> 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 носит справочный характер; если есть ошибки, можно связаться для исправления. У некоторых моделей из‑за разных поставщиков сервиса размер контекста и сведения о модели также могут отличаться;
* При вводе данных на клиенте нужно преобразовывать «k» в фактическое значение (теоретически 1k = 1024 токена; 1m = 1024k токенов), например 8k = 8×1024=8192 токена. В практическом использовании рекомендуется просто умножать на ×1000, чтобы избежать ошибок, например 8k = 8×1000=8000, 1m = 1×1000000=1000000;
* Максимальный вывод «-» означает, что в официальных источниках не удалось найти явную информацию о максимальном выводе этой модели.
  {% endhint %}

<table><thead><tr><th width="313">Название модели</th><th width="158">Максимальный ввод</th><th width="72">Максимальный вывод</th><th width="95">Вызов функций</th><th width="142">Возможности модели</th><th width="540">поставщика</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 крупная модель уровня сотен миллиардов параметров серии 360智脑 с наилучшими результатами, широко подходит для сложных задач в разных 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>Крупная модель уровня десятков 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>Крупная модель уровня десятков 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 крупная модель уровня сотен миллиардов параметров серии 360智脑 с наилучшими результатами, широко подходит для сложных задач в разных 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, сочетающая производительность и скорость, которая при высокой скорости обеспечивает первоклассное качество и поддерживает мультимодальный ввод.</td></tr><tr><td>claude-3-5-haiku-20241022</td><td>200k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Anthropic_claude</td><td>Снимок, выпущенный 22 октября 2024 года. Claude 3.5 Haiku улучшен во всех навыках, включая кодирование, использование инструментов и рассуждение. Будучи самой быстрой моделью в серии Anthropic, она обеспечивает быстрое время отклика и подходит для приложений, требующих высокой интерактивности и низкой задержки, таких как пользовательские чат-боты и мгновенное автодополнение кода. Она также отлично подходит для специализированных задач, таких 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 последнюю 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; данная модель указывает на последнюю версию.</td></tr><tr><td>claude-3-haiku-20240307</td><td>200k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Anthropic_claude</td><td>Claude 3 Haiku — самая быстрая и компактная модель Anthropic, созданная для почти мгновенных ответов. Она обладает быстрой и точной целевой 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:<br><br>- Кодировании: может самостоятельно писать, редактировать и запускать код, а также обладает способностями к рассуждению и устранению неполадок<br>- Data science: усиливает человеческую экспертизу в data science; при использовании множества инструментов для получения инсайтов способен работать с неструктурированными данными<br>- Обработке изображений: отлично интерпретирует диаграммы, графики и изображения, точно транскрибирует текст, чтобы получать инсайты, выходящие за рамки самого текста<br>- Агентных задачах: отлично использует инструменты, особенно подходит для агентных задач (то есть сложных задач решения проблем в несколько шагов, 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 лёгкое, передовое семейство открытых моделей, разработанное Google и построенное на тех же исследованиях и технологиях, что и модели Gemini. Эти модели представляют собой большие языковые модели только декодера, поддерживают английский язык и предоставляют открытые веса в вариантах предварительного обучения и дообучения инструкциями. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммаризацию и рассуждение.</td></tr><tr><td>google/gemma-2-9b-it</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gamma</td><td>Gemma — одно из лёгких, передовых семейств открытых моделей, разработанных Google. Это большая языковая модель только декодера, поддерживающая английский язык и предоставляющая открытые веса, вариант предварительного обучения и вариант дообучения инструкциями. Модели Gemma подходят для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, суммаризацию и рассуждение. Эта модель 9B была 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 2 000 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 специализируется на многокруговых текстовых и кодовых чатах, а также на генерации кода. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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 специализируется на многокруговых текстовых и кодовых чатах, а также на генерации кода. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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, устарела или скоро устареет</td><td>Google_gemini</td><td>Это последняя версия Gemini 1.0 Pro. Как NLP-модель, она специализируется на многокруговых текстовых и кодовых чатах, а также на генерации кода. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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 подходит для использования в production-среде.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-002</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Flash. Она предоставляет те же базовые функции, что и gemini-1.5-flash, но с фиксированной версией, что подходит для использования в production-среде.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-8b</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Gemini 1.5 Flash-8B — новейшая мультимодальная модель искусственного интеллекта от Google, специально разработанная для эффективной обработки крупномасштабных задач. Модель имеет 8 миллиардов параметров и поддерживает ввод текста, изображений, аудио и видео, подходя для различных сценариев, таких как чат, транскрибация и перевод. По сравнению с другими моделями Gemini, Flash-8B оптимизирована по скорости и экономичности и особенно подходит пользователям, чувствительным к стоимости. Её rate limit был удвоен, что позволяет разработчикам эффективнее обрабатывать крупномасштабные задачи. Кроме того, Flash-8B использует технологию «дистилляции знаний», извлекая ключевые знания из более крупной модели, обеспечивая лёгкость и эффективность при сохранении основных возможностей</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-exp-0827</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная версия Gemini 1.5 Flash, которая регулярно обновляется, чтобы включать последние улучшения. Подходит для исследовательского тестирования и прототипирования, не рекомендуется для production-среды.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-flash-latest</td><td>1m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это передовая версия Gemini 1.5 Flash, которая регулярно обновляется, чтобы включать последние улучшения. Подходит для исследовательского тестирования и прототипирования, не рекомендуется для production-среды.</td></tr><tr><td>gemini-1.5-pro-001</td><td>2m</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это стабильная версия Gemini 1.5 Pro, которая обеспечивает фиксированное поведение модели и характеристики производительности. Подходит для production-среды, где требуется 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, которая обеспечивает фиксированное поведение модели и характеристики производительности. Подходит для production-среды, где требуется 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 2 000 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 2 000 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 последний 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 — новейшая модель Google, которая по сравнению с версией 1.5 обеспечивает более высокую скорость первого токена (TTFT), сохраняя при этом качество на уровне Gemini Pro 1.5; модель заметно улучшена в мультимодальном понимании, кодовых возможностях, выполнении сложных инструкций и вызове функций, что позволяет обеспечивать 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 внедряет мультимодальный realtime API, улучшенную скорость и производительность, повышение качества, усиленные агентные возможности, а также 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 — новейшая выпущенная Google экономичная AI-модель, которая при той же скорости, что и 1.5 Flash, обеспечивает лучшее качество; поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов и может обрабатывать мультимодальные задачи, такие как изображения, аудио и код; как самая экономичная модель Google на данный момент, использует упрощённую единую ценовую стратегию и особенно подходит для крупномасштабных сценариев, чувствительных к стоимости.</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 — экспериментальная модель, которая может генерировать «процесс мышления», переживаемый при формировании ответа. Поэтому по сравнению с базовой моделью Gemini 2.0 Flash ответы в режиме «thinking» 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 — новейшая AI-модель Google, ориентированная на повышение возможностей рассуждения и качества взаимодействия с пользователем. Модель обладает мощными способностями к рассуждению, особенно хорошо проявляет себя в математике и программировании, а также поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов, подходя для сложных задач и сценариев глубокого анализа. Её уникальность в том, что она может генерировать процесс мышления, повышая понятность рассуждений ИИ, а также поддерживает нативное выполнение кода, усиливая гибкость и практическую ценность 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 — экспериментальная модель, которая может генерировать «процесс мышления», переживаемый при формировании ответа. Поэтому по сравнению с базовой моделью Gemini 2.0 Flash ответы в режиме «thinking» 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 — новейшая экспериментальная модель Google, выпущенная в феврале 2024 года, с выдающимися результатами в мировых знаниях, генерации кода и понимании длинных текстов; модель поддерживает сверхдлинное контекстное окно в 2 миллиона токенов и может обрабатывать 2 часа видео, 22 часа аудио, более 60 тысяч строк кода и более 1,4 миллиона слов; как часть серии Gemini 2.0, модель использует новую стратегию обучения Flash Thinking, что значительно повышает производительность и выводит её в лидеры по многим рейтингам 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 фокусом на улучшении качества.</td></tr><tr><td>gemini-exp-1121</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений, код</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, выпущенная 21 ноября 2024 года, с улучшенными возможностями кодирования, рассуждения и зрения.</td></tr><tr><td>gemini-exp-1206</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, выпущенная 6 декабря 2024 года, с улучшенными возможностями кодирования, рассуждения и зрения.</td></tr><tr><td>gemini-exp-latest</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Google_gemini</td><td>Это экспериментальная модель, динамически указывающая на последнюю версию</td></tr><tr><td>gemini-pro</td><td>33k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Google_gemini</td><td>То же, что gemini-1.0-pro, псевдоним 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. Эта модель будет выведена из эксплуатации 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>Визуальная версия модели grok, выпущенная X.ai 12.12.2024.</td></tr><tr><td>grok-beta</td><td>100k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Grok_grok</td><td>По производительности сопоставима с Grok 2, но с улучшенными эффективностью, скоростью и функциями.</td></tr><tr><td>grok-vision-beta</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Grok_grok</td><td>Новейшая модель понимания изображений может обрабатывать различные визуальные данные, включая документы, диаграммы, скриншоты и фотографии.</td></tr><tr><td>internlm/internlm2_5-20b-chat</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>internlm</td><td>InternLM2.5-20B-Chat — это открытая крупная диалоговая модель, разработанная на базе архитектуры InternLM2. Модель имеет 20 миллиардов параметров и отлично проявляет себя в математическом рассуждении, превосходя модели Llama3 и Gemma2-27B того же масштаба. Возможности вызова инструментов у InternLM2.5-20B-Chat значительно улучшены: она поддерживает сбор информации со сотен веб-страниц для анализа и рассуждения, а также обладает более сильным пониманием инструкций, выбором инструментов и рефлексией над результатами.</td></tr><tr><td>meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Meta_llama</td><td>На данный момент модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 добавили 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, где 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>На данный момент модели серии Llama умеют обрабатывать не только текстовые данные, но и изображения; некоторые модели Llama3.2 добавили 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 70B LLM от Meta, сопоставимая по производительности с llama 3.1 405B.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Коллекция многоязычных больших языковых моделей (LLM) Meta Llama 3.1 представляет собой набор предварительно обученных и дообученных по инструкциям генеративных моделей размеров 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 405B. Текстовые модели Llama 3.1 с дообучением инструкциями (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычного диалога и превосходят многие доступные open-source и закрытые чат-модели по распространённым отраслевым бенчмаркам.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Meta Llama 3.1 — семейство многоязычных больших языковых моделей, разработанное Meta, включающее предварительно обученные и дообученные по инструкциям варианты с тремя масштабами параметров: 8B, 70B и 405B. Эта модель 70B, дообученная по инструкциям, оптимизирована для сценариев многоязычного диалога и показывает отличные результаты в ряде отраслевых бенчмарков. Модель обучалась на более чем 15 триллионах открытых данных и использует такие техники, как supervised fine-tuning и reinforcement learning with human feedback для повышения полезности и безопасности.</td></tr><tr><td>meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Meta_llama</td><td>Коллекция многоязычных больших языковых моделей (LLM) Meta Llama 3.1 представляет собой набор предварительно обученных и дообученных по инструкциям генеративных моделей размеров 8B, 70B и 405B; данная модель — версия 8B. Текстовые модели Llama 3.1 с дообучением инструкциями (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычного диалога и превосходят многие доступные open-source 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 серьёзных 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 диалогов в реальном времени с голосом</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 диалогов в реальном времени с голосом</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 от OpenAI для сложных задач, требующих широких общих знаний. Модель имеет контекст 200k, на данный момент это самая сильная модель в мире, 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 снимковая версия o1-mini; меньше и быстрее, чем o1-preview, на 80% дешевле и 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 снимковая 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 — улучшенная версия, созданная на базе модели GPT-3.5, разработанная OpenAI.<br>Цель по производительности: предназначена для повышения скорости рассуждения, эффективности обработки и использования ресурсов за счёт оптимизации структуры модели и алгоритмов.<br>Увеличенная скорость рассуждения: по сравнению с GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo обычно может обеспечивать более высокую скорость вывода при тех же аппаратных условиях, что особенно полезно для приложений с крупномасштабной обработкой текста.<br>Более высокая пропускная способность: при обработке большого числа запросов или данных GPT-3.5 Turbo может обеспечивать более высокую параллельную производительность, 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 обработки естественного языка: GPT-3.5 Turbo подходит для различных задач NLP, включая, помимо прочего, генерацию текста, семантическое понимание, диалоговые системы, машинный перевод и т. д.<br>Инструменты разработчика и поддержка API: предоставляет удобные для интеграции и использования разработчиками API-интерфейсы, поддерживающие быструю разработку и развёртывание 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 обработки запросов в нужном формате, а также исправлена ошибка, вызывавшая проблемы с кодировкой текста при вызове функций на неанглийских языках. Возвращает до 4 096 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 снимковая версия GPT 3.5 Turbo. Сейчас устарела</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-1106</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>OpenAI_gpt-3</td><td>С улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON, воспроизводимым выводом, параллельным вызовом функций и т. д. Возвращает до 4 096 выходных токенов.</td></tr><tr><td>gpt-3.5-turbo-16k</td><td>16k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, устарела 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, устарела 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. Совместим с устаревшим endpoint Completions, 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>Новейшая модель GPT-4, созданная для уменьшения случаев «лени», когда модель не завершает задачу. Возвращает до 4 096 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 4 096 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, устарела 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>Последняя версия модели GPT-4 Turbo получила визуальные возможности и поддерживает обработку визуальных запросов через JSON-режим 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 могут реализовываться через JSON-режим и вызов функций. Текущая версия gpt-4-turbo — именно эта версия.</td></tr><tr><td>gpt-4-turbo-preview</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>OpenAI_gpt-4</td><td>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 уровнем интеллекта, 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>Оригинальный 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 версия gpt-4o от OpenAI, предназначенная для быстрых и лёгких задач. GPT-4o mini дешевле GPT-3.5 Turbo и мощнее. 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 снимковая 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 диалогов в реальном времени с голосом</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 снимок</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 и 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. Модель имеет контекст 128K и cutoff знаний на октябрь 2023 года. Сосредоточена 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 маленькая модель рассуждения OpenAI, которая обеспечивает высокий уровень интеллекта при той же стоимости и задержке, что и o1-mini. Она ориентирована на научные, математические и кодовые задачи, поддерживает структурированный вывод, вызов функций, Batch API и другие функции для разработчиков, а также имеет cutoff базы знаний на октябрь 2023 года, демонстрируя заметный баланс между возможностями рассуждения 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 маленькая модель рассуждения OpenAI, которая обеспечивает высокий уровень интеллекта при той же стоимости и задержке, что и o1-mini. Она ориентирована на научные, математические и кодовые задачи, поддерживает структурированный вывод, вызов функций, Batch API и другие функции для разработчиков, а также имеет cutoff базы знаний на октябрь 2023 года, демонстрируя заметный баланс между возможностями рассуждения и экономичностью.</td></tr><tr><td>Baichuan2-Turbo</td><td>32k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百川_baichuan</td><td>По сравнению с моделями аналогичного размера в индустрии, модель сохраняет лидирующее качество и при этом значительно снижает 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 аналогичного размера в индустрии, модель сохраняет лидирующее качество и при этом значительно снижает 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 таких отраслей, как финансы, и при сохранении высокой производительности значительно снижает затраты, предлагая предприятиям экономически эффективное 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>Модель MoE от Baichuan благодаря специальной оптимизации, снижению затрат и повышению производительности предлагает эффективное и экономичное решение для корпоративных приложений.</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>Модель MoE от Baichuan благодаря специальной оптимизации, снижению затрат и повышению производительности предлагает эффективное и экономичное решение для корпоративных приложений.</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>Обученная на огромном количестве высококачественных сценарных данных, она по сравнению с Baichuan4 повышает пригодность для корпоративных часто используемых сценариев более чем на 10%, качество кратких сводок на 50%, многоязычную поддержку на 31% и генерацию контента на 13%.<br>Специально оптимизирована для производительности рассуждения: скорость отклика первого токена по сравнению с Baichuan4 повышена на 51%, а скорость потока токенов — на 73%</td></tr><tr><td>ERNIE-3.5-128K</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская крупная языковая модель собственной разработки Baidu, охватывающая огромный корпус китайских и английских текстов и обладающая мощными универсальными возможностями, способная удовлетворить большинство требований к сценариям диалогов, вопросов и ответов, генерации контента и использования 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 крупная языковая модель собственной разработки Baidu, охватывающая огромный корпус китайских и английских текстов и обладающая мощными универсальными возможностями, способная удовлетворить большинство требований к сценариям диалогов, вопросов и ответов, генерации контента и использования 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 крупная языковая модель собственной разработки Baidu, охватывающая огромный корпус китайских и английских текстов и обладающая мощными универсальными возможностями, способная удовлетворить большинство требований к сценариям диалогов, вопросов и ответов, генерации контента и использования 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 сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, по сравнению с ERNIE 3.5 получила полное улучшение возможностей модели и широко подходит для сложных задач в разных 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>По сравнению с ERNIE-4.0-8K, ERNIE-4.0-8K-Latest значительно улучшена во всех аспектах, особенно заметен рост возможностей ролевой игры и следования инструкциям; по сравнению с ERNIE 3.5 модель получила полное обновление возможностей и широко подходит для сложных задач в разных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах, поддерживает 5K токенов ввода + 2K токенов вывода. В этой статье описан метод вызова интерфейса ERNIE-4.0-8K-Latest.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-8K-Preview</td><td>8k</td><td>1k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, по сравнению с ERNIE 3.5 получила полное улучшение возможностей модели и широко подходит для сложных задач в разных 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 сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, с отличными общими результатами, широко подходит для сложных задач в разных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 показывает более высокую производительность. ERNIE-4.0-Turbo-128K — одна из версий модели, в целом лучше ERNIE-3.5-128K для длинных документов. В этой статье описаны соответствующие API и использование.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-8K</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, с отличными общими результатами, широко подходит для сложных задач в разных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 показывает более высокую производительность. ERNIE-4.0-Turbo-8K — одна из версий модели. В этой статье описаны соответствующие API и использование.</td></tr><tr><td>ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>ERNIE 4.0 Turbo — флагманская сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, с отличными общими результатами, широко подходит для сложных задач в разных областях; поддерживает автоматическое подключение к поисковому плагину Baidu, обеспечивая актуальность информации в ответах. По сравнению с ERNIE 4.0 показывает более высокую производительность. 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 сверхкрупная языковая модель собственной разработки Baidu, с отличными общими результатами, широко подходит для сложных задач в разных 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 языковая модель собственной разработки Baidu, подходит для игровых NPC, диалогов с客服, ролевых диалоговых сценариев и т. п.; отличается более ярким и последовательным стилем персонажа, более сильным следованием инструкциям и лучшей производительностью рассуждения</td></tr><tr><td>ERNIE-Lite-8K</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Лёгкая языковая модель собственной разработки Baidu, сочетающая отличное качество модели и производительность рассуждения, подходит для инференса на AI-ускорителях с низкой вычислительной мощностью.</td></tr><tr><td>ERNIE-Lite-Pro-128K</td><td>128k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>百度_ernie</td><td>Лёгкая языковая модель собственной разработки Baidu, по качеству лучше ERNIE Lite, сочетает отличное качество модели и производительность рассуждения, подходит для инференса на AI-ускорителях с низкой вычислительной мощностью. ERNIE-Lite-Pro-128K поддерживает длину контекста 128K, 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 — универсальная языковая модель собственной разработки Baidu, имеющая явные преимущества в продолжении романов; также может использоваться в сценариях коротких драм и фильмов.</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>Новейшая высокопроизводительная языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году, с отличными универсальными возможностями; подходит для донастройки как базовая модель, лучше решая задачи в конкретных сценариях, и при этом обладает превосходной производительностью 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>Новейшая высокопроизводительная языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году, с отличными универсальными возможностями; подходит для донастройки как базовая модель, лучше решая задачи в конкретных сценариях, и при этом обладает превосходной производительностью 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 — новейшая высокопроизводительная языковая модель собственной разработки Baidu, выпущенная в 2024 году, с отличными универсальными возможностями; подходит для донастройки как базовая модель, лучше решая задачи в конкретных сценариях, и при этом обладает превосходной производительностью рассуждения. ERNIE-Speed-Pro-128K — начальная версия, выпущенная 30 августа 2024 года, поддерживает длину контекста 128K, 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 языковая модель собственной разработки Baidu, с самыми низкими затратами на развёртывание и донастройку среди моделей серии 文心.</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 лёгких языковых моделей: в авторитетных тестах по общим задачам (MMLU_pro), рассуждению (BBH), математике (MATH), профессиональным знаниям (GPQA) он сравним с GPT-4omini и Cluade 3.5 Haiku или превосходит их.<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 общее качество значительно улучшено на 10%. Длина вывода существенно увеличена, поддерживается максимум 12k токенов.</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 и выдающимися результатами в знаниях, коде и рассуждении. В ряде общедоступных бенчмарков достигла мирового лидирующего уровня, особенно в бенчмарках по знаниям, коду, рассуждению и китайскому языку, получив наилучшие оценки; общий балл выше, чем у GPT4o, Claude 3.5 Sonnet и других ведущих моделей индустрии.</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 — совершенно новая обновлённая мультимодальная крупная модель, поддерживающая распознавание изображений любого разрешения и экстремального соотношения сторон, а также улучшенное визуальное рассуждение, распознавание документов, понимание детальной информации и следование инструкциям.</td></tr><tr><td>Doubao-embedding</td><td>4k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Вставка</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding — это модель семантической векторизации, разработанная ByteDance, ориентированная в первую очередь на сценарии векторного поиска, поддерживает китайский и английский языки, а максимальная длина контекста составляет 4K. В настоящее время доступны следующие версии:<br><br>text-240715: вектор максимальной размерности 2560, поддерживает понижение размерности до 512, 1024 и 2048. Результаты Retrieval на китайском и английском языке значительно лучше, чем у версии text-240515; рекомендуется использовать эту версию.<br>text-240515: вектор максимальной размерности 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>Вставка</td><td>豆包_doubao</td><td><br>Результаты Retrieval на китайском и английском языке значительно лучше, чем у версий Doubao-embedding/text-240715</td></tr><tr><td>Doubao-embedding-vision</td><td>8k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Вставка</td><td>豆包_doubao</td><td>Doubao-embedding-vision — совершенно новая обновлённая мультимодальная модель векторизации текста и изображений, в первую очередь предназначенная для сценариев мультимодального векторного поиска по тексту и изображениям, 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 обеспечивает максимальную скорость отклика и лучшее соотношение цена/качество, предоставляя клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает инференс и донастройку с контекстным окном 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 обеспечивает максимальную скорость отклика и лучшее соотношение цена/качество, предоставляя клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает инференс и донастройку с контекстным окном 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 обеспечивает максимальную скорость отклика и лучшее соотношение цена/качество, предоставляя клиентам более гибкий выбор для различных сценариев. Поддерживает инференс и донастройку с контекстным окном 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 сложных задач и хорошо показывает себя в сценариях референсных вопросов и ответов, суммаризации, творческого письма, классификации текста, ролевых игр и др. Поддерживает инференс и донастройку с контекстным окном 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 сложных задач и хорошо показывает себя в сценариях референсных вопросов и ответов, суммаризации, творческого письма, классификации текста, ролевых игр и др. Поддерживает инференс и донастройку с контекстным окном 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>Основная модель с лучшим качеством, подходит для сложных задач и показывает отличные результаты в сценариях референсных вопросов-ответов, суммаризации, создания контента, классификации текста, ролевого взаимодействия и т. д. Поддерживает инференс и тонкую настройку с окном контекста 4k.</td></tr><tr><td>step-1-128k</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1-128k — это сверхкрупная языковая модель, способная обрабатывать входные данные объёмом до 128 000 токенов. Эта возможность даёт ей значительное преимущество при генерации длинных текстов 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>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1-256k — одна из крупнейших языковых моделей на сегодняшний день, поддерживающая входные данные объёмом 256 000 токенов. Она разработана для удовлетворения потребностей в чрезвычайно сложных задачах, таких как крупномасштабный анализ данных и многократные диалоговые системы, и способна выдавать высококачественные результаты во многих областях.</td></tr><tr><td>step-1-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1-32k расширяет окно контекста и поддерживает входные данные объёмом 32 000 токенов. Это позволяет ей отлично справляться с длинными статьями и сложными диалогами, что подходит для задач, требующих глубокого понимания и анализа, например, юридических документов и академических исследований.</td></tr><tr><td>step-1-8k</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1-8k — это эффективная языковая модель, специально разработанная для обработки более коротких текстов. Она способна выполнять рассуждения в контексте 8 000 токенов и подходит для сценариев, где требуется быстрый отклик, таких как чат-боты и машинный перевод в реальном времени.</td></tr><tr><td>step-1-flash</td><td>8k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1-flash ориентирована на быстрый отклик и эффективную обработку, поэтому подходит для приложений в реальном времени. Её конструкция позволяет даже при ограниченных вычислительных ресурсах обеспечивать качественное понимание и генерацию текста, что делает её подходящей для мобильных устройств и сценариев edge-computing.</td></tr><tr><td>step-1.5v-mini</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1.5v-mini — это облегчённая версия, предназначенная для работы в условиях ограниченных ресурсов. Несмотря на небольшой размер, она сохраняет хорошие возможности обработки языка и подходит для встроенных систем и устройств с низким энергопотреблением.</td></tr><tr><td>step-1v-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1v-32k поддерживает входные данные объёмом 32 000 токенов и подходит для приложений, которым требуется более длинный контекст. Она отлично справляется со сложными диалогами и длинными текстами, поэтому подходит для таких областей, как клиентская поддержка 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>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-1v-8k — это оптимизированная версия, специально разработанная для входных данных объёмом 8 000 токенов и подходящая для быстрого генерирования и обработки коротких текстов. Она достигает хорошего баланса 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>Цзеюэ Синчэнь</td><td>Модель step-2-16k — это языковая модель среднего размера, поддерживающая входные данные объёмом 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>Линъи Ваньу_yi</td><td>Новейшая высокопроизводительная модель, которая обеспечивает высокое качество вывода и при этом значительно повышает скорость инференса.<br>Подходит для интерактивного взаимодействия в реальном времени и сценариев с высокой сложностью рассуждений; очень высокая рентабельность делает её отличной опорой для коммерческих продуктов.</td></tr><tr><td>yi-vision-v2</td><td>16K</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Линъи Ваньу_yi</td><td>Подходит для сценариев, где требуется анализ и объяснение изображений и диаграмм, например, вопросы-ответы по картинкам, понимание графиков, OCR, визуальное рассуждение, образование, понимание исследовательских отчётов или чтение 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 open-source 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 open-source 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 open-source 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 модель, специализированная на программировании в серии Qwen, созданная для улучшения генерации и понимания кода. Обученная на больших объёмах данных по программированию, модель способна работать с различными языками программирования и поддерживает автодополнение кода, обнаружение ошибок и рефакторинг. Её цель — предоставить разработчикам более эффективную помощь в программировании и повысить продуктивность разработки.</td></tr><tr><td>qwen-coder-plus-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Coder-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-Coder-Plus, включающая последние оптимизации алгоритмов и обновления датасетов. Модель заметно улучшена по производительности, точнее понимает контекст и генерирует код, лучше соответствующий потребностям разработчиков. Также добавлена поддержка большего числа языков программирования, что усиливает 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 инференса и низкой стоимостью. Эта версия всегда указывает на самый свежий стабильный снимок.</td></tr><tr><td>qwen-coder-turbo-latest</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>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 инференса и низкой стоимостью. Эта версия всегда указывает на самый новый снимок.</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 Tongyi Qianwen, созданная для сценариев обработки сверхдлинного контекста. Она поддерживает ввод на китайском, английском и других языках, а также сверхдлинные диалоги с контекстом до 10 миллионов токенов (примерно 15 миллионов иероглифов или 15 тысяч страниц документов). В сочетании с запущенным одновременно сервисом документов поддерживается разбор и диалог с различными форматами файлов, включая Word, PDF, Markdown, EPUB, Mobi и др. Примечание: при прямой отправке запроса по HTTP поддерживается длина до 1M токенов; при превышении этого объёма рекомендуется отправлять данные в виде файла.</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, сосредоточенная на решении математических задач, предназначенная для обеспечения эффективных возможностей математического рассуждения и вычислений. Она обучена на большом количестве математических задач и способна обрабатывать сложные выражения и вопросы, поддерживая широкий спектр вычислений — от базовой арифметики до высшей математики. Сценарии применения включают образование, исследования и инженерные области.</td></tr><tr><td>qwen-math-plus-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-Math-Plus, в которой объединены последние технологии математического рассуждения и улучшения алгоритмов. Эта модель ещё лучше справляется со сложными математическими задачами и способна предоставлять более точные ответы и ход рассуждений. Также расширена поддержка математических символов и формул, что делает её подходящей для более широкого круга задач.</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, созданная для быстрых вычислений и рассуждений в реальном времени. Она оптимизирована по скорости вычислений и способна обрабатывать большое количество математических задач за очень короткое время, что подходит для сценариев, требующих быстрого отклика, таких как онлайн-образование и анализ данных в реальном времени. Эффективные алгоритмы позволяют получать мгновенные результаты при сложных вычислениях.</td></tr><tr><td>qwen-math-turbo-latest</td><td>4k</td><td>3k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-Math-Turbo-Latest — это новейшая версия Qwen-Math-Turbo, которая ещё больше повысила эффективность вычислений и точность. В модель внесены многочисленные оптимизации алгоритмов, позволяющие решать более сложные математические задачи и сохранять эффективность при инференсе в реальном времени. Она подходит для математических приложений, требующих быстрого отклика, таких как финансовый анализ и научные вычисления.</td></tr><tr><td>qwen-max</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Серия Tongyi Qianwen 2.5 — это сверхкрупные языковые модели уровня сотен миллиардов параметров, поддерживающие ввод на китайском, английском и других языках. По мере обновления модели qwen-max будет обновляться по rolling-релизу.</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>Лучший по качеству модельный вариант серии Tongyi Qianwen. Это динамически обновляемая версия, обновления модели не объявляются заранее. Подходит для сложных многошаговых задач. Значительно улучшены общие возможности модели на китайском и английском, заметно повышено соответствие человеческим предпочтениям, существенно усилены возможности рассуждения и понимания сложных инструкций, улучшена работа с трудными задачами, заметно выросли способности в математике и коде, 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>Сбалансированная по возможностям модель серии Tongyi Qianwen: её качество рассуждения и скорость находятся между Tongyi Qianwen-Max и Tongyi Qianwen-Turbo, поэтому она подходит для задач средней сложности. Существенно улучшены общие возможности модели на китайском и английском, заметно повышено соответствие человеческим предпочтениям, значительно усилены способности рассуждения и понимания сложных инструкций, улучшена работа с трудными задачами, а также заметно выросли способности в математике и коде.</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 усиленная визуально-языковая модель в серии Tongyi Qianwen, созданная для повышения точности распознавания деталей и текста. Модель поддерживает изображения с разрешением свыше одного миллиона пикселей и изображения с любым соотношением сторон, а также отлично показывает себя в широком спектре визуально-языковых задач. Подходит для сценариев, где требуется высокоточное понимание изображений.</td></tr><tr><td>qwen-turbo</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Самая быстрая и недорогая модель серии Tongyi Qianwen, подходящая для простых задач. Существенно улучшены общие возможности модели на китайском и английском, заметно повышено соответствие человеческим предпочтениям, значительно усилены способности рассуждения и понимания сложных инструкций, улучшена работа с трудными задачами, а также заметно выросли способности в математике и коде.</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 справляется с базовыми визуально-языковыми задачами и подходит для приложений с жёсткими требованиями ко времени отклика, таких как распознавание изображений в реальном времени и простые системы вопросов-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 усиленной версией, ещё раз улучшены возможности визуального рассуждения и следования инструкциям, а также повышен уровень визуального восприятия и понимания. Обеспечивает лучшую производительность в ещё 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 наиболее продвинутая версия в серии Qwen-VL, созданная для решения сложных мультимодальных задач. Она сочетает передовые технологии обработки изображений и текста, способна понимать и анализировать изображения высокого разрешения, обладает сильнейшими возможностями рассуждения и подходит для сценариев, где требуется глубокое понимание и сложные выводы.</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>Поддерживает только OCR, не поддерживает диалог.</td></tr><tr><td>qwen-vl-ocr-latest</td><td>34k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Поддерживает только OCR, не поддерживает диалог.</td></tr><tr><td>qwen-vl-plus</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Tongyi Qianwen VL-Plus (qwen-vl-plus) — это усиленная версия крупной визуально-языковой модели Tongyi Qianwen. Она значительно улучшает распознавание деталей и текста, поддерживает изображения с разрешением свыше одного миллиона пикселей и изображения с любым соотношением сторон. Обеспечивает превосходную производительность в широком спектре визуальных задач.</td></tr><tr><td>qwen-vl-plus-latest</td><td>32k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen-VL-Plus-Latest — это новейшая версия Qwen-VL-Plus, которая усилила мультимодальные возможности понимания модели. Она отлично справляется с совместной обработкой изображений и текста и подходит для приложений, где требуется эффективная работа с различными форматами ввода, таких как интеллектуальная поддержка клиентов и генерация контента.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct</td><td>32k</td><td>6k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2-1.5B-Instruct — это большая языковая модель с инструктивной донастройкой в серии Qwen2, размером 1.5B параметров. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение QKV в attention и grouped-query attention. Она отлично показывает себя в бенчмарках по пониманию языка, генерации, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, превосходя большинство открытых 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 с инструктивной донастройкой в серии Qwen2, размером 72B параметров. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение QKV в attention и grouped-query attention. Она способна обрабатывать крупные входные данные. Модель отлично показывает себя в бенчмарках по пониманию языка, генерации, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, превосходя большинство открытых 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 с инструктивной донастройкой в серии Qwen2, размером 7B параметров. Модель основана на архитектуре Transformer и использует такие технологии, как активация SwiGLU, смещение QKV в attention и grouped-query attention. Она способна обрабатывать крупные входные данные. Модель отлично показывает себя в бенчмарках по пониманию языка, генерации, многоязычным возможностям, кодированию, математике и рассуждению, превосходя большинство открытых 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 качества в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL способна понимать видео длительностью более 20 минут и использоваться для высококачественных видео-вопросов-ответов, диалогов и создания контента. Она также обладает сложными возможностями рассуждения и принятия решений и может интегрироваться с мобильными устройствами, роботами и т. д. для автоматических 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 качества в бенчмарках визуального понимания, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA и MTVQA. Qwen2-VL может использоваться для высококачественных видео-вопросов-ответов, диалогов и создания контента, а также обладает сложными возможностями рассуждения и принятия решений и может интегрироваться с мобильными устройствами, роботами и т. д. для автоматических 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 заметно улучшена в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K токенов и может генерировать длинные тексты объёмом 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 заметно улучшена в таких областях, как кодирование и математика. Она поддерживает ввод длиной до 128K токенов и может генерировать длинные тексты объёмом 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 заметно улучшена в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-32B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 32B заметно улучшена в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON.</td></tr><tr><td>Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct</td><td>128k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>Qwen2.5-7B-Instruct — одна из новейших серий больших языковых моделей, выпущенных Alibaba Cloud. Эта модель 7B заметно улучшена в таких областях, как кодирование и математика. Модель также поддерживает многоязычность, охватывая более 29 языков, включая китайский, английский и другие. Существенно улучшены следование инструкциям, понимание структурированных данных и генерация структурированного вывода, особенно JSON.</td></tr><tr><td>Qwen/QwQ-32B-Preview</td><td>32k</td><td>16k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>Цяньвэнь_qwen</td><td>QwQ-32B-Preview — это экспериментальная исследовательская модель, разработанная командой Qwen и предназначенная для повышения способности ИИ к рассуждению. Будучи предварительной версией, она демонстрирует отличные аналитические способности, но также имеет ряд важных ограничений:<br>1. Смешение языков и переключение кода: модель может смешивать языки или неожиданно переключаться между ними, что влияет на ясность ответа.<br>2. Рекурсивные циклы рассуждения: модель может входить в режим циклического рассуждения, что приводит к длинным ответам без чёткого вывода.<br>3. Безопасность и этика: модели требуется усиление мер безопасности для обеспечения надёжной и безопасной работы; пользователям следует проявлять осторожность.<br>4. Ограничения по производительности и бенчмаркам: модель отлично показывает себя в математике и программировании, но в таких областях, как рассуждение на основе здравого смысла и тонкое языковое понимание, всё ещё есть пространство для улучшения.</td></tr><tr><td>qwen1.5-110b-chat</td><td>32k</td><td>8k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>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>Шэньду Цюсо_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, по качеству сопоставима с моделью o1 от OpenAI и добилась выдающихся результатов во многих бенчмарках.</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat</td><td>128k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>DeepSeek-V2 — это мощная и экономически эффективная языковая модель на архитектуре Mixture of Experts (MoE). Она была предварительно обучена на высококачественном корпусе из 8,1 триллиона токенов, а затем её 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-cache на 93,3% и увеличивая максимальную пропускную способность генерации до 5,76 раза.</td></tr><tr><td>deepseek-ai/DeepSeek-V2.5</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>DeepSeek-V2.5 — это обновлённая версия DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2-Instruct, объединяющая общие и кодовые возможности двух предыдущих версий. Модель оптимизирована по ряду направлений, 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>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>Открытая версия DeepSeek, с более длинным контекстом по сравнению с официальной версией, без проблем с отказами из-за чувствительных слов.</td></tr><tr><td>deepseek-chat</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>236B параметров, контекст 64K (API), китайские综合ные способности (AlignBench) — на первом месте среди open-source; в оценках находится в одной группе с закрытыми моделями вроде GPT-4-Turbo и Wenxin 4.0.</td></tr><tr><td>deepseek-coder</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>236B параметров, контекст 64K (API), китайские综合ные способности (AlignBench) — на первом месте среди open-source; в оценках находится в одной группе с закрытыми моделями вроде GPT-4-Turbo и Wenxin 4.0.</td></tr><tr><td>deepseek-reasoner</td><td>64k</td><td>8k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, рассуждение</td><td>Шэньду Цюсо_deepseek</td><td>DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) — это новейшая модель рассуждения от DeepSeek, созданная для улучшения способности к рассуждению с помощью обучения с подкреплением. Процесс рассуждения модели включает большое количество самопроверки и верификации; она способна решать сложные задачи логического вывода, а длина её цепочки рассуждений может достигать десятков тысяч иероглифов. DeepSeek-R1 отлично справляется с решением задач по математике, коду и другим сложным вопросам и уже широко применяется в различных сценариях, демонстрируя сильные возможности рассуждения и гибкость. По сравнению с другими моделями, DeepSeek-R1 по качеству рассуждения близка к ведущим закрытым моделям, показывая потенциал и конкурентоспособность open-source моделей в области рассуждений.</td></tr><tr><td>hunyuan-code</td><td>4k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая модель генерации кода Hunyuan, обученная дополнительно на 200B высококачественных данных по коду и затем на протяжении полугода на высококачественных данных SFT. Длина длинного контекстного окна увеличена до 8K, модель входит в число лидеров по автоматическим метрикам генерации кода на пяти языках; по высококачественной ручной оценке 10 аспектов комплексных задач по коду на пяти языках модель также находится в первой группе.</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 Hunyuan на архитектуре MOE для FunctionCall, обученная на высококачественных данных FunctionCall; контекстное окно достигает 32K, а по нескольким измерениям оценки модель 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 общий объём параметров около 389B, а число активируемых параметров — около 52B. Это крупнейшая и лучшая по качеству open-source MoE-модель на архитектуре Transformer в отрасли на сегодняшний день.</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 длинных текстов, такими как суммаризация документов и вопросы-ответы по документам, а также умеет выполнять общие задачи генерации текста. Отлично показывает себя при анализе и генерации длинных текстов, эффективно справляясь со сложным и подробным содержанием.</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>Модель переведена на архитектуру MOE, окно контекста составляет 256k; она опережает многие open-source модели по множеству бенчмарков в NLP, коде, математике, отраслевых задачах и др.</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. На различных бенчмарках достигает абсолютного лидирующего уровня; поддерживает сложные инструкции и рассуждение, обладает сильными математическими способностями, поддерживает functioncall, а также была целенаправленно оптимизирована для многоязычного перевода и применения в финансовой, юридической и медицинской сферах.</td></tr><tr><td>hunyuan-role</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая версия модели Hunyuan для ролевого взаимодействия — модель, официально тонко настроенная и обученная Hunyuan, дополнительно обученная на наборе данных сценариев ролевого взаимодействия на базе модели Hunyuan; обеспечивает лучшие базовые результаты в сценариях ролевого взаимодействия.</td></tr><tr><td>hunyuan-standard</td><td>30k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Использует более эффективную стратегию маршрутизации, одновременно смягчая проблемы балансировки нагрузки и сходства экспертов.<br>MOE-32K обладает относительно более высокой рентабельностью и позволяет обрабатывать длинный текст, одновременно балансируя качество и цену.</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>Использует более эффективную стратегию маршрутизации, одновременно смягчая проблемы балансировки нагрузки и сходства экспертов. В части длинных текстов показатель «иголка 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 диалоговый перевод на естественном языке; поддерживается взаимный перевод между китайским и 15 языками, включая английский, японский, французский, португальский, испанский, турецкий, русский, арабский, корейский, итальянский, немецкий, вьетнамский, малайский и индонезийский.</td></tr><tr><td>hunyuan-turbo</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Стандартная версия модели Hunyuan-turbo использует совершенно новую архитектуру Mixture of Experts (MoE) и по сравнению с hunyuan-pro обеспечивает более высокую эффективность инференса и более сильные результаты.</td></tr><tr><td>hunyuan-turbo-latest</td><td>28k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Динамически обновляемая версия модели Hunyuan-turbo — это лучшая по качеству версия в серии моделей Hunyuan, совпадающая с 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 модель нового поколения Hunyuan для визуально-языковых задач, использующая новую архитектуру Mixture of Experts (MoE). По сравнению с предыдущим поколением, она полностью улучшена в базовом распознавании, создании контента, вопросах-ответах на основе знаний, аналитическом рассуждении и других возможностях, связанных с пониманием изображений и текста. Максимальный вход — 6k, максимальный выход — 2k.</td></tr><tr><td>hunyuan-vision</td><td>8k</td><td>2k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Tencent_hunyuan</td><td>Новейшая мультимодальная модель Hunyuan, поддерживающая генерацию текстового контента по входу «изображение + текст».<br>Базовое распознавание изображений: распознаёт основные объекты, элементы и сцены на изображении.<br>Создание контента по изображению: составляет описание изображения, рекламные тексты, посты для соцсетей, стихи и т. д.<br>Многошаговый диалог по изображению: ведёт многошаговое взаимодействие и вопросы-ответы по одному изображению.<br>Аналитическое рассуждение по изображению: выполняет статистический анализ логических связей, математических задач, кода и диаграмм на изображении.<br>Вопросы-ответы по знаниям на изображении: отвечает на вопросы по знаниям, содержащимся на изображении, например о исторических событиях или киноафишах.<br>OCR по изображению: распознаёт текст на изображениях из повседневной жизни и неестественных сцен.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Lite</td><td>4k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Синьхо_SparkDesk</td><td>Поддерживает онлайн-поиск в интернете; быстро и удобно отвечает, подходит для сценариев с низкой вычислительной мощностью и индивидуальной донастройки модели.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Max</td><td>128k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Синьхо_SparkDesk</td><td>Сформирован на основе новейшего движка большой модели Spark 4.0 Turbo; поддерживает встроенные плагины, такие как интернет-поиск, погода, дата и др. Основные возможности полностью обновлены, качество работы во всех сценариях обычно повышено; поддерживает System-роль и вызов функций FunctionCall.</td></tr><tr><td>SparkDesk-Max-32k</td><td>32k</td><td>-</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Синьхо_SparkDesk</td><td>Более сильное рассуждение: более мощное понимание контекста и логическое мышление; более длинный ввод: поддерживает текстовые входные данные до 32K токенов; подходит для чтения длинных документов, вопросов-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>Синьхо_SparkDesk</td><td>Специально оптимизирован для сценариев математики, кода, медицины, образования и др.; поддерживает встроенные плагины, такие как интернет-поиск, погода, дата и др., покрывая 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>Синьхо_SparkDesk</td><td>Профессиональная большая языковая модель с десятками миллиардов параметров, специально оптимизированная для медицины, образования и кода; в сценариях поиска задержка ниже. Подходит для бизнес-сценариев с повышенными требованиями к производительности и скорости отклика, таких как работа с текстом 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>Юэчжи Анмянь_moonshot</td><td>Модель длиной 8k, подходит для генерации коротких текстов.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-32k</td><td>32k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Юэчжи Анмянь_moonshot</td><td>Модель длиной 32k, подходит для генерации длинных текстов.</td></tr><tr><td>moonshot-v1-8k</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Юэчжи Анмянь_moonshot</td><td>Модель длиной 128k, подходит для генерации сверхдлинных текстов.</td></tr><tr><td>codegeex-4</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, код</td><td>Чжипу_codegeex</td><td>Кодовая модель Zhipu: подходит для задач автодополнения кода</td></tr><tr><td>charglm-3</td><td>4k</td><td>2k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Антропоморфная модель</td></tr><tr><td>emohaa</td><td>8k</td><td>4k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Психологическая модель: обладает профессиональными консультационными возможностями, помогает пользователю понять 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>Чжипу_glm</td><td>Скоро будет прекращена поддержка (30 июня 2025 г.)</td></tr><tr><td>glm-4</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Флагманская модель предыдущего поколения: выпущена 16 января 2024 года, на данный момент 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>Чжипу_glm</td><td>Высокоинтеллектуальная модель: подходит для обработки крайне 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>Чжипу_glm</td><td>Высокая рентабельность: 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>Чжипу_glm</td><td>Сверхбыстрое рассуждение: очень высокая скорость инференса и мощные результаты рассуждения</td></tr><tr><td>glm-4-flash</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Высокая скорость и низкая цена: сверхбыстрая скорость инференса</td></tr><tr><td>glm-4-flashx</td><td>128k</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Высокая скорость и низкая цена: усиленная версия Flash, сверхбыстрая скорость инференса</td></tr><tr><td>glm-4-long</td><td>1m</td><td>4k</td><td>Поддерживается</td><td>Диалог</td><td>Чжипу_glm</td><td>Сверхдлинный ввод: специально разработана для обработки очень длинных 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>Чжипу_glm</td><td>Флагманская модель с высоким интеллектом: всесторонне улучшена по производительности, значительно усилены возможности работы с длинными текстами и сложными задачами</td></tr><tr><td>glm-4v</td><td>2k</td><td>-</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Чжипу_glm</td><td>Понимание изображений: обладает способностью понимать изображения и выполнять рассуждение</td></tr><tr><td>glm-4v-flash</td><td>2k</td><td>1k</td><td>Не поддерживается</td><td>Диалог, распознавание изображений</td><td>Чжипу_glm</td><td>Бесплатная модель: обладает мощными возможностями понимания изображений</td></tr></tbody></table>

***

### 💡 Получить помощь и отправить отзыв

Если у вас в процессе настройки или использования возникнут какие-либо вопросы, баги или предложения по улучшению функций, пожалуйста, обратитесь к [Отзывы 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.