поддерживающая ввод изображения + текста и генерацию текстового контента.<br>Базовое распознавание изображений: распознавание объектов, элементов и сцен на изображении<br>Создание контента по изображению: составление краткого описания изображения, рекламных текстов, постов для соцсетей, стихов и т. д.<br>Многоходовой диалог по изображению: диалог и ответы на вопросы по одной картинке в несколько раундов<br>Анализ и рассуждение по изображению: статистический анализ логических связей, математических задач, кода и диаграмм на изображении<br>Вопросы по знаниям из изображения: ответы на вопросы по знаниям, содержащимся на изображении, например об исторических событиях или кинопостерах<br>OCR по изображению: распознавание текста на изображениях из повседневной жизни и на изображениях ненатуральных сцен.</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; отличается быстрым и удобным откликом и подходит для сценариев с низкой вычислительной нагрузкой и для тонкой настройки моделей.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Max</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>SparkDesk</td><td>Создана на основе количественной оптимизации новейшего движка большой модели Spark 4.0 Turbo, поддерживает подключение к интернету, а также встроенные плагины для погоды, даты и других функций. Основные возможности всесторонне обновлены, эффект во всех сценариях обычно улучшен, поддерживаются System role и вызовы 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 ввод текста до 32K токенов; подходит для чтения длинных документов, ответов по частным знаниям и других сценариев.</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 подключение к интернету, погоду, дату и другие встроенные плагины; охватывает большинство сценариев вопросов-ответов по знаниям, понимания языка, создания текста и др.</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 десятков миллиардов, специально оптимизированная для сценариев медицины, образования и кода; задержка в сценариях поиска ниже. Подходит для бизнес-сценариев с более высокими требованиями к производительности и скорости отклика, таких как текст и интеллектуальные вопросы-ответы.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-128k</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Тёмная сторона Луны_moonshot</td><td>Модель с 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>Тёмная сторона Луны_moonshot</td><td>Модель с 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>Тёмная сторона Луны_moonshot</td><td>Модель с 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>Zhipu_codegeex</td><td>Кодовая модель Zhipu: подходит для задачи автодополнения кода</td></tr><tr><td>charglm-3</td><td>4k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</td><td>Модель, имитирующая человеческий характер</td></tr><tr><td>emohaa</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</td><td>Психологическая модель: обладает профессиональными консультативными возможностями, помогает пользователю 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>Zhipu_glm</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>Zhipu_glm</td><td>Старая флагманская версия: выпущена 16 января 2024 года, сейчас 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>Zhipu_glm</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>Zhipu_glm</td><td>Высокое соотношение цены и качества: наиболее сбалансированная модель по соотношению возможностей рассуждения и цены</td></tr><tr><td>glm-4-airx</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</td><td>Сверхбыстрое рассуждение: очень высокая скорость вывода и мощные возможности рассуждения</td></tr><tr><td>glm-4-flash</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</td><td>Высокая скорость и низкая цена: сверхбыстрая скорость вывода</td></tr><tr><td>glm-4-flashx</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</td><td>Высокая скорость и низкая цена: усиленная версия Flash, сверхбыстрая скорость вывода</td></tr><tr><td>glm-4-long</td><td>1m</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Zhipu_glm</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>Zhipu_glm</td><td>Флагманская модель с высоким интеллектом: производительность всесторонне улучшена, а возможности работы с длинными текстами и сложными задачами заметно усилены</td></tr><tr><td>glm-4v</td><td>2k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Zhipu_glm</td><td>Понимание изображений: обладает возможностями понимания и рассуждения по изображениям</td></tr><tr><td>glm-4v-flash</td><td>2k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Zhipu_glm</td><td>Бесплатная модель: обладает мощными возможностями понимания изображений</td></tr></tbody></table>

***

### 💡 Получить помощь и отправить отзыв

Если вы в процессе настройки или использования столкнётесь с любыми вопросами, багами или предложениями по улучшению функций, пожалуйста, обратитесь к [Обратная связь и предложения](/docs/russian/question-contact/suggestions.md) официальным каналам, указанным там.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/other/models-info.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.