mirror of
https://github.com/lobehub/lobe-chat.git
synced 2026-06-16 04:25:59 +00:00
Arvin Xu
+53
-5
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat هو الإصدار مفتوح المصدر من نموذج GLM-4 الذي أطلقته Zhizhu AI. أظهر هذا النموذج أداءً ممتازًا في مجالات الدلالات، والرياضيات، والاستدلال، والشيفرة، والمعرفة. بالإضافة إلى دعم المحادثات متعددة الجولات، يتمتع GLM-4-9B-Chat أيضًا بميزات متقدمة مثل تصفح الويب، وتنفيذ الشيفرة، واستدعاء الأدوات المخصصة (Function Call)، والاستدلال على النصوص الطويلة. يدعم النموذج 26 لغة، بما في ذلك الصينية، والإنجليزية، واليابانية، والكورية، والألمانية. أظهر GLM-4-9B-Chat أداءً ممتازًا في العديد من اختبارات المعايير مثل AlignBench-v2 وMT-Bench وMMLU وC-Eval. يدعم النموذج طول سياق يصل إلى 128K، مما يجعله مناسبًا للأبحاث الأكاديمية والتطبيقات التجارية."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدفوع بالتعلم المعزز (RL)، يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة في النموذج. قبل التعلم المعزز، أدخل DeepSeek-R1 بيانات بدء التشغيل الباردة، مما أدى إلى تحسين أداء الاستدلال. إنه يتفوق في المهام الرياضية، والبرمجة، والاستدلال مقارنةً بـ OpenAI-o1، وقد حسّن الأداء العام من خلال طرق تدريب مصممة بعناية."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 هو نموذج لغوي مختلط الخبراء (MoE) يحتوي على 6710 مليار معلمة، يستخدم الانتباه المتعدد الرؤوس (MLA) وهيكل DeepSeekMoE، ويجمع بين استراتيجيات توازن الحمل بدون خسائر مساعدة، مما يحسن كفاءة الاستدلال والتدريب. تم تدريبه مسبقًا على 14.8 تريليون توكن عالية الجودة، وتم إجراء تعديل دقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، مما يجعل DeepSeek-V3 يتفوق على نماذج مفتوحة المصدر الأخرى، ويقترب من النماذج المغلقة الرائدة."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma هو أحد نماذج Google المتقدمة والخفيفة الوزن من سلسلة النماذج المفتوحة. إنه نموذج لغوي كبير يعتمد على فك الشيفرة فقط، يدعم اللغة الإنجليزية، ويقدم أوزان مفتوحة، ومتغيرات مدربة مسبقًا، ومتغيرات معدلة وفقًا للتعليمات. نموذج Gemma مناسب لمجموعة متنوعة من مهام توليد النصوص، بما في ذلك الأسئلة والأجوبة، والتلخيص، والاستدلال. تم تدريب هذا النموذج 9B على 8 تريليون توكن. حجمه النسبي الصغير يجعله مناسبًا للنشر في بيئات ذات موارد محدودة، مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر المكتبية، أو البنية التحتية السحابية الخاصة بك، مما يتيح لمزيد من الأشخاص الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتعزيز الابتكار."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus هو أقوى نموذج من Anthropic لمعالجة المهام المعقدة للغاية. يتميز بأداء ممتاز وذكاء وسلاسة وفهم."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku هو أسرع نموذج من الجيل التالي من Anthropic. مقارنةً بـ Claude 3 Haiku، تم تحسين Claude 3.5 Haiku في جميع المهارات، وتفوق في العديد من اختبارات الذكاء على النموذج الأكبر من الجيل السابق Claude 3 Opus."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet يقدم قدرات تتجاوز Opus وسرعة أكبر من Sonnet، مع الحفاظ على نفس السعر. يتميز Sonnet بمهارات خاصة في البرمجة وعلوم البيانات ومعالجة الصور والمهام الوكيلة."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - النموذج الأكبر والأذكى في مجموعة DeepSeek - تم تقطيره إلى بنية Llama 70B. بناءً على اختبارات المعايير والتقييمات البشرية، يظهر هذا النموذج ذكاءً أكبر من Llama 70B الأصلي، خاصة في المهام التي تتطلب دقة رياضية وحقائق."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "نموذج DeepSeek-R1-Distill تم تطويره من خلال تقنية تقطير المعرفة، حيث تم تعديل عينات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 على نماذج مفتوحة المصدر مثل Qwen وLlama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "نموذج DeepSeek-R1-Distill تم تطويره من خلال تقنية تقطير المعرفة، حيث تم تعديل عينات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 على نماذج مفتوحة المصدر مثل Qwen وLlama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "نموذج DeepSeek-R1-Distill تم تطويره من خلال تقنية تقطير المعرفة، حيث تم تعديل عينات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 على نماذج مفتوحة المصدر مثل Qwen وLlama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "نموذج DeepSeek-R1-Distill تم تطويره من خلال تقنية تقطير المعرفة، حيث تم تعديل عينات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 على نماذج مفتوحة المصدر مثل Qwen وLlama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "نموذج DeepSeek-R1-Distill تم تطويره من خلال تقنية تقطير المعرفة، حيث تم تعديل عينات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 على نماذج مفتوحة المصدر مثل Qwen وLlama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "نموذج الاستدلال الذي أطلقته DeepSeek. قبل تقديم الإجابة النهائية، يقوم النموذج أولاً بإخراج سلسلة من المحتوى الفكري لتحسين دقة الإجابة النهائية."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro يدعم ما يصل إلى 2 مليون توكن، وهو الخيار المثالي للنماذج المتوسطة الحجم متعددة الوسائط، مناسب لدعم المهام المعقدة من جوانب متعددة."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash يقدم ميزات وتحسينات من الجيل التالي، بما في ذلك سرعة فائقة، واستخدام أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط، ونافذة سياق تصل إلى 1M توكن."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash يقدم ميزات وتحسينات من الجيل التالي، بما في ذلك سرعة فائقة، واستخدام أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط، ونافذة سياق تصل إلى 1M توكن."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "جيميناي 2.0 فلاش إكسب هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط من جوجل، يتمتع بميزات الجيل القادم، وسرعة فائقة، واستدعاء أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "نموذج Gemini 2.0 Flash، تم تحسينه لأهداف التكلفة المنخفضة والكمون المنخفض."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp هو أحدث نموذج تجريبي متعدد الوسائط من Google، يتمتع بميزات الجيل التالي، وسرعة فائقة، واستدعاء أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط التجريبي من Google، يتميز بخصائص الجيل التالي، وسرعة فائقة، واستدعاء أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "جيمني إكسب 1114 هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط تجريبي من Google، يتميز بقدرة معالجة سريعة، ويدعم إدخالات النصوص والصور والفيديو، مما يجعله مناسبًا للتوسع الفعال في مهام متعددة."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "جمني إكسب 1121 هو أحدث نموذج تجريبي متعدد الوسائط من جوجل، يتمتع بقدرة معالجة سريعة، ويدعم إدخال النصوص والصور والفيديو، مما يجعله مناسبًا للتوسع الفعال في مجموعة متنوعة من المهام."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط التجريبي من Google، مع تحسينات ملحوظة في الجودة مقارنة بالإصدارات السابقة، خاصة في المعرفة العالمية، والبرمجة، والسياقات الطويلة."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "جيميني إكسب 1206 هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط من جوجل، مع تحسينات في الجودة مقارنةً بالإصدارات السابقة."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "يمتلك GLM-Zero-Preview قدرة قوية على الاستدلال المعقد، ويظهر أداءً ممتازًا في مجالات الاستدلال المنطقي، والرياضيات، والبرمجة."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash يقدم ميزات وتحسينات من الجيل التالي، بما في ذلك سرعة فائقة، واستخدام أدوات أصلية، وتوليد متعدد الوسائط، ونافذة سياق تصل إلى 1M توكن."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط التجريبي من Google، مع تحسينات ملحوظة في الجودة مقارنة بالإصدارات السابقة، خاصة في المعرفة العالمية، والبرمجة، والسياقات الطويلة."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "يقدم Gemini 1.5 Flash قدرات معالجة متعددة الوسائط محسّنة، مناسبة لمجموعة متنوعة من سيناريوهات المهام المعقدة."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 مصمم للتعامل مع المهام التي تجمع بين البيانات البصرية والنصية. يظهر أداءً ممتازًا في مهام وصف الصور والأسئلة البصرية، متجاوزًا الفجوة بين توليد اللغة والاستدلال البصري."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 هو النموذج الأكثر تقدمًا في سلسلة Llama، وهو نموذج لغوي مفتوح المصدر متعدد اللغات، يوفر تجربة أداء تنافس نموذج 405B بتكلفة منخفضة للغاية. يعتمد على هيكل Transformer، وتم تحسين فائدته وأمانه من خلال التعديل الدقيق تحت الإشراف (SFT) والتعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية (RLHF). تم تحسين نسخة التعديل الخاصة به لتكون مثالية للحوار متعدد اللغات، حيث يتفوق في العديد من المعايير الصناعية على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة والمغلقة. تاريخ انتهاء المعرفة هو ديسمبر 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "ميتّا لاما 3.3 هو نموذج لغة كبير متعدد اللغات (LLM) يضم 70 مليار (إدخال نص/إخراج نص) من النموذج المدرب مسبقًا والمعدل وفقًا للتعليمات. تم تحسين نموذج لاما 3.3 المعدل وفقًا للتعليمات للاستخدامات الحوارية متعددة اللغات ويتفوق على العديد من النماذج المتاحة مفتوحة المصدر والمغلقة في المعايير الصناعية الشائعة."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "تم تصميم LLaMA 3.2 لمعالجة المهام التي تجمع بين البيانات البصرية والنصية. إنه يتفوق في مهام وصف الصور والأسئلة البصرية، متجاوزًا الفجوة بين توليد اللغة والاستدلال البصري."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 هو النموذج الأكثر تقدمًا في سلسلة Llama، وهو نموذج لغوي مفتوح المصدر متعدد اللغات، يوفر تجربة أداء تنافس نموذج 405B بتكلفة منخفضة للغاية. يعتمد على هيكل Transformer، وتم تحسين فائدته وأمانه من خلال التعديل الدقيق تحت الإشراف (SFT) والتعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية (RLHF). تم تحسين نسخة التعديل الخاصة به لتكون مثالية للحوار متعدد اللغات، حيث يتفوق في العديد من المعايير الصناعية على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة والمغلقة. تاريخ انتهاء المعرفة هو ديسمبر 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 هو النموذج الأكثر تقدمًا في سلسلة Llama، وهو نموذج لغوي مفتوح المصدر متعدد اللغات، يوفر تجربة أداء تنافس نموذج 405B بتكلفة منخفضة للغاية. يعتمد على هيكل Transformer، وتم تحسين فائدته وأمانه من خلال التعديل الدقيق تحت الإشراف (SFT) والتعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية (RLHF). تم تحسين نسخة التعديل الخاصة به لتكون مثالية للحوار متعدد اللغات، حيث يتفوق في العديد من المعايير الصناعية على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة والمغلقة. تاريخ انتهاء المعرفة هو ديسمبر 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "نموذج Meta Llama 3.1 405B Instruct هو أكبر وأقوى نموذج في مجموعة نماذج Llama 3.1 Instruct، وهو نموذج متقدم للغاية لتوليد البيانات والحوار، ويمكن استخدامه كأساس للتدريب المستمر أو التخصيص في مجالات معينة. توفر Llama 3.1 نماذج لغوية كبيرة متعددة اللغات (LLMs) وهي مجموعة من النماذج المدربة مسبقًا والمعدلة وفقًا للتعليمات، بما في ذلك أحجام 8B و70B و405B (إدخال/إخراج نصي). تم تحسين نماذج النص المعدلة وفقًا للتعليمات (8B و70B و405B) لحالات الاستخدام الحوارية متعددة اللغات، وقد تفوقت في العديد من اختبارات المعايير الصناعية الشائعة على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر المتاحة. تم تصميم Llama 3.1 للاستخدام التجاري والبحثي في عدة لغات. نماذج النص المعدلة وفقًا للتعليمات مناسبة للدردشة الشبيهة بالمساعد، بينما يمكن للنماذج المدربة مسبقًا التكيف مع مجموعة متنوعة من مهام توليد اللغة الطبيعية. تدعم نماذج Llama 3.1 أيضًا تحسين نماذج أخرى باستخدام مخرجاتها، بما في ذلك توليد البيانات الاصطناعية والتنقيح. Llama 3.1 هو نموذج لغوي ذاتي التكرار يستخدم بنية المحولات المحسّنة. تستخدم النسخ المعدلة التعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF) لتلبية تفضيلات البشر فيما يتعلق بالمساعدة والأمان."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "نموذج لمهام الرؤية المعقدة، يوفر قدرة عالية على فهم وتحليل الصور."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "نموذج مهام بصرية معقدة، يوفر فهمًا عالي الأداء وقدرات تحليلية بناءً على صور متعددة."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat е отворената версия на предварително обучен модел от серията GLM-4, пусната от Zhizhu AI. Моделът показва отлични резултати в семантика, математика, разсъждения, код и знания. Освен че поддържа многократни разговори, GLM-4-9B-Chat предлага и напреднали функции като уеб браузинг, изпълнение на код, извикване на персонализирани инструменти (Function Call) и разсъждения с дълги текстове. Моделът поддържа 26 езика, включително китайски, английски, японски, корейски и немски. В множество бенчмаркове, GLM-4-9B-Chat показва отлична производителност, като AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU и C-Eval. Моделът поддържа максимална контекстна дължина от 128K, подходящ за академични изследвания и търговски приложения."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 е модел за инференция, управляван от обучение с подсилване (RL), който решава проблемите с повторяемостта и четимостта в моделите. Преди RL, DeepSeek-R1 въвежда данни за студен старт, за да оптимизира допълнително производителността на инференцията. Той показва сравними резултати с OpenAI-o1 в математически, кодови и инференционни задачи и подобрява общата ефективност чрез внимателно проектирани методи на обучение."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 е модел на езика с 6710 милиарда параметри, който използва архитектура на смесени експерти (MoE) с много глави на потенциално внимание (MLA) и стратегия за баланс на натоварването без помощни загуби, оптимизираща производителността на инференцията и обучението. Чрез предварително обучение на 14.8 трилиона висококачествени токени и последващо супервизирано фино настройване и обучение с подсилване, DeepSeek-V3 надминава производителността на други отворени модели и е близо до водещите затворени модели."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma е един от най-новите леки, авангардни отворени модели, разработени от Google. Това е голям езиков модел с един декодер, който поддържа английски и предлага отворени тегла, предварително обучени варианти и варианти с фино настройване на инструкции. Моделът Gemma е подходящ за различни задачи по генериране на текст, включително въпроси и отговори, резюмиране и разсъждения. Този 9B модел е обучен с 8 трилиона токена. Неговият относително малък размер позволява внедряване в среди с ограничени ресурси, като лаптопи, настолни компютри или собствена облачна инфраструктура, което позволява на повече хора да имат достъп до авангардни AI модели и да насърчават иновации."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus е най-мощният модел на Anthropic, предназначен за обработка на изключително сложни задачи. Той се отличава с изключителна производителност, интелигентност, гладкост и разбиране."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku е най-бързият следващ модел на Anthropic. В сравнение с Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku показва подобрения в различни умения и надминава предишното поколение най-голям модел Claude 3 Opus в много интелектуални бенчмаркове."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet предлага способности, надхвърлящи Opus, и по-бърза скорост в сравнение с Sonnet, като същевременно запазва същата цена. Sonnet е особено силен в програмирането, науката за данни, визуалната обработка и агентските задачи."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - по-голям и по-интелигентен модел в комплекта DeepSeek - е дестилиран в архитектурата Llama 70B. На базата на бенчмаркове и човешка оценка, този модел е по-интелигентен от оригиналния Llama 70B, особено в задачи, изискващи математическа и фактическа точност."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Моделите от серията DeepSeek-R1-Distill са получени чрез техника на знание дестилация, като се фино настройват образците, генерирани от DeepSeek-R1, спрямо отворени модели като Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Моделите от серията DeepSeek-R1-Distill са получени чрез техника на знание дестилация, като се фино настройват образците, генерирани от DeepSeek-R1, спрямо отворени модели като Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Моделите от серията DeepSeek-R1-Distill са получени чрез техника на знание дестилация, като се фино настройват образците, генерирани от DeepSeek-R1, спрямо отворени модели като Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Моделите от серията DeepSeek-R1-Distill са получени чрез техника на знание дестилация, като се фино настройват образците, генерирани от DeepSeek-R1, спрямо отворени модели като Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Моделите от серията DeepSeek-R1-Distill са получени чрез техника на знание дестилация, като се фино настройват образците, генерирани от DeepSeek-R1, спрямо отворени модели като Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Модел за извеждане, разработен от DeepSeek. Преди да предостави окончателния отговор, моделът първо извежда част от веригата на мислене, за да повиши точността на крайния отговор."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro поддържа до 2 милиона токена и е идеален избор за среден многомодален модел, подходящ за многостранна поддръжка на сложни задачи."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлага следващо поколение функции и подобрения, включително изключителна скорост, нативна употреба на инструменти, многомодално генериране и контекстен прозорец от 1M токена."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлага следващо поколение функции и подобрения, включително изключителна скорост, нативна употреба на инструменти, многомодално генериране и контекстен прозорец от 1M токена."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp е най-новият експериментален мултимодален AI модел на Google, предлагащ следващо поколение функции, изключителна скорост, нативно извикване на инструменти и мултимодално генериране."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Модел на Gemini 2.0 Flash, оптимизиран за икономичност и ниска латентност."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp е най-новият експериментален многомодален AI модел на Google, с ново поколение функции, изключителна скорост, нативно извикване на инструменти и многомодално генериране."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp е най-новият експериментален мултимодален AI модел на Google, с ново поколение функции, изключителна скорост, нативни инструменти за извикване и мултимодално генериране."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 е най-новият експериментален многомодален AI модел на Google, който предлага бърза обработка и поддържа вход от текст, изображения и видео, подходящ за ефективно разширение на множество задачи."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 е най-новият експериментален мултимодален AI модел на Google, който предлага бърза обработка и поддържа текстови, изображенчески и видео входове, подходящ за ефективно разширяване на множество задачи."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental е най-новият експериментален многомодален AI модел на Google, който предлага значително подобрение в качеството в сравнение с предишните версии, особено по отношение на световни знания, код и дълги контексти."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 е най-новият експериментален мултимодален AI модел на Google, който предлага значително подобрение в качеството в сравнение с предишни версии."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview притежава мощни способности за сложни разсъждения, показвайки отлични резултати в логическото разсъждение, математиката и програмирането."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлага следващо поколение функции и подобрения, включително изключителна скорост, нативна употреба на инструменти, многомодално генериране и контекстен прозорец от 1M токена."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental е най-новият експериментален многомодален AI модел на Google, който предлага значително подобрение в качеството в сравнение с предишните версии, особено по отношение на световни знания, код и дълги контексти."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash предлага оптимизирани мултимодални обработващи способности, подходящи за различни сложни задачи."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 е проектиран да обработва задачи, свързващи визуални и текстови данни. Той показва отлични резултати в задачи като описание на изображения и визуални въпроси и отговори, преодолявайки пропастта между генерирането на език и визуалното разсъждение."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 е най-напредналият многоезичен отворен езиков модел от серията Llama, който предлага производителност, сравнима с 405B моделите, на изключително ниска цена. Базиран на структурата Transformer и подобрен чрез супервизирано фино настройване (SFT) и обучение с човешка обратна връзка (RLHF) за повишаване на полезността и безопасността. Неговата версия, оптимизирана за инструкции, е специално проектирана за многоезични диалози и показва по-добри резултати от много от отворените и затворените чат модели в множество индустриални бенчмаркове. Краен срок за знания: декември 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 е многоезичен модел за генерация на език (LLM) с 70B (вход/изход на текст), който е предварително обучен и е пригоден за указания. Чистият текстов модел на Llama 3.3 е оптимизиран за многоезични диалогови случаи и надминава много налични отворени и затворени чат модели на стандартни индустриални тестове."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 е проектиран да обработва задачи, свързващи визуални и текстови данни. Той показва отлични резултати в задачи като описание на изображения и визуални въпроси, преодолявайки пропастта между генерирането на език и визуалното разсъждение."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 е най-напредналият многоезичен отворен езиков модел от серията Llama, който предлага производителност, сравнима с 405B моделите, на изключително ниска цена. Базиран на структурата Transformer и подобрен чрез супервизирано фино настройване (SFT) и обучение с човешка обратна връзка (RLHF) за повишаване на полезността и безопасността. Неговата версия, оптимизирана за инструкции, е специално проектирана за многоезични диалози и показва по-добри резултати от много от отворените и затворените чат модели в множество индустриални бенчмаркове. Краен срок за знания: декември 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 е най-напредналият многоезичен отворен езиков модел от серията Llama, който предлага производителност, сравнима с 405B моделите, на изключително ниска цена. Базиран на структурата Transformer и подобрен чрез супервизирано фино настройване (SFT) и обучение с човешка обратна връзка (RLHF) за повишаване на полезността и безопасността. Неговата версия, оптимизирана за инструкции, е специално проектирана за многоезични диалози и показва по-добри резултати от много от отворените и затворените чат модели в множество индустриални бенчмаркове. Краен срок за знания: декември 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct е най-голямата и най-мощната версия на модела Llama 3.1 Instruct. Това е високо напреднал модел за диалогово разсъждение и генериране на синтетични данни, който може да се използва и като основа за професионално продължително предварително обучение или фино настройване в специфични области. Многоезичният голям езиков модел (LLMs), предоставен от Llama 3.1, е набор от предварително обучени, коригирани по инструкции генеративни модели, включително размери 8B, 70B и 405B (текстов вход/изход). Текстовите модели, коригирани по инструкции (8B, 70B, 405B), са оптимизирани за многоезични диалогови случаи и надминават много налични отворени чат модели в общи индустриални бенчмаркове. Llama 3.1 е проектиран за търговски и изследователски цели на множество езици. Моделите, коригирани по инструкции, са подходящи за чатове, подобни на асистенти, докато предварително обучените модели могат да се адаптират към различни задачи за генериране на естествен език. Моделите на Llama 3.1 също поддържат използването на изхода на модела за подобряване на други модели, включително генериране на синтетични данни и рафиниране. Llama 3.1 е саморегресивен езиков модел, използващ оптимизирана трансформаторна архитектура. Коригираните версии използват супервизирано фино настройване (SFT) и обучение с човешка обратна връзка (RLHF), за да отговорят на предпочитанията на хората за полезност и безопасност."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Модел за сложни визуални задачи, предлагащ висока производителност за разбиране и анализ на изображения."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Модел за сложни визуални задачи, предлагащ висока производителност в разбирането и анализа на базата на множество изображения."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat ist die Open-Source-Version des GLM-4-Modells, das von Zhizhu AI eingeführt wurde. Dieses Modell zeigt hervorragende Leistungen in den Bereichen Semantik, Mathematik, Inferenz, Code und Wissen. Neben der Unterstützung für mehrstufige Dialoge bietet GLM-4-9B-Chat auch fortgeschrittene Funktionen wie Web-Browsing, Code-Ausführung, benutzerdefinierte Tool-Aufrufe (Function Call) und langes Textverständnis. Das Modell unterstützt 26 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Japanisch, Koreanisch und Deutsch. In mehreren Benchmark-Tests zeigt GLM-4-9B-Chat hervorragende Leistungen, wie AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU und C-Eval. Das Modell unterstützt eine maximale Kontextlänge von 128K und ist für akademische Forschung und kommerzielle Anwendungen geeignet."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 ist ein durch verstärkendes Lernen (RL) gesteuertes Inferenzmodell, das Probleme mit Wiederholungen und Lesbarkeit im Modell löst. Vor dem RL führte DeepSeek-R1 Kaltstartdaten ein, um die Inferenzleistung weiter zu optimieren. Es zeigt in mathematischen, programmierbezogenen und Inferenzaufgaben eine vergleichbare Leistung zu OpenAI-o1 und verbessert die Gesamtleistung durch sorgfältig gestaltete Trainingsmethoden."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 ist ein hybrides Experten (MoE) Sprachmodell mit 6710 Milliarden Parametern, das eine Multi-Head-Latente-Attention (MLA) und DeepSeekMoE-Architektur verwendet, kombiniert mit einer Lastenausgleichsstrategie ohne Hilfskosten, um die Inferenz- und Trainingseffizienz zu optimieren. Durch das Pre-Training auf 14,8 Billionen hochwertigen Tokens und anschließende überwachte Feinabstimmung und verstärktes Lernen übertrifft DeepSeek-V3 in der Leistung andere Open-Source-Modelle und nähert sich führenden geschlossenen Modellen."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma ist eines der leichtgewichtigen, hochmodernen offenen Modellserien, die von Google entwickelt wurden. Es handelt sich um ein großes Sprachmodell mit nur Decoder, das Englisch unterstützt und offene Gewichte, vortrainierte Varianten und anweisungsfeinabgestimmte Varianten bietet. Das Gemma-Modell eignet sich für verschiedene Textgenerierungsaufgaben, einschließlich Fragen und Antworten, Zusammenfassungen und Inferenz. Dieses 9B-Modell wurde mit 80 Billionen Tokens trainiert. Seine relativ kleine Größe ermöglicht es, in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie Laptops, Desktop-Computern oder Ihrer eigenen Cloud-Infrastruktur bereitgestellt zu werden, wodurch mehr Menschen Zugang zu modernsten KI-Modellen erhalten und Innovationen gefördert werden."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus ist das leistungsstärkste Modell von Anthropic zur Bearbeitung hochkomplexer Aufgaben. Es zeichnet sich durch hervorragende Leistung, Intelligenz, Flüssigkeit und Verständnis aus."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku ist das schnellste nächste Generation Modell von Anthropic. Im Vergleich zu Claude 3 Haiku hat Claude 3.5 Haiku in allen Fähigkeiten Fortschritte gemacht und übertrifft in vielen intellektuellen Benchmark-Tests das größte Modell der vorherigen Generation, Claude 3 Opus."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet bietet Fähigkeiten, die über Opus hinausgehen, und eine schnellere Geschwindigkeit als Sonnet, während es den gleichen Preis wie Sonnet beibehält. Sonnet ist besonders gut in Programmierung, Datenwissenschaft, visueller Verarbeitung und Agentenaufgaben."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 – das größere und intelligentere Modell im DeepSeek-Paket – wurde in die Llama 70B-Architektur destilliert. Basierend auf Benchmark-Tests und menschlicher Bewertung ist dieses Modell intelligenter als das ursprüngliche Llama 70B, insbesondere bei Aufgaben, die mathematische und faktische Genauigkeit erfordern."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Das DeepSeek-R1-Distill Modell wurde durch Wissensdistillationstechniken entwickelt, indem Proben, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, auf Qwen, Llama und andere Open-Source-Modelle feinabgestimmt wurden."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Das DeepSeek-R1-Distill Modell wurde durch Wissensdistillationstechniken entwickelt, indem Proben, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, auf Qwen, Llama und andere Open-Source-Modelle feinabgestimmt wurden."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Das DeepSeek-R1-Distill Modell wurde durch Wissensdistillationstechniken entwickelt, indem Proben, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, auf Qwen, Llama und andere Open-Source-Modelle feinabgestimmt wurden."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Das DeepSeek-R1-Distill Modell wurde durch Wissensdistillationstechniken entwickelt, indem Proben, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, auf Qwen, Llama und andere Open-Source-Modelle feinabgestimmt wurden."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Das DeepSeek-R1-Distill Modell wurde durch Wissensdistillationstechniken entwickelt, indem Proben, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, auf Qwen, Llama und andere Open-Source-Modelle feinabgestimmt wurden."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Das von DeepSeek entwickelte Inferenzmodell. Bevor das Modell die endgültige Antwort ausgibt, gibt es zunächst eine Denkprozesskette aus, um die Genauigkeit der endgültigen Antwort zu erhöhen."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro unterstützt bis zu 2 Millionen Tokens und ist die ideale Wahl für mittelgroße multimodale Modelle, die umfassende Unterstützung für komplexe Aufgaben bieten."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash bietet nächste Generation Funktionen und Verbesserungen, einschließlich außergewöhnlicher Geschwindigkeit, nativer Werkzeugnutzung, multimodaler Generierung und einem Kontextfenster von 1M Tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash bietet nächste Generation Funktionen und Verbesserungen, einschließlich außergewöhnlicher Geschwindigkeit, nativer Werkzeugnutzung, multimodaler Generierung und einem Kontextfenster von 1M Tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell mit Next-Gen-Funktionen, herausragender Geschwindigkeit, nativer Werkzeuganwendung und multimodaler Generierung."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Ein Gemini 2.0 Flash Modell, das auf Kosteneffizienz und niedrige Latenz optimiert wurde."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell mit der nächsten Generation von Funktionen, außergewöhnlicher Geschwindigkeit, nativer Tool-Nutzung und multimodaler Generierung."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell mit der nächsten Generation von Funktionen, außergewöhnlicher Geschwindigkeit, nativen Toolaufrufen und multimodaler Generierung."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell, das über eine schnelle Verarbeitungskapazität verfügt und Texte, Bilder und Videoeingaben unterstützt, um eine effiziente Skalierung für verschiedene Aufgaben zu ermöglichen."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell, das über eine schnelle Verarbeitungskapazität verfügt und Texte, Bilder und Videoeingaben unterstützt, um eine effiziente Skalierung für verschiedene Aufgaben zu ermöglichen."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell, das im Vergleich zu früheren Versionen eine gewisse Qualitätsverbesserung aufweist, insbesondere in Bezug auf Weltwissen, Code und lange Kontexte."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell, das im Vergleich zu historischen Versionen eine gewisse Qualitätssteigerung aufweist."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview verfügt über starke Fähigkeiten zur komplexen Schlussfolgerung und zeigt hervorragende Leistungen in den Bereichen logisches Denken, Mathematik und Programmierung."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash bietet nächste Generation Funktionen und Verbesserungen, einschließlich außergewöhnlicher Geschwindigkeit, nativer Werkzeugnutzung, multimodaler Generierung und einem Kontextfenster von 1M Tokens."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental ist Googles neuestes experimentelles multimodales KI-Modell, das im Vergleich zu früheren Versionen eine gewisse Qualitätsverbesserung aufweist, insbesondere in Bezug auf Weltwissen, Code und lange Kontexte."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash bietet optimierte multimodale Verarbeitungsfähigkeiten, die für verschiedene komplexe Aufgabenszenarien geeignet sind."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 ist darauf ausgelegt, Aufgaben zu bearbeiten, die visuelle und textuelle Daten kombinieren. Es zeigt hervorragende Leistungen bei Aufgaben wie Bildbeschreibung und visuellen Fragen und Antworten und überbrückt die Kluft zwischen Sprachgenerierung und visueller Schlussfolgerung."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 ist das fortschrittlichste mehrsprachige Open-Source-Sprachmodell der Llama-Serie, das eine Leistung bietet, die mit einem 405B-Modell vergleichbar ist, und das zu extrem niedrigen Kosten. Es basiert auf der Transformer-Architektur und verbessert die Nützlichkeit und Sicherheit durch überwachte Feinabstimmung (SFT) und verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Die auf Anweisungen optimierte Version ist speziell für mehrsprachige Dialoge optimiert und übertrifft in mehreren Branchenbenchmarks viele Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle. Das Wissensdatum endet im Dezember 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Das Meta Llama 3.3 ist ein mehrsprachiges, großes Sprachmodell (LLM), das aus einem vortrainierten und anweisungsorientierten generativen Modell mit 70B (Text-Eingabe/Text-Ausgabe) besteht. Das anweisungsorientierte Modell von Llama 3.3 ist für mehrsprachige Dialoganwendungen optimiert und übertrifft viele verfügbare Open-Source- und Closed-Source-Chat-Modelle bei gängigen Branchenbenchmarks."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 ist darauf ausgelegt, Aufgaben zu bearbeiten, die visuelle und textuelle Daten kombinieren. Es zeigt hervorragende Leistungen bei Aufgaben wie Bildbeschreibung und visuellem Fragen und Antworten und überbrückt die Kluft zwischen Sprachgenerierung und visueller Schlussfolgerung."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 ist das fortschrittlichste mehrsprachige Open-Source-Sprachmodell der Llama-Serie, das eine Leistung bietet, die mit einem 405B-Modell vergleichbar ist, und das zu extrem niedrigen Kosten. Es basiert auf der Transformer-Architektur und verbessert die Nützlichkeit und Sicherheit durch überwachte Feinabstimmung (SFT) und verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Die auf Anweisungen optimierte Version ist speziell für mehrsprachige Dialoge optimiert und übertrifft in mehreren Branchenbenchmarks viele Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle. Das Wissensdatum endet im Dezember 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 ist das fortschrittlichste mehrsprachige Open-Source-Sprachmodell der Llama-Serie, das eine Leistung bietet, die mit einem 405B-Modell vergleichbar ist, und das zu extrem niedrigen Kosten. Es basiert auf der Transformer-Architektur und verbessert die Nützlichkeit und Sicherheit durch überwachte Feinabstimmung (SFT) und verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Die auf Anweisungen optimierte Version ist speziell für mehrsprachige Dialoge optimiert und übertrifft in mehreren Branchenbenchmarks viele Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle. Das Wissensdatum endet im Dezember 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct ist das größte und leistungsstärkste Modell innerhalb des Llama 3.1 Instruct Modells. Es handelt sich um ein hochentwickeltes Modell für dialogbasierte Schlussfolgerungen und die Generierung synthetischer Daten, das auch als Grundlage für die professionelle kontinuierliche Vorab- und Feinabstimmung in bestimmten Bereichen verwendet werden kann. Die mehrsprachigen großen Sprachmodelle (LLMs) von Llama 3.1 sind eine Gruppe von vortrainierten, anweisungsoptimierten Generierungsmodellen, die in den Größen 8B, 70B und 405B (Text-Eingabe/Ausgabe) verfügbar sind. Die anweisungsoptimierten Textmodelle (8B, 70B, 405B) sind speziell für mehrsprachige Dialoganwendungen optimiert und haben in gängigen Branchenbenchmarks viele verfügbare Open-Source-Chat-Modelle übertroffen. Llama 3.1 ist für kommerzielle und Forschungszwecke in mehreren Sprachen konzipiert. Die anweisungsoptimierten Textmodelle eignen sich für assistentengleiche Chats, während die vortrainierten Modelle für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung angepasst werden können. Das Llama 3.1 Modell unterstützt auch die Nutzung seiner Ausgaben zur Verbesserung anderer Modelle, einschließlich der Generierung synthetischer Daten und der Verfeinerung. Llama 3.1 ist ein autoregressives Sprachmodell, das auf einer optimierten Transformer-Architektur basiert. Die angepasste Version verwendet überwachte Feinabstimmung (SFT) und verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF), um den menschlichen Präferenzen für Hilfsbereitschaft und Sicherheit zu entsprechen."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Modell für komplexe visuelle Aufgaben, das hohe Leistungsfähigkeit bei der Bildverarbeitung und -analyse bietet."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Ein Modell für komplexe visuelle Aufgaben, das leistungsstarke Verständnis- und Analysefähigkeiten auf der Grundlage mehrerer Bilder bietet."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat is the open-source version of the GLM-4 series pre-trained models launched by Zhipu AI. This model excels in semantics, mathematics, reasoning, code, and knowledge. In addition to supporting multi-turn dialogues, GLM-4-9B-Chat also features advanced capabilities such as web browsing, code execution, custom tool invocation (Function Call), and long-text reasoning. The model supports 26 languages, including Chinese, English, Japanese, Korean, and German. In multiple benchmark tests, GLM-4-9B-Chat has demonstrated excellent performance, such as in AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU, and C-Eval. The model supports a maximum context length of 128K, making it suitable for academic research and commercial applications."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 is a reinforcement learning (RL) driven inference model that addresses issues of repetitiveness and readability in models. Prior to RL, DeepSeek-R1 introduced cold start data to further optimize inference performance. It performs comparably to OpenAI-o1 in mathematical, coding, and reasoning tasks, and enhances overall effectiveness through carefully designed training methods."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 is a mixed expert (MoE) language model with 671 billion parameters, utilizing multi-head latent attention (MLA) and the DeepSeekMoE architecture, combined with a load balancing strategy without auxiliary loss to optimize inference and training efficiency. Pre-trained on 14.8 trillion high-quality tokens and fine-tuned with supervision and reinforcement learning, DeepSeek-V3 outperforms other open-source models and approaches leading closed-source models."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma is one of Google's lightweight, state-of-the-art open model series. It is a large language model with a decoder-only architecture, supporting English, and providing open weights, pre-trained variants, and instruction-tuned variants. The Gemma model is suitable for various text generation tasks, including question answering, summarization, and reasoning. This 9B model is trained on 80 trillion tokens. Its relatively small size allows it to be deployed in resource-constrained environments, such as laptops, desktops, or your own cloud infrastructure, making cutting-edge AI models more accessible and fostering innovation."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus is Anthropic's most powerful model for handling highly complex tasks. It excels in performance, intelligence, fluency, and comprehension."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku is Anthropic's fastest next-generation model. Compared to Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku shows improvements across various skills and surpasses the previous generation's largest model, Claude 3 Opus, in many intelligence benchmarks."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet offers capabilities that surpass Opus and faster speeds than Sonnet, while maintaining the same pricing as Sonnet. Sonnet excels particularly in programming, data science, visual processing, and agent tasks."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1—the larger and smarter model in the DeepSeek suite—has been distilled into the Llama 70B architecture. Based on benchmark tests and human evaluations, this model is smarter than the original Llama 70B, especially excelling in tasks requiring mathematical and factual accuracy."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "The DeepSeek-R1-Distill series models are fine-tuned versions of samples generated by DeepSeek-R1, using knowledge distillation techniques on open-source models like Qwen and Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "The DeepSeek-R1-Distill series models are fine-tuned versions of samples generated by DeepSeek-R1, using knowledge distillation techniques on open-source models like Qwen and Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "The DeepSeek-R1-Distill series models are fine-tuned versions of samples generated by DeepSeek-R1, using knowledge distillation techniques on open-source models like Qwen and Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "The DeepSeek-R1-Distill series models are fine-tuned versions of samples generated by DeepSeek-R1, using knowledge distillation techniques on open-source models like Qwen and Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "The DeepSeek-R1-Distill series models are fine-tuned versions of samples generated by DeepSeek-R1, using knowledge distillation techniques on open-source models like Qwen and Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "The reasoning model launched by DeepSeek. Before outputting the final answer, the model first provides a chain of thought to enhance the accuracy of the final response."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro supports up to 2 million tokens, making it an ideal choice for medium-sized multimodal models, providing multifaceted support for complex tasks."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offers next-generation features and improvements, including exceptional speed, native tool usage, multimodal generation, and a 1M token context window."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offers next-generation features and improvements, including exceptional speed, native tool usage, multimodal generation, and a 1M token context window."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's latest experimental multimodal AI model, featuring next-generation capabilities, exceptional speed, native tool integration, and multimodal generation."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "A Gemini 2.0 Flash model optimized for cost-effectiveness and low latency."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's latest experimental multimodal AI model, featuring next-generation capabilities, exceptional speed, native tool invocation, and multimodal generation."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's latest experimental multimodal AI model, featuring next-generation capabilities, exceptional speed, native tool invocation, and multimodal generation."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 is Google's latest experimental multimodal AI model, featuring rapid processing capabilities and supporting text, image, and video inputs, making it suitable for efficient scaling across various tasks."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 is Google's latest experimental multimodal AI model, featuring rapid processing capabilities and supporting text, image, and video inputs, making it efficient for a variety of tasks."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental is Google's latest experimental multimodal AI model, showing a quality improvement compared to previous versions, especially in world knowledge, coding, and long context."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 is Google's latest experimental multimodal AI model, offering significant quality improvements compared to previous versions."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview possesses strong complex reasoning abilities, excelling in logical reasoning, mathematics, programming, and other fields."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offers next-generation features and improvements, including exceptional speed, native tool usage, multimodal generation, and a 1M token context window."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental is Google's latest experimental multimodal AI model, showing a quality improvement compared to previous versions, especially in world knowledge, coding, and long context."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash offers optimized multimodal processing capabilities, suitable for various complex task scenarios."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 is designed to handle tasks that combine visual and textual data. It excels in tasks such as image description and visual question answering, bridging the gap between language generation and visual reasoning."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is the most advanced multilingual open-source large language model in the Llama series, offering performance comparable to a 405B model at an extremely low cost. Based on the Transformer architecture, it enhances usability and safety through supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). Its instruction-tuned version is optimized for multilingual dialogue and outperforms many open-source and closed chat models on various industry benchmarks. Knowledge cutoff date is December 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 is a multilingual large language model (LLM) with 70 billion parameters (text input/text output), featuring pre-training and instruction-tuning. The instruction-tuned pure text model of Llama 3.3 is optimized for multilingual conversational use cases and outperforms many available open-source and closed chat models on common industry benchmarks."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 is designed to handle tasks that combine visual and textual data. It excels in tasks such as image description and visual question answering, bridging the gap between language generation and visual reasoning."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is the most advanced multilingual open-source large language model in the Llama series, offering performance comparable to a 405B model at an extremely low cost. Based on the Transformer architecture, it enhances usability and safety through supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). Its instruction-tuned version is optimized for multilingual dialogue and outperforms many open-source and closed chat models on various industry benchmarks. Knowledge cutoff date is December 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is the most advanced multilingual open-source large language model in the Llama series, offering performance comparable to a 405B model at an extremely low cost. Based on the Transformer architecture, it enhances usability and safety through supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). Its instruction-tuned version is optimized for multilingual dialogue and outperforms many open-source and closed chat models on various industry benchmarks. Knowledge cutoff date is December 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct is the largest and most powerful model in the Llama 3.1 Instruct series. It is a highly advanced conversational reasoning and synthetic data generation model, which can also serve as a foundation for specialized continuous pre-training or fine-tuning in specific domains. The multilingual large language models (LLMs) provided by Llama 3.1 are a set of pre-trained, instruction-tuned generative models, including sizes of 8B, 70B, and 405B (text input/output). The instruction-tuned text models (8B, 70B, 405B) are optimized for multilingual conversational use cases and have outperformed many available open-source chat models in common industry benchmarks. Llama 3.1 is designed for commercial and research purposes across multiple languages. The instruction-tuned text models are suitable for assistant-like chat, while the pre-trained models can adapt to various natural language generation tasks. The Llama 3.1 models also support improving other models using their outputs, including synthetic data generation and refinement. Llama 3.1 is an autoregressive language model built using an optimized transformer architecture. The tuned versions utilize supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning with human feedback (RLHF) to align with human preferences for helpfulness and safety."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Model for complex visual tasks, providing high-performance image understanding and analysis capabilities."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "A complex visual task model that provides high-performance understanding and analysis capabilities based on multiple images."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat es la versión de código abierto de la serie de modelos preentrenados GLM-4 lanzada por Zhipu AI. Este modelo destaca en semántica, matemáticas, razonamiento, código y conocimiento. Además de soportar diálogos de múltiples turnos, GLM-4-9B-Chat también cuenta con funciones avanzadas como navegación web, ejecución de código, llamadas a herramientas personalizadas (Function Call) y razonamiento de textos largos. El modelo admite 26 idiomas, incluidos chino, inglés, japonés, coreano y alemán. En múltiples pruebas de referencia, GLM-4-9B-Chat ha demostrado un rendimiento excepcional, como AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU y C-Eval. Este modelo admite una longitud de contexto máxima de 128K, adecuado para investigación académica y aplicaciones comerciales."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda problemas de repetitividad y legibilidad en el modelo. Antes del RL, DeepSeek-R1 introdujo datos de arranque en frío, optimizando aún más el rendimiento de inferencia. Se desempeña de manera comparable a OpenAI-o1 en tareas matemáticas, de código e inferencia, y mejora el rendimiento general a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje de expertos mixtos (MoE) con 671 mil millones de parámetros, que utiliza atención potencial de múltiples cabezas (MLA) y la arquitectura DeepSeekMoE, combinando estrategias de balanceo de carga sin pérdidas auxiliares para optimizar la eficiencia de inferencia y entrenamiento. Preentrenado en 14.8 billones de tokens de alta calidad, y ajustado mediante supervisión y aprendizaje por refuerzo, DeepSeek-V3 supera a otros modelos de código abierto y se acerca a los modelos cerrados líderes."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma es una de las series de modelos abiertos más avanzados y ligeros desarrollados por Google. Es un modelo de lenguaje a gran escala solo de decodificación, que admite inglés y proporciona pesos abiertos, variantes preentrenadas y variantes de ajuste fino por instrucciones. El modelo Gemma es adecuado para diversas tareas de generación de texto, incluyendo preguntas y respuestas, resúmenes y razonamiento. Este modelo de 9B se ha entrenado con 80 billones de tokens. Su tamaño relativamente pequeño permite su implementación en entornos con recursos limitados, como computadoras portátiles, de escritorio o su propia infraestructura en la nube, lo que permite a más personas acceder a modelos de IA de vanguardia y fomentar la innovación."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus es el modelo más potente de Anthropic para manejar tareas altamente complejas. Destaca en rendimiento, inteligencia, fluidez y comprensión."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku es el modelo de próxima generación más rápido de Anthropic. En comparación con Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku ha mejorado en todas las habilidades y ha superado al modelo más grande de la generación anterior, Claude 3 Opus, en muchas pruebas de inteligencia."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet ofrece capacidades que superan a Opus y una velocidad más rápida que Sonnet, manteniendo el mismo precio que Sonnet. Sonnet es especialmente hábil en programación, ciencia de datos, procesamiento visual y tareas de agente."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1, el modelo más grande e inteligente del conjunto DeepSeek, ha sido destilado en la arquitectura Llama 70B. Basado en pruebas de referencia y evaluaciones humanas, este modelo es más inteligente que el Llama 70B original, destacándose especialmente en tareas que requieren precisión matemática y factual."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "El modelo de la serie DeepSeek-R1-Distill se obtiene mediante la técnica de destilación de conocimiento, ajustando muestras generadas por DeepSeek-R1 a modelos de código abierto como Qwen y Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "El modelo de la serie DeepSeek-R1-Distill se obtiene mediante la técnica de destilación de conocimiento, ajustando muestras generadas por DeepSeek-R1 a modelos de código abierto como Qwen y Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "El modelo de la serie DeepSeek-R1-Distill se obtiene mediante la técnica de destilación de conocimiento, ajustando muestras generadas por DeepSeek-R1 a modelos de código abierto como Qwen y Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "El modelo de la serie DeepSeek-R1-Distill se obtiene mediante la técnica de destilación de conocimiento, ajustando muestras generadas por DeepSeek-R1 a modelos de código abierto como Qwen y Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "El modelo de la serie DeepSeek-R1-Distill se obtiene mediante la técnica de destilación de conocimiento, ajustando muestras generadas por DeepSeek-R1 a modelos de código abierto como Qwen y Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Modelo de inferencia lanzado por DeepSeek. Antes de proporcionar la respuesta final, el modelo genera primero una cadena de pensamiento para mejorar la precisión de la respuesta final."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro admite hasta 2 millones de tokens, siendo una opción ideal para modelos multimodales de tamaño medio, adecuados para un soporte multifacético en tareas complejas."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ofrece funciones y mejoras de próxima generación, incluyendo velocidad excepcional, uso de herramientas nativas, generación multimodal y una ventana de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ofrece funciones y mejoras de próxima generación, incluyendo velocidad excepcional, uso de herramientas nativas, generación multimodal y una ventana de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp es el último modelo experimental de inteligencia artificial multimodal de Google, que cuenta con características de próxima generación, velocidad superior, llamadas nativas a herramientas y generación multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Un modelo Gemini 2.0 Flash optimizado para objetivos de costo-efectividad y baja latencia."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp es el último modelo experimental de IA multimodal de Google, con características de próxima generación, velocidad excepcional, llamadas nativas a herramientas y generación multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp es el último modelo de IA multimodal experimental de Google, que cuenta con características de próxima generación, velocidad excepcional, llamadas a herramientas nativas y generación multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 es el modelo de IA multimodal experimental más reciente de Google, que cuenta con una capacidad de procesamiento rápido y admite entradas de texto, imagen y video, adecuado para una amplia gama de tareas de manera eficiente."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 es el último modelo experimental de IA multimodal de Google, que cuenta con una capacidad de procesamiento rápido y admite entradas de texto, imágenes y videos, adecuado para una amplia gama de tareas de manera eficiente."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental es el último modelo de IA multimodal experimental de Google, con mejoras de calidad en comparación con versiones anteriores, especialmente en conocimiento del mundo, código y contextos largos."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 es el último modelo de IA multimodal experimental de Google, con mejoras de calidad en comparación con versiones anteriores."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview posee una poderosa capacidad de razonamiento complejo, destacándose en áreas como razonamiento lógico, matemáticas y programación."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ofrece funciones y mejoras de próxima generación, incluyendo velocidad excepcional, uso de herramientas nativas, generación multimodal y una ventana de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental es el último modelo de IA multimodal experimental de Google, con mejoras de calidad en comparación con versiones anteriores, especialmente en conocimiento del mundo, código y contextos largos."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash ofrece capacidades de procesamiento multimodal optimizadas, adecuadas para una variedad de escenarios de tareas complejas."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 está diseñado para manejar tareas que combinan datos visuales y textuales. Destaca en tareas como la descripción de imágenes y preguntas visuales, cruzando la brecha entre la generación de lenguaje y el razonamiento visual."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 es el modelo de lenguaje de código abierto multilingüe más avanzado de la serie Llama, que ofrece un rendimiento comparable al modelo de 405B a un costo extremadamente bajo. Basado en la estructura Transformer, y mejorado en utilidad y seguridad a través de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Su versión ajustada para instrucciones está optimizada para diálogos multilingües, superando a muchos modelos de chat de código abierto y cerrado en múltiples benchmarks de la industria. La fecha límite de conocimiento es diciembre de 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "El modelo de lenguaje multilingüe Meta Llama 3.3 (LLM) es un modelo generativo preentrenado y ajustado para instrucciones de 70B (entrada/salida de texto). El modelo de texto puro ajustado para instrucciones de Llama 3.3 está optimizado para casos de uso de conversación multilingüe y supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrado en benchmarks industriales comunes."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 está diseñado para manejar tareas que combinan datos visuales y textuales. Destaca en tareas como la descripción de imágenes y preguntas visuales, superando la brecha entre la generación de lenguaje y el razonamiento visual."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 es el modelo de lenguaje de código abierto multilingüe más avanzado de la serie Llama, que ofrece un rendimiento comparable al modelo de 405B a un costo extremadamente bajo. Basado en la estructura Transformer, y mejorado en utilidad y seguridad a través de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Su versión ajustada para instrucciones está optimizada para diálogos multilingües, superando a muchos modelos de chat de código abierto y cerrado en múltiples benchmarks de la industria. La fecha límite de conocimiento es diciembre de 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 es el modelo de lenguaje de código abierto multilingüe más avanzado de la serie Llama, que ofrece un rendimiento comparable al modelo de 405B a un costo extremadamente bajo. Basado en la estructura Transformer, y mejorado en utilidad y seguridad a través de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Su versión ajustada para instrucciones está optimizada para diálogos multilingües, superando a muchos modelos de chat de código abierto y cerrado en múltiples benchmarks de la industria. La fecha límite de conocimiento es diciembre de 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct es el modelo más grande y potente de la serie Llama 3.1 Instruct, un modelo de generación de datos de diálogo y razonamiento altamente avanzado, que también puede servir como base para un preentrenamiento o ajuste fino especializado en dominios específicos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) multilingües que ofrece Llama 3.1 son un conjunto de modelos generativos preentrenados y ajustados por instrucciones, que incluyen tamaños de 8B, 70B y 405B (entrada/salida de texto). Los modelos de texto ajustados por instrucciones de Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) están optimizados para casos de uso de diálogo multilingüe y superan a muchos modelos de chat de código abierto disponibles en pruebas de referencia de la industria. Llama 3.1 está diseñado para usos comerciales y de investigación en múltiples idiomas. Los modelos de texto ajustados por instrucciones son adecuados para chats similares a asistentes, mientras que los modelos preentrenados pueden adaptarse a diversas tareas de generación de lenguaje natural. El modelo Llama 3.1 también admite el uso de su salida para mejorar otros modelos, incluida la generación de datos sintéticos y el refinamiento. Llama 3.1 es un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza una arquitectura de transformador optimizada. Las versiones ajustadas utilizan ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para alinearse con las preferencias humanas de ayuda y seguridad."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Modelo para tareas visuales complejas, que ofrece un alto rendimiento en comprensión y análisis de imágenes."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Modelo para tareas visuales complejas, que ofrece capacidades de comprensión y análisis de alto rendimiento basadas en múltiples imágenes."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat نسخه متن باز از مدلهای پیشآموزش شده سری GLM-4 است که توسط AI Zhizhu ارائه شده است. این مدل در زمینههای معنایی، ریاضی، استدلال، کد و دانش عملکرد عالی دارد. علاوه بر پشتیبانی از گفتگوی چند دور، GLM-4-9B-Chat همچنین دارای قابلیتهای پیشرفتهای مانند مرور وب، اجرای کد، فراخوانی ابزارهای سفارشی (Function Call) و استدلال متن طولانی است. این مدل از 26 زبان پشتیبانی میکند، از جمله چینی، انگلیسی، ژاپنی، کرهای و آلمانی. در چندین آزمون معیار، GLM-4-9B-Chat عملکرد عالی نشان داده است، مانند AlignBench-v2، MT-Bench، MMLU و C-Eval. این مدل از حداکثر طول زمینه 128K پشتیبانی میکند و برای تحقیقات علمی و کاربردهای تجاری مناسب است."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 یک مدل استنتاجی مبتنی بر یادگیری تقویتی (RL) است که مشکلات تکرار و خوانایی را در مدل حل میکند. قبل از RL، DeepSeek-R1 دادههای شروع سرد را معرفی کرده و عملکرد استنتاج را بهینهسازی کرده است. این مدل در وظایف ریاضی، کد و استنتاج با OpenAI-o1 عملکرد مشابهی دارد و از طریق روشهای آموزشی به دقت طراحی شده، عملکرد کلی را بهبود میبخشد."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 یک مدل زبان با 671 میلیارد پارامتر است که از معماری متخصصان ترکیبی (MoE) و توجه چندسر (MLA) استفاده میکند و با استراتژی تعادل بار بدون ضرر کمکی بهینهسازی کارایی استنتاج و آموزش را انجام میدهد. این مدل با پیشآموزش بر روی 14.8 تریلیون توکن با کیفیت بالا و انجام تنظیم دقیق نظارتی و یادگیری تقویتی، در عملکرد از سایر مدلهای متنباز پیشی میگیرد و به مدلهای بسته پیشرو نزدیک میشود."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma یکی از مدلهای پیشرفته و سبک وزن متن باز است که توسط Google توسعه یافته است. این یک مدل زبانی بزرگ با تنها دیکودر است که از زبان انگلیسی پشتیبانی میکند و وزنهای باز، واریانتهای پیشآموزش شده و واریانتهای تنظیم دقیق دستوری را ارائه میدهد. مدل Gemma برای انواع وظایف تولید متن، از جمله پرسش و پاسخ، خلاصهسازی و استدلال مناسب است. این مدل 9B از طریق 8 تریلیون توکن آموزش دیده است. اندازه نسبتاً کوچک آن امکان استقرار در محیطهای با منابع محدود، مانند لپتاپ، دسکتاپ یا زیرساخت ابری خود را فراهم میکند و به این ترتیب دسترسی به مدلهای پیشرفته AI را برای افراد بیشتری فراهم میکند و نوآوری را تسهیل میکند."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus قدرتمندترین مدل Anthropic برای انجام وظایف بسیار پیچیده است. این مدل در عملکرد، هوش، روانی و درک عالی عمل میکند."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku سریعترین مدل نسل بعدی Anthropic است. در مقایسه با Claude 3 Haiku، Claude 3.5 Haiku در تمام مهارتها بهبود یافته و در بسیاری از آزمونهای هوش از بزرگترین مدل نسل قبلی، Claude 3 Opus پیشی گرفته است."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet تواناییهایی فراتر از Opus ارائه میدهد و سرعتی سریعتر از Sonnet دارد، در حالی که قیمت آن با Sonnet یکسان است. Sonnet بهویژه در برنامهنویسی، علم داده، پردازش بصری و وظایف نمایندگی مهارت دارد."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - مدل بزرگتر و هوشمندتر در مجموعه DeepSeek - به معماری Llama 70B تقطیر شده است. بر اساس آزمونهای معیار و ارزیابیهای انسانی، این مدل از Llama 70B اصلی هوشمندتر است، به ویژه در وظایفی که نیاز به دقت ریاضی و واقعی دارند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "مدلهای سری DeepSeek-R1-Distill از طریق تکنیک تقطیر دانش، نمونههای تولید شده توسط DeepSeek-R1 را برای تنظیم دقیق بر روی مدلهای متنباز مانند Qwen و Llama به کار میبرند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "مدلهای سری DeepSeek-R1-Distill از طریق تکنیک تقطیر دانش، نمونههای تولید شده توسط DeepSeek-R1 را برای تنظیم دقیق بر روی مدلهای متنباز مانند Qwen و Llama به کار میبرند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "مدلهای سری DeepSeek-R1-Distill از طریق تکنیک تقطیر دانش، نمونههای تولید شده توسط DeepSeek-R1 را برای تنظیم دقیق بر روی مدلهای متنباز مانند Qwen و Llama به کار میبرند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "مدلهای سری DeepSeek-R1-Distill از طریق تکنیک تقطیر دانش، نمونههای تولید شده توسط DeepSeek-R1 را برای تنظیم دقیق بر روی مدلهای متنباز مانند Qwen و Llama به کار میبرند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "مدلهای سری DeepSeek-R1-Distill از طریق تکنیک تقطیر دانش، نمونههای تولید شده توسط DeepSeek-R1 را برای تنظیم دقیق بر روی مدلهای متنباز مانند Qwen و Llama به کار میبرند."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "مدل استدلالی ارائه شده توسط DeepSeek. قبل از ارائه پاسخ نهایی، مدل ابتدا یک زنجیره تفکر را تولید میکند تا دقت پاسخ نهایی را افزایش دهد."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro از حداکثر ۲ میلیون توکن پشتیبانی میکند و انتخابی ایدهآل برای مدلهای چندوجهی متوسط است که برای پشتیبانی از وظایف پیچیده مناسب میباشد."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ویژگیها و بهبودهای نسل بعدی را ارائه میدهد، از جمله سرعت عالی، استفاده از ابزارهای بومی، تولید چندرسانهای و پنجره متن 1M توکن."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ویژگیها و بهبودهای نسل بعدی را ارائه میدهد، از جمله سرعت عالی، استفاده از ابزارهای بومی، تولید چندرسانهای و پنجره متن 1M توکن."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp یک مدل هوش مصنوعی چندمدلی آزمایشی از گوگل است که دارای ویژگیهای نسل بعدی، سرعت فوقالعاده، فراخوانی ابزارهای بومی و تولید چندمدلی است."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "مدل Gemini 2.0 Flash که برای بهینهسازی هزینه و تأخیر کم طراحی شده است."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp جدیدترین مدل AI چندرسانهای آزمایشی گوگل است که دارای ویژگیهای نسل بعدی، سرعت فوقالعاده، فراخوانی ابزار بومی و تولید چندرسانهای است."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp جدیدترین مدل هوش مصنوعی چندرسانهای آزمایشی Google است که ویژگیهای نسل بعدی، سرعت فوقالعاده، فراخوانی ابزارهای بومی و تولید چندرسانهای را داراست."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 جدیدترین مدل AI چند وجهی تجربی Google است که دارای قابلیت پردازش سریع میباشد و از ورودیهای متنی، تصویری و ویدیویی پشتیبانی میکند و برای گسترش مؤثر در چندین وظیفه مناسب است."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 جدیدترین مدل آزمایشی چندرسانهای AI گوگل است که دارای قابلیت پردازش سریع بوده و از ورودیهای متنی، تصویری و ویدیویی پشتیبانی میکند و برای گسترش کارآمد در انواع وظایف مناسب است."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental جدیدترین مدل AI چندرسانهای آزمایشی گوگل است که نسبت به نسخههای قبلی خود بهبود کیفیت قابل توجهی داشته است، به ویژه در زمینه دانش جهانی، کد و متنهای طولانی."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 جدیدترین مدل AI چندرسانهای آزمایشی Google است که نسبت به نسخههای تاریخی خود دارای ارتقاء کیفیت قابل توجهی میباشد."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview دارای تواناییهای پیچیده استدلال است و در زمینههای استدلال منطقی، ریاضیات، برنامهنویسی و غیره عملکرد عالی دارد."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash ویژگیها و بهبودهای نسل بعدی را ارائه میدهد، از جمله سرعت عالی، استفاده از ابزارهای بومی، تولید چندرسانهای و پنجره متن 1M توکن."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental جدیدترین مدل AI چندرسانهای آزمایشی گوگل است که نسبت به نسخههای قبلی خود بهبود کیفیت قابل توجهی داشته است، به ویژه در زمینه دانش جهانی، کد و متنهای طولانی."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash قابلیت پردازش چندوجهی بهینهشده را ارائه میدهد و برای انواع سناریوهای پیچیده مناسب است."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "لاما 3.2 برای انجام وظایفی که ترکیبی از دادههای بصری و متنی هستند طراحی شده است. این مدل در وظایفی مانند توصیف تصاویر و پرسش و پاسخ بصری عملکرد بسیار خوبی دارد و فاصله بین تولید زبان و استدلال بصری را پر میکند."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 پیشرفتهترین مدل زبان چندزبانه و متنباز در سری Llama است که تجربهای با هزینه بسیار پایین مشابه عملکرد مدل 405B را ارائه میدهد. این مدل بر اساس ساختار Transformer طراحی شده و از طریق تنظیم دقیق نظارتی (SFT) و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) بهبود کارایی و ایمنی یافته است. نسخه بهینهسازی شده آن برای مکالمات چندزبانه طراحی شده و در چندین معیار صنعتی از بسیاری از مدلهای چت متنباز و بسته بهتر عمل میکند. تاریخ قطع دانش آن دسامبر 2023 است."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "مدل زبان بزرگ چند زبانه Meta Llama 3.3 (LLM) یک مدل تولیدی پیشآموزش دیده و تنظیمشده در 70B (ورودی متن/خروجی متن) است. مدل متن خالص Llama 3.3 برای کاربردهای گفتگوی چند زبانه بهینهسازی شده و در معیارهای صنعتی معمول در مقایسه با بسیاری از مدلهای چت متنباز و بسته عملکرد بهتری دارد."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 برای انجام وظایفی طراحی شده است که دادههای بصری و متنی را با هم ترکیب میکند. این مدل در وظایفی مانند توصیف تصویر و پرسش و پاسخ بصری عملکرد بسیار خوبی دارد و فاصله بین تولید زبان و استدلال بصری را پر میکند."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 پیشرفتهترین مدل زبان چندزبانه و متنباز در سری Llama است که تجربهای با هزینه بسیار پایین مشابه عملکرد مدل 405B را ارائه میدهد. این مدل بر اساس ساختار Transformer طراحی شده و از طریق تنظیم دقیق نظارتی (SFT) و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) بهبود کارایی و ایمنی یافته است. نسخه بهینهسازی شده آن برای مکالمات چندزبانه طراحی شده و در چندین معیار صنعتی از بسیاری از مدلهای چت متنباز و بسته بهتر عمل میکند. تاریخ قطع دانش آن دسامبر 2023 است."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 پیشرفتهترین مدل زبان چندزبانه و متنباز در سری Llama است که تجربهای با هزینه بسیار پایین مشابه عملکرد مدل 405B را ارائه میدهد. این مدل بر اساس ساختار Transformer طراحی شده و از طریق تنظیم دقیق نظارتی (SFT) و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) بهبود کارایی و ایمنی یافته است. نسخه بهینهسازی شده آن برای مکالمات چندزبانه طراحی شده و در چندین معیار صنعتی از بسیاری از مدلهای چت متنباز و بسته بهتر عمل میکند. تاریخ قطع دانش آن دسامبر 2023 است."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct بزرگترین و قدرتمندترین مدل در میان مدلهای Llama 3.1 Instruct است. این یک مدل بسیار پیشرفته برای استدلال مکالمهای و تولید دادههای مصنوعی است و همچنین میتواند به عنوان پایهای برای پیشتمرین یا تنظیم دقیق مداوم در حوزههای خاص استفاده شود. Llama 3.1 مجموعهای از مدلهای زبان بزرگ چندزبانه (LLMs) است که از پیش آموزش دیده و برای دستورالعملها تنظیم شدهاند و شامل اندازههای 8B، 70B و 405B (ورودی/خروجی متنی) میباشد. مدلهای متنی تنظیمشده بر اساس دستورالعملهای Llama 3.1 (8B، 70B، 405B) بهطور خاص برای موارد استفاده مکالمه چندزبانه بهینهسازی شدهاند و در بسیاری از معیارهای استاندارد صنعتی از مدلهای چت منبع باز موجود پیشی گرفتهاند. Llama 3.1 برای استفادههای تجاری و تحقیقاتی در زبانهای مختلف طراحی شده است. مدلهای متنی تنظیمشده بر اساس دستورالعملها برای چتهای مشابه دستیار مناسب هستند، در حالی که مدلهای پیشآموزشدیده میتوانند برای انواع وظایف تولید زبان طبیعی سازگار شوند. مدلهای Llama 3.1 همچنین از خروجیهای خود برای بهبود سایر مدلها، از جمله تولید دادههای مصنوعی و پالایش، پشتیبانی میکنند. Llama 3.1 یک مدل زبان خودبازگشتی است که از معماری بهینهشده ترانسفورمر استفاده میکند. نسخههای تنظیمشده از تنظیم دقیق نظارتشده (SFT) و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) برای تطابق با ترجیحات انسانی در مورد کمکرسانی و ایمنی استفاده میکنند."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "مدل وظایف پیچیده بینایی، ارائه دهنده قابلیتهای درک و تحلیل تصویر با عملکرد بالا."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "مدلهای پیچیده بصری که قابلیتهای درک و تحلیل با عملکرد بالا را بر اساس چندین تصویر ارائه میدهند."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat est la version open source de la série de modèles pré-entraînés GLM-4 lancée par Zhipu AI. Ce modèle excelle dans plusieurs domaines tels que la sémantique, les mathématiques, le raisonnement, le code et les connaissances. En plus de prendre en charge des dialogues multi-tours, GLM-4-9B-Chat dispose également de fonctionnalités avancées telles que la navigation sur le web, l'exécution de code, l'appel d'outils personnalisés (Function Call) et le raisonnement sur de longs textes. Le modèle prend en charge 26 langues, y compris le chinois, l'anglais, le japonais, le coréen et l'allemand. Dans plusieurs tests de référence, GLM-4-9B-Chat a montré d'excellentes performances, comme AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU et C-Eval. Ce modèle prend en charge une longueur de contexte maximale de 128K, adapté à la recherche académique et aux applications commerciales."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence piloté par l'apprentissage par renforcement (RL), qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité dans le modèle. Avant le RL, DeepSeek-R1 a introduit des données de démarrage à froid, optimisant encore les performances d'inférence. Il se compare à OpenAI-o1 dans les tâches mathématiques, de code et d'inférence, et améliore l'ensemble des performances grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 est un modèle de langage à experts mixtes (MoE) avec 671 milliards de paramètres, utilisant une attention potentielle multi-tête (MLA) et une architecture DeepSeekMoE, combinant une stratégie d'équilibrage de charge sans perte auxiliaire pour optimiser l'efficacité d'inférence et d'entraînement. Pré-entraîné sur 14,8 billions de tokens de haute qualité, et affiné par supervision et apprentissage par renforcement, DeepSeek-V3 surpasse d'autres modèles open source et se rapproche des modèles fermés de premier plan."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma est l'une des séries de modèles open source légers et avancés développés par Google. C'est un modèle de langage à grande échelle uniquement décodeur, prenant en charge l'anglais, offrant des poids ouverts, des variantes pré-entraînées et des variantes d'ajustement d'instructions. Le modèle Gemma est adapté à diverses tâches de génération de texte, y compris les questions-réponses, les résumés et le raisonnement. Ce modèle 9B a été formé avec 80 trillions de tokens. Sa taille relativement petite permet de le déployer dans des environnements à ressources limitées, tels que des ordinateurs portables, des ordinateurs de bureau ou votre propre infrastructure cloud, rendant ainsi les modèles d'IA de pointe plus accessibles et favorisant l'innovation."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus est le modèle le plus puissant d'Anthropic pour traiter des tâches hautement complexes. Il excelle en termes de performance, d'intelligence, de fluidité et de compréhension."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku est le modèle de nouvelle génération le plus rapide d'Anthropic. Par rapport à Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku présente des améliorations dans toutes les compétences et surpasse le plus grand modèle de la génération précédente, Claude 3 Opus, dans de nombreux tests de référence intellectuels."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet offre des capacités supérieures à celles d'Opus et une vitesse plus rapide que Sonnet, tout en maintenant le même prix que Sonnet. Sonnet excelle particulièrement dans la programmation, la science des données, le traitement visuel et les tâches d'agent."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 — le modèle plus grand et plus intelligent de la suite DeepSeek — a été distillé dans l'architecture Llama 70B. Basé sur des tests de référence et des évaluations humaines, ce modèle est plus intelligent que le Llama 70B d'origine, en particulier dans les tâches nécessitant précision mathématique et factuelle."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Le modèle de la série DeepSeek-R1-Distill est obtenu par la technique de distillation des connaissances, en ajustant les échantillons générés par DeepSeek-R1 sur des modèles open source tels que Qwen et Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Le modèle de la série DeepSeek-R1-Distill est obtenu par la technique de distillation des connaissances, en ajustant les échantillons générés par DeepSeek-R1 sur des modèles open source tels que Qwen et Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Le modèle de la série DeepSeek-R1-Distill est obtenu par la technique de distillation des connaissances, en ajustant les échantillons générés par DeepSeek-R1 sur des modèles open source tels que Qwen et Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Le modèle de la série DeepSeek-R1-Distill est obtenu par la technique de distillation des connaissances, en ajustant les échantillons générés par DeepSeek-R1 sur des modèles open source tels que Qwen et Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Le modèle de la série DeepSeek-R1-Distill est obtenu par la technique de distillation des connaissances, en ajustant les échantillons générés par DeepSeek-R1 sur des modèles open source tels que Qwen et Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Modèle d'inférence proposé par DeepSeek. Avant de fournir la réponse finale, le modèle génère d'abord une chaîne de pensée pour améliorer l'exactitude de la réponse finale."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro prend en charge jusqu'à 2 millions de tokens, ce qui en fait un choix idéal pour un modèle multimodal de taille moyenne, adapté à un soutien polyvalent pour des tâches complexes."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash propose des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération, y compris une vitesse exceptionnelle, l'utilisation d'outils natifs, la génération multimodale et une fenêtre de contexte de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash propose des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération, y compris une vitesse exceptionnelle, l'utilisation d'outils natifs, la génération multimodale et une fenêtre de contexte de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp est le dernier modèle d'IA multimodal expérimental de Google, avec des caractéristiques de nouvelle génération, une vitesse exceptionnelle, des appels d'outils natifs et une génération multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Un modèle Gemini 2.0 Flash optimisé pour des objectifs de rentabilité et de faible latence."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp est le dernier modèle d'IA multimodal expérimental de Google, doté de caractéristiques de nouvelle génération, d'une vitesse exceptionnelle, d'appels d'outils natifs et de génération multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp est le dernier modèle d'IA multimodal expérimental de Google, doté de caractéristiques de nouvelle génération, d'une vitesse exceptionnelle, d'appels d'outils natifs et de génération multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 est le dernier modèle d'IA multimodale expérimental de Google, offrant une capacité de traitement rapide, prenant en charge les entrées de texte, d'image et de vidéo, et permettant une extension efficace pour une variété de tâches."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 est le dernier modèle d'IA multimodal expérimental de Google, capable de traiter rapidement des entrées textuelles, d'images et de vidéos, et adapté à une large gamme de tâches avec une efficacité accrue."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental est le dernier modèle AI multimodal expérimental de Google, offrant une amélioration de la qualité par rapport aux versions précédentes, en particulier pour les connaissances générales, le code et les longs contextes."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 est le dernier modèle d'IA multimodal expérimental de Google, offrant une qualité améliorée par rapport aux versions précédentes."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview possède de puissantes capacités de raisonnement complexe, se distinguant dans les domaines du raisonnement logique, des mathématiques et de la programmation."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash propose des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération, y compris une vitesse exceptionnelle, l'utilisation d'outils natifs, la génération multimodale et une fenêtre de contexte de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental est le dernier modèle AI multimodal expérimental de Google, offrant une amélioration de la qualité par rapport aux versions précédentes, en particulier pour les connaissances générales, le code et les longs contextes."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash propose des capacités de traitement multimodal optimisées, adaptées à divers scénarios de tâches complexes."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 est conçu pour traiter des tâches combinant des données visuelles et textuelles. Il excelle dans des tâches telles que la description d'images et les questions-réponses visuelles, comblant le fossé entre la génération de langage et le raisonnement visuel."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 est le modèle de langage open source multilingue le plus avancé de la série Llama, offrant des performances comparables à celles du modèle 405B à un coût très bas. Basé sur une architecture Transformer, il améliore son utilité et sa sécurité grâce à un ajustement supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF). Sa version optimisée pour les instructions est spécialement conçue pour les dialogues multilingues et surpasse de nombreux modèles de chat open source et fermés sur plusieurs benchmarks industriels. La date limite des connaissances est décembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Le modèle de langage multilingue Llama 3.3 de Meta (LLM) est un modèle génératif pré-entraîné et affiné par instructions avec 70B (entrée/sortie de texte). Le modèle Llama 3.3 affiné par instructions est optimisé pour les cas d'utilisation de dialogue multilingue et surpasse de nombreux modèles de chat open-source et fermés disponibles sur des benchmarks industriels courants."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 est conçu pour traiter des tâches combinant des données visuelles et textuelles. Il excelle dans des tâches telles que la description d'images et les questions-réponses visuelles, comblant le fossé entre la génération de langage et le raisonnement visuel."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 est le modèle de langage open source multilingue le plus avancé de la série Llama, offrant des performances comparables à celles du modèle 405B à un coût très bas. Basé sur une architecture Transformer, il améliore son utilité et sa sécurité grâce à un ajustement supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF). Sa version optimisée pour les instructions est spécialement conçue pour les dialogues multilingues et surpasse de nombreux modèles de chat open source et fermés sur plusieurs benchmarks industriels. La date limite des connaissances est décembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 est le modèle de langage open source multilingue le plus avancé de la série Llama, offrant des performances comparables à celles du modèle 405B à un coût très bas. Basé sur une architecture Transformer, il améliore son utilité et sa sécurité grâce à un ajustement supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF). Sa version optimisée pour les instructions est spécialement conçue pour les dialogues multilingues et surpasse de nombreux modèles de chat open source et fermés sur plusieurs benchmarks industriels. La date limite des connaissances est décembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct est le modèle le plus grand et le plus puissant du modèle Llama 3.1 Instruct. C'est un modèle de génération de données de dialogue et de raisonnement hautement avancé, qui peut également servir de base pour un pré-entraînement ou un ajustement fin spécialisé dans des domaines spécifiques. Les modèles de langage multilingues (LLMs) fournis par Llama 3.1 sont un ensemble de modèles génératifs pré-entraînés et ajustés par instructions, comprenant des tailles de 8B, 70B et 405B (entrée/sortie de texte). Les modèles de texte ajustés par instructions de Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) sont optimisés pour des cas d'utilisation de dialogue multilingue et ont surpassé de nombreux modèles de chat open source disponibles dans des benchmarks industriels courants. Llama 3.1 est conçu pour des usages commerciaux et de recherche dans plusieurs langues. Les modèles de texte ajustés par instructions conviennent aux chats de type assistant, tandis que les modèles pré-entraînés peuvent s'adapter à diverses tâches de génération de langage naturel. Le modèle Llama 3.1 prend également en charge l'amélioration d'autres modèles en utilisant sa sortie, y compris la génération de données synthétiques et le raffinement. Llama 3.1 est un modèle de langage autoregressif utilisant une architecture de transformateur optimisée. Les versions ajustées utilisent un ajustement fin supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) pour répondre aux préférences humaines en matière d'utilité et de sécurité."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Modèle pour des tâches visuelles complexes, offrant des capacités de compréhension et d'analyse d'images de haute performance."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Modèle pour des tâches visuelles complexes, offrant des capacités de compréhension et d'analyse de haute performance basées sur plusieurs images."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat è la versione open source del modello pre-addestrato GLM-4 della serie sviluppata da Zhipu AI. Questo modello ha dimostrato prestazioni eccellenti in vari aspetti, tra cui semantica, matematica, ragionamento, codice e conoscenza. Oltre a supportare conversazioni multi-turno, GLM-4-9B-Chat offre anche funzionalità avanzate come navigazione web, esecuzione di codice, chiamate a strumenti personalizzati (Function Call) e ragionamento su testi lunghi. Il modello supporta 26 lingue, tra cui cinese, inglese, giapponese, coreano e tedesco. Ha mostrato prestazioni eccellenti in vari benchmark, come AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU e C-Eval. Questo modello supporta una lunghezza di contesto massima di 128K, rendendolo adatto per ricerche accademiche e applicazioni commerciali."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 è un modello di inferenza guidato dall'apprendimento per rinforzo (RL) che affronta i problemi di ripetitività e leggibilità nel modello. Prima dell'RL, DeepSeek-R1 ha introdotto dati di cold start, ottimizzando ulteriormente le prestazioni di inferenza. Si comporta in modo comparabile a OpenAI-o1 in compiti matematici, di codifica e di inferenza, e migliora l'efficacia complessiva grazie a metodi di addestramento ben progettati."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 è un modello di linguaggio con 6710 miliardi di parametri, basato su un'architettura di esperti misti (MoE) che utilizza attenzione multilivello (MLA) e la strategia di bilanciamento del carico senza perdite ausiliarie, ottimizzando l'efficienza di inferenza e addestramento. Pre-addestrato su 14,8 trilioni di token di alta qualità e successivamente affinato tramite supervisione e apprendimento per rinforzo, DeepSeek-V3 supera altri modelli open source, avvicinandosi ai modelli chiusi di punta."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma è una delle serie di modelli open source leggeri e all'avanguardia sviluppati da Google. È un modello linguistico di grandi dimensioni con solo decoder, supporta l'inglese e offre pesi aperti, varianti pre-addestrate e varianti con fine-tuning per istruzioni. Il modello Gemma è adatto per vari compiti di generazione di testi, tra cui domande e risposte, riassunti e ragionamento. Questo modello da 9B è stato addestrato su 80 trilioni di token. La sua dimensione relativamente ridotta consente di implementarlo in ambienti con risorse limitate, come laptop, desktop o la propria infrastruttura cloud, rendendo così accessibili modelli AI all'avanguardia a un pubblico più ampio e promuovendo l'innovazione."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus è il modello più potente di Anthropic per gestire compiti altamente complessi. Eccelle in prestazioni, intelligenza, fluidità e comprensione."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku è il modello di nuova generazione più veloce di Anthropic. Rispetto a Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku ha migliorato le proprie capacità e ha superato il modello più grande della generazione precedente, Claude 3 Opus, in molti test di intelligenza."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet offre capacità superiori rispetto a Opus e una velocità maggiore rispetto a Sonnet, mantenendo lo stesso prezzo di Sonnet. Sonnet è particolarmente abile in programmazione, scienza dei dati, elaborazione visiva e compiti di agenzia."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - il modello più grande e intelligente del pacchetto DeepSeek - è stato distillato nell'architettura Llama 70B. Basato su test di benchmark e valutazioni umane, questo modello è più intelligente del Llama 70B originale, mostrando prestazioni eccezionali in compiti che richiedono precisione matematica e fattuale."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Il modello della serie DeepSeek-R1-Distill è stato ottenuto tramite la tecnologia di distillazione della conoscenza, ottimizzando i campioni generati da DeepSeek-R1 su modelli open source come Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Il modello della serie DeepSeek-R1-Distill è stato ottenuto tramite la tecnologia di distillazione della conoscenza, ottimizzando i campioni generati da DeepSeek-R1 su modelli open source come Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Il modello della serie DeepSeek-R1-Distill è stato ottenuto tramite la tecnologia di distillazione della conoscenza, ottimizzando i campioni generati da DeepSeek-R1 su modelli open source come Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Il modello della serie DeepSeek-R1-Distill è stato ottenuto tramite la tecnologia di distillazione della conoscenza, ottimizzando i campioni generati da DeepSeek-R1 su modelli open source come Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Il modello della serie DeepSeek-R1-Distill è stato ottenuto tramite la tecnologia di distillazione della conoscenza, ottimizzando i campioni generati da DeepSeek-R1 su modelli open source come Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Modello di ragionamento lanciato da DeepSeek. Prima di fornire la risposta finale, il modello genera una catena di pensiero per migliorare l'accuratezza della risposta finale."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro supporta fino a 2 milioni di token, è la scelta ideale per modelli multimodali di medie dimensioni, adatta a un supporto multifunzionale per compiti complessi."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offre funzionalità e miglioramenti di nuova generazione, tra cui velocità eccezionale, utilizzo di strumenti nativi, generazione multimodale e una finestra di contesto di 1M token."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offre funzionalità e miglioramenti di nuova generazione, tra cui velocità eccezionale, utilizzo di strumenti nativi, generazione multimodale e una finestra di contesto di 1M token."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp è il nuovo modello AI multimodale sperimentale di Google, dotato di funzionalità di nuova generazione, velocità straordinaria, chiamate di strumenti native e generazione multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Un modello Gemini 2.0 Flash ottimizzato per obiettivi di costo-efficacia e bassa latenza."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp è il più recente modello AI multimodale sperimentale di Google, dotato di caratteristiche di nuova generazione, velocità eccezionale, chiamate a strumenti nativi e generazione multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp è il più recente modello AI multimodale sperimentale di Google, dotato di funzionalità di nuova generazione, velocità eccezionale, chiamate a strumenti nativi e generazione multimodale."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 è il modello AI multimodale sperimentale più recente di Google, dotato di capacità di elaborazione rapida, supporta input testuali, visivi e video, ed è adatto per un'ampia gamma di compiti con un'efficiente scalabilità."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 è il più recente modello AI multimodale sperimentale di Google, dotato di capacità di elaborazione rapida, supporta input di testo, immagini e video, ed è adatto per un'ampia gamma di compiti con un'efficace scalabilità."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental è il più recente modello AI multimodale sperimentale di Google, con un miglioramento della qualità rispetto alle versioni precedenti, in particolare per quanto riguarda la conoscenza del mondo, il codice e i contesti lunghi."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 è il modello AI multimodale sperimentale più recente di Google, con miglioramenti significativi della qualità rispetto alle versioni precedenti."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview possiede potenti capacità di ragionamento complesso, eccellendo nei campi del ragionamento logico, della matematica e della programmazione."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash offre funzionalità e miglioramenti di nuova generazione, tra cui velocità eccezionale, utilizzo di strumenti nativi, generazione multimodale e una finestra di contesto di 1M token."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental è il più recente modello AI multimodale sperimentale di Google, con un miglioramento della qualità rispetto alle versioni precedenti, in particolare per quanto riguarda la conoscenza del mondo, il codice e i contesti lunghi."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash offre capacità di elaborazione multimodale ottimizzate, adatte a vari scenari di compiti complessi."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 è progettato per gestire compiti che combinano dati visivi e testuali. Eccelle in compiti come la descrizione delle immagini e le domande visive, colmando il divario tra generazione del linguaggio e ragionamento visivo."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 è il modello di linguaggio open source multilingue più avanzato della serie Llama, che offre prestazioni paragonabili a un modello da 405B a un costo estremamente ridotto. Basato su una struttura Transformer, migliora l'utilità e la sicurezza attraverso il fine-tuning supervisionato (SFT) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). La sua versione ottimizzata per le istruzioni è progettata per dialoghi multilingue e supera molti modelli di chat open source e chiusi in vari benchmark di settore. La data di scadenza delle conoscenze è dicembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 è un modello linguistico di grandi dimensioni multilingue (LLM) da 70B (input/output testuale) con pre-addestramento e aggiustamento delle istruzioni. Il modello di testo puro di Llama 3.3 è ottimizzato per casi d'uso di dialogo multilingue e supera molti modelli di chat open-source e chiusi nei benchmark di settore comuni."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 è progettato per gestire compiti che combinano dati visivi e testuali. Si distingue in compiti come la descrizione delle immagini e il question answering visivo, colmando il divario tra generazione del linguaggio e ragionamento visivo."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 è il modello di linguaggio open source multilingue più avanzato della serie Llama, che offre prestazioni paragonabili a un modello da 405B a un costo estremamente ridotto. Basato su una struttura Transformer, migliora l'utilità e la sicurezza attraverso il fine-tuning supervisionato (SFT) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). La sua versione ottimizzata per le istruzioni è progettata per dialoghi multilingue e supera molti modelli di chat open source e chiusi in vari benchmark di settore. La data di scadenza delle conoscenze è dicembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 è il modello di linguaggio open source multilingue più avanzato della serie Llama, che offre prestazioni paragonabili a un modello da 405B a un costo estremamente ridotto. Basato su una struttura Transformer, migliora l'utilità e la sicurezza attraverso il fine-tuning supervisionato (SFT) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). La sua versione ottimizzata per le istruzioni è progettata per dialoghi multilingue e supera molti modelli di chat open source e chiusi in vari benchmark di settore. La data di scadenza delle conoscenze è dicembre 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct è il modello più grande e potente della serie Llama 3.1 Instruct, un modello avanzato per la generazione di dati e il ragionamento conversazionale, utilizzabile anche come base per un pre-addestramento o un fine-tuning specializzato in determinati settori. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) multilingue forniti da Llama 3.1 sono un insieme di modelli generativi pre-addestrati e ottimizzati per le istruzioni, che includono dimensioni di 8B, 70B e 405B (input/output di testo). I modelli di testo ottimizzati per le istruzioni di Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) sono stati progettati per casi d'uso conversazionali multilingue e hanno superato molti modelli di chat open source disponibili in benchmark di settore comuni. Llama 3.1 è progettato per usi commerciali e di ricerca in diverse lingue. I modelli di testo ottimizzati per le istruzioni sono adatti a chat simili a assistenti, mentre i modelli pre-addestrati possono adattarsi a vari compiti di generazione di linguaggio naturale. I modelli Llama 3.1 supportano anche l'uso della loro output per migliorare altri modelli, inclusa la generazione di dati sintetici e il raffinamento. Llama 3.1 è un modello di linguaggio autoregressivo basato su un'architettura di trasformatore ottimizzata. Le versioni ottimizzate utilizzano il fine-tuning supervisionato (SFT) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF) per allinearsi alle preferenze umane in termini di utilità e sicurezza."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Modello per compiti visivi complessi, offre elevate prestazioni nella comprensione e analisi delle immagini."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Modello per compiti visivi complessi, che offre capacità di comprensione e analisi ad alte prestazioni basate su più immagini."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chatは智譜AIが提供するGLM-4シリーズの事前訓練モデルのオープンバージョンです。このモデルは意味、数学、推論、コード、知識などの複数の側面で優れたパフォーマンスを示します。多輪対話をサポートするだけでなく、GLM-4-9B-Chatはウェブブラウジング、コード実行、カスタムツール呼び出し（Function Call）、長文推論などの高度な機能も備えています。モデルは中国語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語など26の言語をサポートしています。多くのベンチマークテストで、GLM-4-9B-Chatは優れた性能を示し、AlignBench-v2、MT-Bench、MMLU、C-Evalなどでの評価が行われています。このモデルは最大128Kのコンテキスト長をサポートし、学術研究や商業アプリケーションに適しています。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1は、強化学習（RL）駆動の推論モデルで、モデル内の繰り返しと可読性の問題を解決します。RLの前に、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを導入し、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1と同等の性能を発揮し、精巧に設計されたトレーニング手法によって全体的な効果を向上させています。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3は、6710億パラメータを持つ混合専門家（MoE）言語モデルで、多頭潜在注意力（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用し、無補助損失の負荷バランス戦略を組み合わせて推論とトレーニングの効率を最適化しています。14.8兆の高品質トークンで事前トレーニングを行い、監視付き微調整と強化学習を経て、DeepSeek-V3は他のオープンソースモデルを超え、先進的なクローズドモデルに近づいています。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "GemmaはGoogleが開発した軽量で最先端のオープンモデルシリーズの一つです。これはデコーダーのみの大規模言語モデルで、英語をサポートし、オープンウェイト、事前訓練バリアント、指示微調整バリアントを提供します。Gemmaモデルは質問応答、要約、推論などのさまざまなテキスト生成タスクに適しています。この9Bモデルは8兆トークンで訓練されました。その比較的小さな規模により、リソースが限られた環境（ノートパソコン、デスクトップ、または自分のクラウドインフラストラクチャなど）でのデプロイが可能になり、より多くの人々が最先端のAIモデルにアクセスできるようになり、革新を促進します。"
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opusは、Anthropicが高度に複雑なタスクを処理するために開発した最も強力なモデルです。性能、知能、流暢さ、理解力において卓越したパフォーマンスを発揮します。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haikuは、Anthropicの最も高速な次世代モデルです。Claude 3 Haikuと比較して、Claude 3.5 Haikuはすべてのスキルで向上しており、多くの知能ベンチマークテストで前世代の最大モデルClaude 3 Opusを超えています。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 SonnetはOpusを超える能力を提供し、Sonnetよりも速い速度を持ちながら、Sonnetと同じ価格を維持します。Sonnetは特にプログラミング、データサイエンス、視覚処理、代理タスクに優れています。"
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1——DeepSeekスイートの中でより大きく、より賢いモデル——がLlama 70Bアーキテクチャに蒸留されました。ベンチマークテストと人間評価に基づき、このモデルは元のLlama 70Bよりも賢く、特に数学と事実の正確性が求められるタスクで優れたパフォーマンスを示します。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distillシリーズモデルは、知識蒸留技術を通じて、DeepSeek-R1が生成したサンプルをQwen、Llamaなどのオープンソースモデルに微調整して得られたものです。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distillシリーズモデルは、知識蒸留技術を通じて、DeepSeek-R1が生成したサンプルをQwen、Llamaなどのオープンソースモデルに微調整して得られたものです。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distillシリーズモデルは、知識蒸留技術を通じて、DeepSeek-R1が生成したサンプルをQwen、Llamaなどのオープンソースモデルに微調整して得られたものです。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distillシリーズモデルは、知識蒸留技術を通じて、DeepSeek-R1が生成したサンプルをQwen、Llamaなどのオープンソースモデルに微調整して得られたものです。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distillシリーズモデルは、知識蒸留技術を通じて、DeepSeek-R1が生成したサンプルをQwen、Llamaなどのオープンソースモデルに微調整して得られたものです。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "DeepSeekが提供する推論モデルです。最終的な回答を出力する前に、モデルは思考の連鎖を出力し、最終的な答えの正確性を高めます。"
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Proは、最大200万トークンをサポートする中型マルチモーダルモデルの理想的な選択肢であり、複雑なタスクに対する多面的なサポートを提供します。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp は、Google の最新の実験的なマルチモーダル AI モデルで、次世代の機能、卓越した速度、ネイティブツールの呼び出し、マルチモーダル生成を備えています。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "コスト効率と低遅延を目指して最適化されたGemini 2.0 Flashモデルです。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Expは、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルであり、次世代の機能、卓越した速度、ネイティブツールの呼び出し、マルチモーダル生成を備えています。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Expは、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、次世代の機能、卓越した速度、ネイティブツールの呼び出し、そしてマルチモーダル生成を備えています。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114は、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、迅速な処理能力を備え、テキスト、画像、動画の入力をサポートし、様々なタスクに効率的に対応できます。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121は、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、高速処理能力を備え、テキスト、画像、動画の入力をサポートし、さまざまなタスクに対して効率的に拡張できます。"
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimentalは、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、歴史的なバージョンと比較して品質が向上しています。特に、世界の知識、コード、長いコンテキストにおいて顕著です。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206は、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、過去のバージョンと比較して品質が向上しています。"
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Previewは、強力な複雑な推論能力を備え、論理推論、数学、プログラミングなどの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimentalは、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルで、歴史的なバージョンと比較して品質が向上しています。特に、世界の知識、コード、長いコンテキストにおいて顕著です。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flashは、最適化されたマルチモーダル処理能力を提供し、さまざまな複雑なタスクシナリオに適しています。"
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2は、視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、複数の業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3は、70B（テキスト入力/テキスト出力）の事前学習と指示調整による生成モデルを持つ多言語大規模言語モデル（LLM）です。Llama 3.3の指示調整済みのプレーンテキストモデルは、多言語の対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回っています。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2は、視覚とテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的な質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを超えています。"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、複数の業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、複数の業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instructは、Llama 3.1 Instructモデルの中で最大かつ最も強力なモデルであり、高度に進化した対話推論および合成データ生成モデルです。また、特定の分野での専門的な継続的な事前トレーニングや微調整の基盤としても使用できます。Llama 3.1が提供する多言語大規模言語モデル（LLMs）は、8B、70B、405Bのサイズ（テキスト入力/出力）を含む、事前トレーニングされた指示調整された生成モデルのセットです。Llama 3.1の指示調整されたテキストモデル（8B、70B、405B）は、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストで多くの利用可能なオープンソースチャットモデルを上回っています。Llama 3.1は、さまざまな言語の商業および研究用途に使用されることを目的としています。指示調整されたテキストモデルは、アシスタントのようなチャットに適しており、事前トレーニングモデルはさまざまな自然言語生成タスクに適応できます。Llama 3.1モデルは、他のモデルを改善するためにその出力を利用することもサポートしており、合成データ生成や洗練にも対応しています。Llama 3.1は、最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを使用した自己回帰型言語モデルです。調整されたバージョンは、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）を使用して、人間の助けや安全性に対する好みに適合させています。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "複雑な視覚タスクモデルであり、高性能な画像理解と分析能力を提供します。"
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "複雑な視覚タスクモデルで、複数の画像に基づく高性能な理解と分析能力を提供します。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat은 Zhizhu AI가 출시한 GLM-4 시리즈의 사전 훈련 모델 중 오픈 소스 버전입니다. 이 모델은 의미, 수학, 추론, 코드 및 지식 등 여러 측면에서 뛰어난 성능을 보입니다. GLM-4-9B-Chat은 다중 회전 대화를 지원할 뿐만 아니라 웹 브라우징, 코드 실행, 사용자 정의 도구 호출(Function Call) 및 긴 텍스트 추론과 같은 고급 기능도 갖추고 있습니다. 이 모델은 중국어, 영어, 일본어, 한국어 및 독일어를 포함한 26개 언어를 지원합니다. 여러 벤치마크 테스트에서 GLM-4-9B-Chat은 AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU 및 C-Eval 등에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 이 모델은 최대 128K의 컨텍스트 길이를 지원하며, 학술 연구 및 상업적 응용에 적합합니다."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1은 강화 학습(RL) 기반의 추론 모델로, 모델 내의 반복성과 가독성 문제를 해결합니다. RL 이전에 DeepSeek-R1은 콜드 스타트 데이터를 도입하여 추론 성능을 더욱 최적화했습니다. 수학, 코드 및 추론 작업에서 OpenAI-o1과 유사한 성능을 보이며, 정교하게 설계된 훈련 방법을 통해 전체적인 효과를 향상시켰습니다."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 혼합 전문가(MoE) 언어 모델로, 다중 헤드 잠재 주의(MLA) 및 DeepSeekMoE 아키텍처를 사용하여 보조 손실 없는 부하 균형 전략을 결합하여 추론 및 훈련 효율성을 최적화합니다. 14.8조 개의 고품질 토큰에서 사전 훈련을 수행하고 감독 미세 조정 및 강화 학습을 통해 DeepSeek-V3는 성능 면에서 다른 오픈 소스 모델을 초월하며, 선도적인 폐쇄형 모델에 근접합니다."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma는 Google이 개발한 경량화된 최첨단 오픈 모델 시리즈 중 하나입니다. 이는 단일 디코더 대규모 언어 모델로, 영어를 지원하며 오픈 가중치, 사전 훈련 변형 및 지침 미세 조정 변형을 제공합니다. Gemma 모델은 질문 응답, 요약 및 추론을 포함한 다양한 텍스트 생성 작업에 적합합니다. 이 9B 모델은 80조 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 상대적으로 작은 규모로 인해 노트북, 데스크탑 또는 개인 클라우드 인프라와 같은 자원이 제한된 환경에서 배포할 수 있어 더 많은 사람들이 최첨단 AI 모델에 접근하고 혁신을 촉진할 수 있습니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus는 Anthropic이 복잡한 작업을 처리하기 위해 개발한 가장 강력한 모델입니다. 성능, 지능, 유창성 및 이해력에서 뛰어난 성과를 보입니다."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku는 Anthropic의 가장 빠른 차세대 모델입니다. Claude 3 Haiku와 비교하여 Claude 3.5 Haiku는 모든 기술에서 향상되었으며, 많은 지능 벤치마크 테스트에서 이전 세대의 가장 큰 모델인 Claude 3 Opus를 초월했습니다."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet은 Opus를 초월하는 능력과 Sonnet보다 더 빠른 속도를 제공하며, Sonnet과 동일한 가격을 유지합니다. Sonnet은 프로그래밍, 데이터 과학, 비주얼 처리 및 에이전트 작업에 특히 강합니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - DeepSeek 패키지에서 더 크고 더 스마트한 모델이 Llama 70B 아키텍처로 증류되었습니다. 기준 테스트와 인공지능 평가에 따르면, 이 모델은 원래 Llama 70B보다 더 스마트하며, 특히 수학 및 사실 정확성이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 시리즈 모델은 지식 증류 기술을 통해 DeepSeek-R1이 생성한 샘플을 Qwen, Llama 등 오픈 소스 모델에 미세 조정하여 얻은 것입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 시리즈 모델은 지식 증류 기술을 통해 DeepSeek-R1이 생성한 샘플을 Qwen, Llama 등 오픈 소스 모델에 미세 조정하여 얻은 것입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 시리즈 모델은 지식 증류 기술을 통해 DeepSeek-R1이 생성한 샘플을 Qwen, Llama 등 오픈 소스 모델에 미세 조정하여 얻은 것입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 시리즈 모델은 지식 증류 기술을 통해 DeepSeek-R1이 생성한 샘플을 Qwen, Llama 등 오픈 소스 모델에 미세 조정하여 얻은 것입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 시리즈 모델은 지식 증류 기술을 통해 DeepSeek-R1이 생성한 샘플을 Qwen, Llama 등 오픈 소스 모델에 미세 조정하여 얻은 것입니다."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "DeepSeek에서 제공하는 추론 모델입니다. 최종 답변을 출력하기 전에 모델은 먼저 사고 과정을 출력하여 최종 답변의 정확성을 높입니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro는 최대 200만 개의 토큰을 지원하며, 중형 다중 모달 모델의 이상적인 선택으로 복잡한 작업에 대한 다각적인 지원을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash는 뛰어난 속도, 원주율 도구 사용, 다중 모달 생성 및 1M 토큰 문맥 창을 포함한 차세대 기능과 개선 사항을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash는 뛰어난 속도, 원주율 도구 사용, 다중 모달 생성 및 1M 토큰 문맥 창을 포함한 차세대 기능과 개선 사항을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp는 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 차세대 기능, 뛰어난 속도, 네이티브 도구 호출 및 다중 모달 생성을 갖추고 있습니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "비용 효율성과 낮은 지연 시간 등을 목표로 최적화된 Gemini 2.0 Flash 모델입니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp는 Google의 최신 실험적 다중 모드 AI 모델로, 차세대 기능, 뛰어난 속도, 네이티브 도구 호출 및 다중 모드 생성을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp는 Google의 최신 실험적 다중 모드 AI 모델로, 차세대 기능, 뛰어난 속도, 네이티브 도구 호출 및 다중 모드 생성을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114는 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 빠른 처리 능력을 갖추고 있으며, 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하여 다양한 작업에 효율적으로 확장할 수 있습니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121은 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 빠른 처리 능력을 갖추고 있으며 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하여 다양한 작업에 효율적으로 확장할 수 있습니다."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental은 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 이전 버전과 비교하여 품질이 향상되었습니다. 특히 세계 지식, 코드 및 긴 문맥에 대해 개선되었습니다."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206은 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 이전 버전에 비해 품질이 개선되었습니다."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview는 강력한 복잡한 추론 능력을 갖추고 있으며, 논리 추론, 수학, 프로그래밍 등 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash는 뛰어난 속도, 원주율 도구 사용, 다중 모달 생성 및 1M 토큰 문맥 창을 포함한 차세대 기능과 개선 사항을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental은 Google의 최신 실험적 다중 모달 AI 모델로, 이전 버전과 비교하여 품질이 향상되었습니다. 특히 세계 지식, 코드 및 긴 문맥에 대해 개선되었습니다."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash는 최적화된 다중 모달 처리 능력을 제공하며, 다양한 복잡한 작업 시나리오에 적합합니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2는 시각 및 텍스트 데이터를 결합한 작업을 처리하기 위해 설계되었습니다. 이미지 설명 및 시각적 질문 응답과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 언어 생성과 시각적 추론 간의 간극을 넘습니다."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3은 Llama 시리즈에서 가장 진보된 다국어 오픈 소스 대형 언어 모델로, 매우 낮은 비용으로 405B 모델의 성능을 경험할 수 있습니다. Transformer 구조를 기반으로 하며, 감독 미세 조정(SFT)과 인간 피드백 강화 학습(RLHF)을 통해 유용성과 안전성을 향상시켰습니다. 이 지시 조정 버전은 다국어 대화를 위해 최적화되어 있으며, 여러 산업 벤치마크에서 많은 오픈 소스 및 폐쇄형 채팅 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 지식 마감일은 2023년 12월입니다."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 다국어 대형 언어 모델(LLM)은 70B(텍스트 입력/텍스트 출력)에서 사전 학습 및 지침 조정 생성 모델입니다. Llama 3.3의 지침 조정 순수 텍스트 모델은 다국어 대화 사용 사례에 최적화되어 있으며, 많은 오픈 소스 및 폐쇄형 채팅 모델보다 일반 산업 기준에서 우수한 성능을 보입니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2는 시각 및 텍스트 데이터를 결합한 작업을 처리하기 위해 설계되었습니다. 이미지 설명 및 시각적 질문 응답과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 언어 생성과 시각적 추론 간의 간극을 넘습니다."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3은 Llama 시리즈에서 가장 진보된 다국어 오픈 소스 대형 언어 모델로, 매우 낮은 비용으로 405B 모델의 성능을 경험할 수 있습니다. Transformer 구조를 기반으로 하며, 감독 미세 조정(SFT)과 인간 피드백 강화 학습(RLHF)을 통해 유용성과 안전성을 향상시켰습니다. 이 지시 조정 버전은 다국어 대화를 위해 최적화되어 있으며, 여러 산업 벤치마크에서 많은 오픈 소스 및 폐쇄형 채팅 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 지식 마감일은 2023년 12월입니다."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3은 Llama 시리즈에서 가장 진보된 다국어 오픈 소스 대형 언어 모델로, 매우 낮은 비용으로 405B 모델의 성능을 경험할 수 있습니다. Transformer 구조를 기반으로 하며, 감독 미세 조정(SFT)과 인간 피드백 강화 학습(RLHF)을 통해 유용성과 안전성을 향상시켰습니다. 이 지시 조정 버전은 다국어 대화를 위해 최적화되어 있으며, 여러 산업 벤치마크에서 많은 오픈 소스 및 폐쇄형 채팅 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 지식 마감일은 2023년 12월입니다."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct는 Llama 3.1 Instruct 모델 중 가장 크고 강력한 모델로, 고도로 발전된 대화 추론 및 합성 데이터 생성 모델입니다. 특정 분야에서 전문적인 지속적 사전 훈련 또는 미세 조정의 기초로도 사용될 수 있습니다. Llama 3.1이 제공하는 다국어 대형 언어 모델(LLMs)은 8B, 70B 및 405B 크기의 사전 훈련된 지시 조정 생성 모델로 구성되어 있습니다(텍스트 입력/출력). Llama 3.1 지시 조정 텍스트 모델(8B, 70B, 405B)은 다국어 대화 사용 사례에 최적화되어 있으며, 일반 산업 벤치마크 테스트에서 많은 오픈 소스 채팅 모델을 초과했습니다. Llama 3.1은 다양한 언어의 상업적 및 연구 용도로 설계되었습니다. 지시 조정 텍스트 모델은 비서와 유사한 채팅에 적합하며, 사전 훈련 모델은 다양한 자연어 생성 작업에 적응할 수 있습니다. Llama 3.1 모델은 또한 모델의 출력을 활용하여 다른 모델을 개선하는 것을 지원하며, 합성 데이터 생성 및 정제에 사용될 수 있습니다. Llama 3.1은 최적화된 변압기 아키텍처를 사용한 자기 회귀 언어 모델입니다. 조정된 버전은 감독 미세 조정(SFT) 및 인간 피드백이 포함된 강화 학습(RLHF)을 사용하여 인간의 도움 및 안전성 선호에 부합하도록 설계되었습니다."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "복잡한 시각 작업 모델로, 고성능 이미지 이해 및 분석 능력을 제공합니다."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "복잡한 시각적 작업 모델로, 여러 이미지를 기반으로 한 고성능 이해 및 분석 능력을 제공합니다."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat is de open-source versie van het GLM-4-serie voorgetrainde model, gelanceerd door Zhipu AI. Dit model presteert uitstekend in semantiek, wiskunde, redenering, code en kennis. Naast ondersteuning voor meerdaagse gesprekken, beschikt GLM-4-9B-Chat ook over geavanceerde functies zoals webbrowser, code-uitvoering, aangepaste tool-aanroepen (Function Call) en lange tekstredenering. Het model ondersteunt 26 talen, waaronder Chinees, Engels, Japans, Koreaans en Duits. In verschillende benchmarktests toont GLM-4-9B-Chat uitstekende prestaties, zoals AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU en C-Eval. Dit model ondersteunt een maximale contextlengte van 128K, geschikt voor academisch onderzoek en commerciële toepassingen."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 is een inferentiemodel aangedreven door versterkend leren (RL), dat de problemen van herhaling en leesbaarheid in modellen aanpakt. Voor RL introduceert DeepSeek-R1 koude startdata, wat de inferentieprestaties verder optimaliseert. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en inferentietaken, en verbetert de algehele effectiviteit door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 is een hybride expert (MoE) taalmodel met 6710 miljard parameters, dat gebruikmaakt van multi-head latent attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, gecombineerd met een load balancing-strategie zonder extra verlies, om de inferentie- en trainingsefficiëntie te optimaliseren. Door voorgetraind te worden op 14,8 biljoen hoogwaardige tokens en vervolgens te worden fijngesteld met supervisie en versterkend leren, overtreft DeepSeek-V3 andere open-source modellen in prestaties en komt het dicht in de buurt van toonaangevende gesloten modellen."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma is een van de lichtgewicht, state-of-the-art open modelseries ontwikkeld door Google. Het is een groot taalmodel met alleen decodering, dat Engels ondersteunt en open gewichten, voorgetrainde varianten en instructie-fijn afgestelde varianten biedt. Het Gemma-model is geschikt voor verschillende tekstgeneratietaken, waaronder vraag-en-antwoord, samenvattingen en redenering. Dit 9B-model is getraind met 8 biljoen tokens. De relatief kleine omvang maakt het mogelijk om in omgevingen met beperkte middelen te worden geïmplementeerd, zoals laptops, desktops of uw eigen cloudinfrastructuur, waardoor meer mensen toegang hebben tot geavanceerde AI-modellen en innovatie wordt bevorderd."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus is het krachtigste model van Anthropic voor het verwerken van zeer complexe taken. Het excelleert in prestaties, intelligentie, vloeiendheid en begrip."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku is het snelste volgende generatie model van Anthropic. In vergelijking met Claude 3 Haiku heeft Claude 3.5 Haiku verbeteringen in verschillende vaardigheden en overtreft het de grootste modellen van de vorige generatie, Claude 3 Opus, in veel intellectuele benchmarktests."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet biedt mogelijkheden die verder gaan dan Opus en een snellere snelheid dan Sonnet, terwijl het dezelfde prijs als Sonnet behoudt. Sonnet is bijzonder goed in programmeren, datawetenschap, visuele verwerking en agenttaken."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - een groter en slimmer model binnen de DeepSeek suite - is gedistilleerd naar de Llama 70B architectuur. Op basis van benchmarktests en menselijke evaluaties is dit model slimmer dan de originele Llama 70B, vooral in taken die wiskundige en feitelijke nauwkeurigheid vereisen."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Het redeneer model van DeepSeek. Voordat het model het uiteindelijke antwoord geeft, genereert het eerst een stuk denkproces om de nauwkeurigheid van het uiteindelijke antwoord te verbeteren."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro ondersteunt tot 2 miljoen tokens en is de ideale keuze voor middelgrote multimodale modellen, geschikt voor veelzijdige ondersteuning van complexe taken."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met de volgende generatie functies, uitstekende snelheid, ingebouwde tool-aanroepen en multimodale generatie."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Een Gemini 2.0 Flash-model dat is geoptimaliseerd voor kosteneffectiviteit en lage latentie."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met next-gen functies, uitstekende snelheid, native tool-aanroepen en multimodale generatie."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met next-gen functies, uitstekende snelheid, native tool-aanroepen en multimodale generatie."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met een snelle verwerkingscapaciteit, ondersteunt tekst-, beeld- en video-invoer, geschikt voor efficiënte schaling van diverse taken."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, dat snel kan verwerken en ondersteuning biedt voor tekst-, beeld- en video-invoer, geschikt voor efficiënte opschaling van verschillende taken."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met aanzienlijke kwaliteitsverbeteringen ten opzichte van eerdere versies, vooral op het gebied van wereldkennis, code en lange context."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met een aanzienlijke kwaliteitsverbetering ten opzichte van eerdere versies."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview heeft krachtige complexe redeneercapaciteiten en presteert uitstekend in logische redenering, wiskunde en programmeren."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met aanzienlijke kwaliteitsverbeteringen ten opzichte van eerdere versies, vooral op het gebied van wereldkennis, code en lange context."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash biedt geoptimaliseerde multimodale verwerkingscapaciteiten, geschikt voor verschillende complexe taakscenario's."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 is ontworpen om taken te verwerken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redeneervaardigheden."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 is een meertalige grote taalmodel (LLM) met 70B (tekstinvoer/tekstuitvoer) dat is voorgetraind en aangepast voor instructies. Het pure tekstmodel van Llama 3.3 is geoptimaliseerd voor meertalige gespreksgebruik en scoort beter dan veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op gangbare industrie benchmarks."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct is het grootste en krachtigste model binnen het Llama 3.1 Instruct-model, een geavanceerd model voor conversatie-inferentie en synthetische datageneratie, dat ook kan worden gebruikt als basis voor gespecialiseerde continue pre-training of fine-tuning in specifieke domeinen. De meertalige grote taalmodellen (LLMs) die Llama 3.1 biedt, zijn een set van voorgetrainde, instructie-geoptimaliseerde generatieve modellen, waaronder 8B, 70B en 405B in grootte (tekstinvoer/uitvoer). De tekstmodellen van Llama 3.1, die zijn geoptimaliseerd voor meertalige conversatiegebruik, overtreffen veel beschikbare open-source chatmodellen in gangbare industriële benchmarktests. Llama 3.1 is ontworpen voor commercieel en onderzoeksgebruik in meerdere talen. De instructie-geoptimaliseerde tekstmodellen zijn geschikt voor assistentachtige chats, terwijl de voorgetrainde modellen zich kunnen aanpassen aan verschillende taken voor natuurlijke taalgeneratie. Het Llama 3.1-model ondersteunt ook het verbeteren van andere modellen door gebruik te maken van de output van zijn modellen, inclusief synthetische datageneratie en verfijning. Llama 3.1 is een autoregressief taalmodel dat gebruikmaakt van een geoptimaliseerde transformer-architectuur. De afgestelde versies gebruiken supervisie-finetuning (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) om te voldoen aan menselijke voorkeuren voor behulpzaamheid en veiligheid."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Model voor complexe visuele taken, biedt hoge prestaties in beeldbegrip en analyse."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Complex visietakenmodel dat hoge prestaties biedt in begrip en analyse op basis van meerdere afbeeldingen."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat to otwarta wersja modelu pretrenowanego z serii GLM-4, wydana przez Zhipu AI. Model ten wykazuje doskonałe wyniki w zakresie semantyki, matematyki, wnioskowania, kodu i wiedzy. Oprócz wsparcia dla wieloetapowych rozmów, GLM-4-9B-Chat oferuje również zaawansowane funkcje, takie jak przeglądanie stron internetowych, wykonywanie kodu, wywoływanie niestandardowych narzędzi (Function Call) oraz wnioskowanie z długich tekstów. Model obsługuje 26 języków, w tym chiński, angielski, japoński, koreański i niemiecki. W wielu testach benchmarkowych, takich jak AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU i C-Eval, GLM-4-9B-Chat wykazuje doskonałą wydajność. Model obsługuje maksymalną długość kontekstu 128K, co czyni go odpowiednim do badań akademickich i zastosowań komercyjnych."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 to model wnioskowania napędzany uczeniem ze wzmocnieniem (RL), który rozwiązuje problemy z powtarzalnością i czytelnością modeli. Przed RL, DeepSeek-R1 wprowadził dane do zimnego startu, co dodatkowo zoptymalizowało wydajność wnioskowania. W zadaniach matematycznych, kodowych i wnioskowania, osiąga wyniki porównywalne z OpenAI-o1, a dzięki starannie zaprojektowanym metodom treningowym poprawia ogólne wyniki."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 to model językowy z 6710 miliardami parametrów, oparty na architekturze mieszanych ekspertów (MoE), wykorzystujący wielogłowicową potencjalną uwagę (MLA) oraz strategię równoważenia obciążenia bez dodatkowych strat, co optymalizuje wydajność wnioskowania i treningu. Dzięki wstępnemu treningowi na 14,8 bilionach wysokiej jakości tokenów oraz nadzorowanemu dostrajaniu i uczeniu ze wzmocnieniem, DeepSeek-V3 przewyższa inne modele open source, zbliżając się do wiodących modeli zamkniętych."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma to jedna z lekkich, nowoczesnych otwartych serii modeli opracowanych przez Google. Jest to duży model językowy z jedynie dekoderem, wspierający język angielski, oferujący otwarte wagi, pretrenowane warianty oraz warianty dostosowane do instrukcji. Model Gemma nadaje się do różnych zadań generowania tekstu, w tym pytania-odpowiedzi, streszczenia i wnioskowania. Model 9B został przeszkolony na 8 bilionach tokenów. Jego stosunkowo mała skala umożliwia wdrożenie w środowiskach o ograniczonych zasobach, takich jak laptopy, komputery stacjonarne lub własna infrastruktura chmurowa, co umożliwia większej liczbie osób dostęp do nowoczesnych modeli AI i wspiera innowacje."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus to najpotężniejszy model Anthropic do obsługi wysoce złożonych zadań. Wyróżnia się doskonałymi osiągami, inteligencją, płynnością i zdolnością rozumienia."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku to najszybszy model nowej generacji od Anthropic. W porównaniu do Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku wykazuje poprawę w różnych umiejętnościach i przewyższa największy model poprzedniej generacji, Claude 3 Opus, w wielu testach inteligencji."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet oferuje możliwości przewyższające Opus oraz szybsze tempo niż Sonnet, zachowując tę samą cenę. Sonnet szczególnie dobrze radzi sobie z programowaniem, nauką o danych, przetwarzaniem wizualnym i zadaniami agenta."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 — większy i inteligentniejszy model w zestawie DeepSeek — został destylowany do architektury Llama 70B. Na podstawie testów referencyjnych i ocen ręcznych, model ten jest bardziej inteligentny niż oryginalna Llama 70B, szczególnie w zadaniach wymagających precyzji matematycznej i faktograficznej."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Modele z serii DeepSeek-R1-Distill są dostosowywane do modeli open source, takich jak Qwen i Llama, poprzez technologię destylacji wiedzy, na podstawie próbek generowanych przez DeepSeek-R1."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Modele z serii DeepSeek-R1-Distill są dostosowywane do modeli open source, takich jak Qwen i Llama, poprzez technologię destylacji wiedzy, na podstawie próbek generowanych przez DeepSeek-R1."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Modele z serii DeepSeek-R1-Distill są dostosowywane do modeli open source, takich jak Qwen i Llama, poprzez technologię destylacji wiedzy, na podstawie próbek generowanych przez DeepSeek-R1."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Modele z serii DeepSeek-R1-Distill są dostosowywane do modeli open source, takich jak Qwen i Llama, poprzez technologię destylacji wiedzy, na podstawie próbek generowanych przez DeepSeek-R1."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Modele z serii DeepSeek-R1-Distill są dostosowywane do modeli open source, takich jak Qwen i Llama, poprzez technologię destylacji wiedzy, na podstawie próbek generowanych przez DeepSeek-R1."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Model inferency wprowadzony przez DeepSeek. Przed wygenerowaniem ostatecznej odpowiedzi, model najpierw przedstawia fragment łańcucha myślowego, aby zwiększyć dokładność końcowej odpowiedzi."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro obsługuje do 2 milionów tokenów, co czyni go idealnym wyborem dla średniej wielkości modeli multimodalnych, odpowiednim do wszechstronnej obsługi złożonych zadań."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferuje funkcje i ulepszenia nowej generacji, w tym doskonałą prędkość, natywne korzystanie z narzędzi, generowanie multimodalne oraz okno kontekstowe o długości 1M tokenów."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferuje funkcje i ulepszenia nowej generacji, w tym doskonałą prędkość, natywne korzystanie z narzędzi, generowanie multimodalne oraz okno kontekstowe o długości 1M tokenów."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp to najnowszy eksperymentalny model AI o wielu modalnościach od Google, który oferuje cechy nowej generacji, doskonałą prędkość, natywne wywołania narzędzi oraz generowanie multimodalne."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Model Gemini 2.0 Flash, zoptymalizowany pod kątem efektywności kosztowej i niskiej latencji."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp to najnowszy eksperymentalny model AI multimodalnego Google, posiadający cechy nowej generacji, doskonałą prędkość, natywne wywołania narzędzi oraz generację multimodalną."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp to najnowszy eksperymentalny model AI multimodalnego Google, oferujący funkcje nowej generacji, doskonałą prędkość, natywne wywołania narzędzi oraz generację multimodalną."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 to najnowszy eksperymentalny model AI o wielu modalnościach od Google, który charakteryzuje się szybkim przetwarzaniem i obsługuje wejścia tekstowe, obrazowe oraz wideo, co umożliwia wydajne rozszerzanie go na różne zadania."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 to najnowszy eksperymentalny model AI Google, który charakteryzuje się szybkim przetwarzaniem i obsługuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo, co czyni go wydajnym narzędziem do rozwiązywania różnych zadań."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental to najnowszy eksperymentalny model AI o wielu modalnościach od Google, który w porównaniu do wcześniejszych wersji oferuje pewne poprawy jakości, szczególnie w zakresie wiedzy o świecie, kodu i długiego kontekstu."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 to najnowszy eksperymentalny model AI Google w multimodalności, z zauważalnym poprawieniem jakości w porównaniu do wcześniejszych wersji."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview posiada silne zdolności do złożonego wnioskowania, wyróżniając się w dziedzinach takich jak wnioskowanie logiczne, matematyka i programowanie."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferuje funkcje i ulepszenia nowej generacji, w tym doskonałą prędkość, natywne korzystanie z narzędzi, generowanie multimodalne oraz okno kontekstowe o długości 1M tokenów."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental to najnowszy eksperymentalny model AI o wielu modalnościach od Google, który w porównaniu do wcześniejszych wersji oferuje pewne poprawy jakości, szczególnie w zakresie wiedzy o świecie, kodu i długiego kontekstu."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash oferuje zoptymalizowane możliwości przetwarzania multimodalnego, odpowiednie do różnych złożonych scenariuszy zadań."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 jest zaprojektowana do obsługi zadań łączących dane wizualne i tekstowe. Wykazuje doskonałe wyniki w zadaniach takich jak opisywanie obrazów i wizualne pytania i odpowiedzi, przekraczając przepaść między generowaniem języka a wnioskowaniem wizualnym."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 to najnowocześniejszy wielojęzyczny, otwarty model językowy z serii Llama, który oferuje wydajność porównywalną z modelem 405B przy bardzo niskich kosztach. Opiera się na strukturze Transformer i poprawia użyteczność oraz bezpieczeństwo dzięki nadzorowanemu dostrajaniu (SFT) i uczeniu ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii (RLHF). Jego wersja dostosowana do instrukcji jest zoptymalizowana do wielojęzycznych rozmów i w wielu branżowych benchmarkach przewyższa wiele otwartych i zamkniętych modeli czatu. Data graniczna wiedzy to grudzień 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 to wielojęzyczny model językowy (LLM) 70B, pretrenowany i dostosowany do poleceń. Model Llama 3.3, dostosowany do poleceń, jest zoptymalizowany do zastosowań w dialogach wielojęzycznych i przewyższa wiele dostępnych modeli czatu, zarówno open source, jak i zamkniętych, w popularnych branżowych benchmarkach."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 jest zaprojektowana do przetwarzania zadań łączących dane wizualne i tekstowe. Wykazuje doskonałe wyniki w zadaniach takich jak opisywanie obrazów i wizualne pytania i odpowiedzi, przekraczając granice między generowaniem języka a wnioskowaniem wizualnym."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 to najnowocześniejszy wielojęzyczny, otwarty model językowy z serii Llama, który oferuje wydajność porównywalną z modelem 405B przy bardzo niskich kosztach. Opiera się na strukturze Transformer i poprawia użyteczność oraz bezpieczeństwo dzięki nadzorowanemu dostrajaniu (SFT) i uczeniu ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii (RLHF). Jego wersja dostosowana do instrukcji jest zoptymalizowana do wielojęzycznych rozmów i w wielu branżowych benchmarkach przewyższa wiele otwartych i zamkniętych modeli czatu. Data graniczna wiedzy to grudzień 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 to najnowocześniejszy wielojęzyczny, otwarty model językowy z serii Llama, który oferuje wydajność porównywalną z modelem 405B przy bardzo niskich kosztach. Opiera się na strukturze Transformer i poprawia użyteczność oraz bezpieczeństwo dzięki nadzorowanemu dostrajaniu (SFT) i uczeniu ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii (RLHF). Jego wersja dostosowana do instrukcji jest zoptymalizowana do wielojęzycznych rozmów i w wielu branżowych benchmarkach przewyższa wiele otwartych i zamkniętych modeli czatu. Data graniczna wiedzy to grudzień 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct to największy i najpotężniejszy model w rodzinie modeli Llama 3.1 Instruct. Jest to wysoko zaawansowany model do dialogów, wnioskowania i generowania danych, który może być również używany jako podstawa do specjalistycznego, ciągłego wstępnego szkolenia lub dostosowywania w określonych dziedzinach. Llama 3.1 oferuje wielojęzyczne duże modele językowe (LLM), które są zestawem wstępnie wytrenowanych, dostosowanych do instrukcji modeli generacyjnych, obejmujących rozmiary 8B, 70B i 405B (wejście/wyjście tekstowe). Modele tekstowe Llama 3.1 dostosowane do instrukcji (8B, 70B, 405B) zostały zoptymalizowane do zastosowań w wielojęzycznych dialogach i przewyższają wiele dostępnych modeli czatu open source w powszechnych testach branżowych. Llama 3.1 jest zaprojektowana do użytku komercyjnego i badawczego w wielu językach. Modele tekstowe dostosowane do instrukcji nadają się do czatu w stylu asystenta, podczas gdy modele wstępnie wytrenowane mogą być dostosowane do różnych zadań generowania języka naturalnego. Modele Llama 3.1 wspierają również wykorzystanie ich wyjść do poprawy innych modeli, w tym generowania danych syntetycznych i udoskonalania. Llama 3.1 jest modelem językowym autoregresywnym opartym na zoptymalizowanej architekturze transformatora. Dostosowane wersje wykorzystują nadzorowane dostosowywanie (SFT) oraz uczenie się ze wzmocnieniem z ludzkim feedbackiem (RLHF), aby odpowiadać ludzkim preferencjom dotyczącym pomocności i bezpieczeństwa."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Model do złożonych zadań wizualnych, oferujący wysoką wydajność w zakresie rozumienia i analizy obrazów."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Model do złożonych zadań wizualnych, oferujący wysokowydajną zdolność rozumienia i analizy na podstawie wielu obrazów."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat é a versão de código aberto da série de modelos pré-treinados GLM-4 lançada pela Zhipu AI. Este modelo se destaca em semântica, matemática, raciocínio, código e conhecimento. Além de suportar diálogos de múltiplas rodadas, o GLM-4-9B-Chat também possui recursos avançados como navegação na web, execução de código, chamadas de ferramentas personalizadas (Function Call) e raciocínio de longo texto. O modelo suporta 26 idiomas, incluindo chinês, inglês, japonês, coreano e alemão. Em vários benchmarks, o GLM-4-9B-Chat demonstrou desempenho excepcional, como AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU e C-Eval. O modelo suporta um comprimento de contexto máximo de 128K, adequado para pesquisa acadêmica e aplicações comerciais."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 é um modelo de inferência impulsionado por aprendizado por reforço (RL), que resolve problemas de repetitividade e legibilidade no modelo. Antes do RL, o DeepSeek-R1 introduziu dados de inicialização a frio, otimizando ainda mais o desempenho de inferência. Ele se compara ao OpenAI-o1 em tarefas matemáticas, de código e de inferência, e melhora o desempenho geral por meio de métodos de treinamento cuidadosamente projetados."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 é um modelo de linguagem com 671 bilhões de parâmetros, utilizando uma arquitetura de especialistas mistos (MoE) com atenção potencial de múltiplas cabeças (MLA) e uma estratégia de balanceamento de carga sem perda auxiliar, otimizando a eficiência de inferência e treinamento. Pré-treinado em 14,8 trilhões de tokens de alta qualidade, e ajustado por supervisão e aprendizado por reforço, o DeepSeek-V3 supera outros modelos de código aberto, aproximando-se de modelos fechados líderes."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma é uma das séries de modelos abertos mais avançadas e leves desenvolvidas pelo Google. É um modelo de linguagem em larga escala apenas de decodificação, que suporta inglês, oferecendo pesos abertos, variantes pré-treinadas e variantes de ajuste fino para instruções. O modelo Gemma é adequado para várias tarefas de geração de texto, incluindo perguntas e respostas, resumos e raciocínio. Este modelo de 9B foi treinado com 80 trilhões de tokens. Seu tamanho relativamente pequeno permite que seja implantado em ambientes com recursos limitados, como laptops, desktops ou sua própria infraestrutura em nuvem, permitindo que mais pessoas acessem modelos de IA de ponta e promovam inovações."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus é o modelo mais poderoso da Anthropic para lidar com tarefas altamente complexas. Ele se destaca em desempenho, inteligência, fluência e compreensão."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku é o modelo de próxima geração mais rápido da Anthropic. Em comparação com Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku apresenta melhorias em várias habilidades e supera o maior modelo da geração anterior, Claude 3 Opus, em muitos testes de inteligência."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet oferece capacidades que vão além do Opus e uma velocidade superior ao Sonnet, mantendo o mesmo preço do Sonnet. O Sonnet é especialmente habilidoso em programação, ciência de dados, processamento visual e tarefas de agente."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 — um modelo maior e mais inteligente dentro do pacote DeepSeek — foi destilado para a arquitetura Llama 70B. Com base em testes de referência e avaliações humanas, este modelo é mais inteligente que o Llama 70B original, destacando-se especialmente em tarefas que exigem precisão matemática e factual."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "O modelo da série DeepSeek-R1-Distill é obtido através da técnica de destilação de conhecimento, ajustando amostras geradas pelo DeepSeek-R1 em modelos de código aberto como Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "O modelo da série DeepSeek-R1-Distill é obtido através da técnica de destilação de conhecimento, ajustando amostras geradas pelo DeepSeek-R1 em modelos de código aberto como Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "O modelo da série DeepSeek-R1-Distill é obtido através da técnica de destilação de conhecimento, ajustando amostras geradas pelo DeepSeek-R1 em modelos de código aberto como Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "O modelo da série DeepSeek-R1-Distill é obtido através da técnica de destilação de conhecimento, ajustando amostras geradas pelo DeepSeek-R1 em modelos de código aberto como Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "O modelo da série DeepSeek-R1-Distill é obtido através da técnica de destilação de conhecimento, ajustando amostras geradas pelo DeepSeek-R1 em modelos de código aberto como Qwen e Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Modelo de raciocínio lançado pela DeepSeek. Antes de fornecer a resposta final, o modelo gera uma cadeia de pensamento para aumentar a precisão da resposta final."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro suporta até 2 milhões de tokens, sendo a escolha ideal para modelos multimodais de médio porte, adequados para suporte multifacetado em tarefas complexas."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferece funcionalidades e melhorias de próxima geração, incluindo velocidade excepcional, uso nativo de ferramentas, geração multimodal e uma janela de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferece funcionalidades e melhorias de próxima geração, incluindo velocidade excepcional, uso nativo de ferramentas, geração multimodal e uma janela de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "O Gemini 2.0 Flash Exp é o mais recente modelo de IA multiodal experimental do Google, com recursos de próxima geração, velocidade extraordinária, chamadas nativas de ferramentas e geração multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Um modelo Gemini 2.0 Flash otimizado para custo-benefício e baixa latência."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "O Gemini 2.0 Flash Exp é o mais recente modelo experimental de IA multimodal do Google, com características de próxima geração, velocidade excepcional, chamadas nativas de ferramentas e geração multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp é o mais recente modelo de IA multimodal experimental do Google, com recursos de próxima geração, velocidade excepcional, chamadas nativas de ferramentas e geração multimodal."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "O Gemini Exp 1114 é o mais recente modelo experimental de IA multimodal da Google, com capacidade de processamento rápido, suportando entradas de texto, imagem e vídeo, adequado para a expansão eficiente de várias tarefas."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 é o mais recente modelo experimental de IA multimodal do Google, com capacidade de processamento rápido, suportando entradas de texto, imagem e vídeo, adequado para a escalabilidade eficiente em várias tarefas."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental é o mais recente modelo de IA multimodal experimental do Google, apresentando melhorias de qualidade em comparação com versões anteriores, especialmente em conhecimento mundial, código e contextos longos."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 é o mais recente modelo experimental multimodal da Google, apresentando uma melhoria na qualidade em comparação com versões anteriores."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "O GLM-Zero-Preview possui uma poderosa capacidade de raciocínio complexo, destacando-se em áreas como raciocínio lógico, matemática e programação."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash oferece funcionalidades e melhorias de próxima geração, incluindo velocidade excepcional, uso nativo de ferramentas, geração multimodal e uma janela de contexto de 1M tokens."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental é o mais recente modelo de IA multimodal experimental do Google, apresentando melhorias de qualidade em comparação com versões anteriores, especialmente em conhecimento mundial, código e contextos longos."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash oferece capacidades de processamento multimodal otimizadas, adequadas para uma variedade de cenários de tarefas complexas."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 é projetado para lidar com tarefas que combinam dados visuais e textuais. Ele se destaca em tarefas como descrição de imagens e perguntas visuais, superando a lacuna entre geração de linguagem e raciocínio visual."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 é o modelo de linguagem de código aberto multilíngue mais avançado da série Llama, oferecendo desempenho comparável ao modelo 405B a um custo extremamente baixo. Baseado na estrutura Transformer, e aprimorado por meio de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para aumentar a utilidade e a segurança. Sua versão ajustada para instruções é otimizada para diálogos multilíngues, superando muitos modelos de chat de código aberto e fechado em vários benchmarks da indústria. A data limite de conhecimento é dezembro de 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "O modelo de linguagem multilíngue Meta Llama 3.3 (LLM) é um modelo gerador pré-treinado e ajustado para instruções, com 70B (entrada/saída de texto). O modelo de texto puro ajustado para instruções do Llama 3.3 é otimizado para casos de uso de diálogo multilíngue e supera muitos modelos de chat open source e fechados disponíveis em benchmarks comuns da indústria."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 é projetado para lidar com tarefas que combinam dados visuais e textuais. Ele se destaca em tarefas como descrição de imagens e perguntas visuais, superando a lacuna entre geração de linguagem e raciocínio visual."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 é o modelo de linguagem de código aberto multilíngue mais avançado da série Llama, oferecendo desempenho comparável ao modelo 405B a um custo extremamente baixo. Baseado na estrutura Transformer, e aprimorado por meio de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para aumentar a utilidade e a segurança. Sua versão ajustada para instruções é otimizada para diálogos multilíngues, superando muitos modelos de chat de código aberto e fechado em vários benchmarks da indústria. A data limite de conhecimento é dezembro de 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 é o modelo de linguagem de código aberto multilíngue mais avançado da série Llama, oferecendo desempenho comparável ao modelo 405B a um custo extremamente baixo. Baseado na estrutura Transformer, e aprimorado por meio de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para aumentar a utilidade e a segurança. Sua versão ajustada para instruções é otimizada para diálogos multilíngues, superando muitos modelos de chat de código aberto e fechado em vários benchmarks da indústria. A data limite de conhecimento é dezembro de 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct é o maior e mais poderoso modelo da série Llama 3.1 Instruct, sendo um modelo altamente avançado para raciocínio conversacional e geração de dados sintéticos, que também pode ser usado como base para pré-treinamento ou ajuste fino em domínios específicos. Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) multilíngues oferecidos pelo Llama 3.1 são um conjunto de modelos geradores pré-treinados e ajustados por instruções, incluindo tamanhos de 8B, 70B e 405B (entrada/saída de texto). Os modelos de texto ajustados por instruções do Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) são otimizados para casos de uso de diálogo multilíngue e superaram muitos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. O Llama 3.1 é projetado para uso comercial e de pesquisa em várias línguas. Os modelos de texto ajustados por instruções são adequados para chats semelhantes a assistentes, enquanto os modelos pré-treinados podem se adaptar a várias tarefas de geração de linguagem natural. O modelo Llama 3.1 também suporta a utilização de sua saída para melhorar outros modelos, incluindo geração de dados sintéticos e refinamento. O Llama 3.1 é um modelo de linguagem autoregressivo que utiliza uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para alinhar-se às preferências humanas em relação à utilidade e segurança."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Modelo para tarefas visuais complexas, oferecendo alta performance em compreensão e análise de imagens."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Modelo para tarefas visuais complexas, oferecendo alta performance em compreensão e análise baseadas em múltiplas imagens."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat — это открытая версия предобученной модели из серии GLM-4, выпущенная Zhizhu AI. Эта модель показывает отличные результаты в семантике, математике, выводах, коде и знаниях. Кроме поддержки многократных диалогов, GLM-4-9B-Chat также обладает продвинутыми функциями, такими как веб-браузинг, выполнение кода, вызов пользовательских инструментов (Function Call) и вывод длинных текстов. Модель поддерживает 26 языков, включая китайский, английский, японский, корейский и немецкий. В нескольких бенчмарках GLM-4-9B-Chat демонстрирует отличные результаты, такие как AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU и C-Eval. Эта модель поддерживает максимальную длину контекста 128K и подходит для академических исследований и коммерческих приложений."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 — это модель вывода, управляемая обучением с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторяемости и читаемости в модели. Перед RL DeepSeek-R1 вводит данные холодного старта, что дополнительно оптимизирует производительность вывода. Она показывает сопоставимые результаты с OpenAI-o1 в математических, кодовых и задачах вывода и улучшает общую эффективность благодаря тщательно продуманным методам обучения."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 — это языковая модель с 6710 миллиардами параметров, использующая архитектуру смешанных экспертов (MoE) и многофункциональное внимание (MLA), в сочетании с стратегией балансировки нагрузки без вспомогательных потерь, оптимизирующая эффективность вывода и обучения. После предобучения на 14.8 триллионах высококачественных токенов и последующей контролируемой донастройки и обучения с подкреплением, DeepSeek-V3 превосходит другие открытые модели и приближается к ведущим закрытым моделям."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma — это одна из легковесных, передовых открытых моделей, разработанных Google. Это крупная языковая модель с только декодером, поддерживающая английский язык, предлагающая открытые веса, предобученные варианты и варианты с дообучением на инструкциях. Модель Gemma подходит для различных задач генерации текста, включая вопросы и ответы, резюме и выводы. Эта 9B модель была обучена на 8 триллионах токенов. Ее относительно небольшой размер позволяет развертывать ее в условиях ограниченных ресурсов, таких как ноутбуки, настольные компьютеры или ваша собственная облачная инфраструктура, что позволяет большему количеству людей получить доступ к передовым моделям ИИ и способствовать инновациям."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus — это самая мощная модель от Anthropic для обработки высококомплексных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты по производительности, интеллекту, плавности и пониманию."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku — это самая быстрая модель следующего поколения от Anthropic. По сравнению с Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku продемонстрировала улучшения во всех навыках и превзошла предыдущую крупнейшую модель Claude 3 Opus во многих интеллектуальных бенчмарках."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet предлагает возможности, превосходящие Opus, и скорость, превышающую Sonnet, при этом сохраняя ту же цену. Sonnet особенно хорошо справляется с программированием, наукой о данных, визуальной обработкой и агентскими задачами."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 — более крупная и умная модель в наборе DeepSeek, была дистиллирована в архитектуру Llama 70B. На основе бенчмарков и ручной оценки эта модель более умная, особенно в задачах, требующих математической и фактической точности."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Модели серии DeepSeek-R1-Distill были получены с помощью технологии дистилляции знаний, донастраивая образцы, сгенерированные DeepSeek-R1, на открытых моделях, таких как Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Модели серии DeepSeek-R1-Distill были получены с помощью технологии дистилляции знаний, донастраивая образцы, сгенерированные DeepSeek-R1, на открытых моделях, таких как Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Модели серии DeepSeek-R1-Distill были получены с помощью технологии дистилляции знаний, донастраивая образцы, сгенерированные DeepSeek-R1, на открытых моделях, таких как Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Модели серии DeepSeek-R1-Distill были получены с помощью технологии дистилляции знаний, донастраивая образцы, сгенерированные DeepSeek-R1, на открытых моделях, таких как Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Модели серии DeepSeek-R1-Distill были получены с помощью технологии дистилляции знаний, донастраивая образцы, сгенерированные DeepSeek-R1, на открытых моделях, таких как Qwen и Llama."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Модель вывода, представленная DeepSeek. Перед тем как выдать окончательный ответ, модель сначала выводит цепочку размышлений, чтобы повысить точность окончательного ответа."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro поддерживает до 2 миллионов токенов и является идеальным выбором для средних многомодальных моделей, обеспечивая многостороннюю поддержку для сложных задач."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлагает функции следующего поколения и улучшения, включая выдающуюся скорость, использование встроенных инструментов, многомодальную генерацию и контекстное окно на 1M токенов."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлагает функции следующего поколения и улучшения, включая выдающуюся скорость, использование встроенных инструментов, многомодальную генерацию и контекстное окно на 1M токенов."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp — это новейшая экспериментальная мультимодальная AI-модель от Google, обладающая функциями следующего поколения, выдающейся скоростью, нативными инструментами и мультимодальной генерацией."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Модель Gemini 2.0 Flash, оптимизированная для экономической эффективности и низкой задержки."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp — это последняя экспериментальная многомодальная AI модель от Google, обладающая следующими поколениями характеристик, выдающейся скоростью, нативным вызовом инструментов и многомодальной генерацией."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp — это последняя экспериментальная многомодальная AI-модель от Google, обладающая следующими поколениями функций, выдающейся скоростью, нативными вызовами инструментов и многомодальной генерацией."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 — это новейшая экспериментальная многомодальная ИИ модель от Google, обладающая высокой скоростью обработки и поддерживающая текстовые, изображенческие и видеовходы, что позволяет эффективно расширять применение для различных задач."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 — это последняя экспериментальная многомодальная AI модель от Google, обладающая высокой скоростью обработки, поддерживающая текстовые, графические и видеовходы, что делает её эффективной для масштабирования различных задач."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental — это последняя экспериментальная многомодальная AI модель от Google, которая демонстрирует определенное улучшение качества по сравнению с предыдущими версиями, особенно в области мировых знаний, кода и длинного контекста."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 — это новейшая экспериментальная многомодальная AI модель от Google, которая продемонстрировала определенное улучшение качества по сравнению с предыдущими версиями."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview обладает мощными способностями к сложному выводу, демонстрируя отличные результаты в области логического вывода, математики и программирования."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash предлагает функции следующего поколения и улучшения, включая выдающуюся скорость, использование встроенных инструментов, многомодальную генерацию и контекстное окно на 1M токенов."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental — это последняя экспериментальная многомодальная AI модель от Google, которая демонстрирует определенное улучшение качества по сравнению с предыдущими версиями, особенно в области мировых знаний, кода и длинного контекста."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash предлагает оптимизированные возможности многомодальной обработки, подходящие для различных сложных задач."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 предназначена для обработки задач, сочетающих визуальные и текстовые данные. Она демонстрирует отличные результаты в задачах описания изображений и визуального вопросно-ответного взаимодействия, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным выводом."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 — это самая современная многоязычная открытая языковая модель из серии Llama, которая позволяет получить производительность, сопоставимую с 405B моделями, по очень низкой цене. Основана на структуре Transformer и улучшена с помощью контролируемой донастройки (SFT) и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) для повышения полезности и безопасности. Ее версия с оптимизацией под инструкции специально разработана для многоязычных диалогов и показывает лучшие результаты по сравнению с множеством открытых и закрытых моделей чата на различных отраслевых бенчмарках. Дата окончания знаний — декабрь 2023 года."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Многоязычная большая языковая модель Meta Llama 3.3 (LLM) — это предобученная и откорректированная модель генерации на 70B (текстовый ввод/текстовый вывод). Откорректированная на чистом тексте модель Llama 3.3 оптимизирована для многоязычных диалоговых задач и превосходит многие доступные открытые и закрытые модели чата по общим промышленным стандартам."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 предназначена для обработки задач, сочетающих визуальные и текстовые данные. Она демонстрирует отличные результаты в задачах описания изображений и визуального вопросно-ответного взаимодействия, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным выводом."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 — это самая современная многоязычная открытая языковая модель из серии Llama, которая позволяет получить производительность, сопоставимую с 405B моделями, по очень низкой цене. Основана на структуре Transformer и улучшена с помощью контролируемой донастройки (SFT) и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) для повышения полезности и безопасности. Ее версия с оптимизацией под инструкции специально разработана для многоязычных диалогов и показывает лучшие результаты по сравнению с множеством открытых и закрытых моделей чата на различных отраслевых бенчмарках. Дата окончания знаний — декабрь 2023 года."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 — это самая современная многоязычная открытая языковая модель из серии Llama, которая позволяет получить производительность, сопоставимую с 405B моделями, по очень низкой цене. Основана на структуре Transformer и улучшена с помощью контролируемой донастройки (SFT) и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) для повышения полезности и безопасности. Ее версия с оптимизацией под инструкции специально разработана для многоязычных диалогов и показывает лучшие результаты по сравнению с множеством открытых и закрытых моделей чата на различных отраслевых бенчмарках. Дата окончания знаний — декабрь 2023 года."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct — это самая большая и мощная модель в линейке Llama 3.1 Instruct, представляющая собой высокоразвёрнутую модель для диалогового вывода и генерации синтетических данных, также может использоваться в качестве основы для специализированного предобучения или дообучения в определённых областях. Многоязычные большие языковые модели (LLMs), предлагаемые Llama 3.1, представляют собой набор предобученных генеративных моделей с настройкой на инструкции, включая размеры 8B, 70B и 405B (вход/выход текста). Модели текста с настройкой на инструкции Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) оптимизированы для многоязычных диалоговых случаев и превосходят многие доступные открытые модели чата в общепринятых отраслевых бенчмарках. Llama 3.1 предназначена для коммерческого и исследовательского использования на нескольких языках. Модели текста с настройкой на инструкции подходят для диалогов, похожих на помощников, в то время как предобученные модели могут адаптироваться к различным задачам генерации естественного языка. Модели Llama 3.1 также поддерживают использование их вывода для улучшения других моделей, включая генерацию синтетических данных и уточнение. Llama 3.1 является саморегрессионной языковой моделью, использующей оптимизированную архитектуру трансформеров. Настроенные версии используют контролируемое дообучение (SFT) и обучение с подкреплением с человеческой обратной связью (RLHF), чтобы соответствовать предпочтениям людей в отношении полезности и безопасности."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Модель для сложных визуальных задач, обеспечивающая высокую производительность в понимании и анализе изображений."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Модель для сложных визуальных задач, обеспечивающая высокопроизводительное понимание и анализ на основе нескольких изображений."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat, Zhipu AI tarafından sunulan GLM-4 serisi önceden eğitilmiş modellerin açık kaynak versiyonudur. Bu model, anlam, matematik, akıl yürütme, kod ve bilgi gibi birçok alanda mükemmel performans sergilemektedir. Çoklu diyalogları desteklemenin yanı sıra, GLM-4-9B-Chat, web tarayıcı, kod yürütme, özelleştirilmiş araç çağrısı (Function Call) ve uzun metin akıl yürütme gibi gelişmiş özelliklere de sahiptir. Model, Çince, İngilizce, Japonca, Korece ve Almanca gibi 26 dili desteklemektedir. GLM-4-9B-Chat, AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU ve C-Eval gibi birçok standart testte mükemmel performans sergilemiştir. Bu model, maksimum 128K bağlam uzunluğunu desteklemekte olup, akademik araştırmalar ve ticari uygulamalar için uygundur."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1, modeldeki tekrarlılık ve okunabilirlik sorunlarını çözen bir güçlendirilmiş öğrenme (RL) destekli çıkarım modelidir. RL'den önce, DeepSeek-R1 soğuk başlangıç verileri tanıtarak çıkarım performansını daha da optimize etmiştir. Matematik, kod ve çıkarım görevlerinde OpenAI-o1 ile benzer performans göstermektedir ve özenle tasarlanmış eğitim yöntemleri ile genel etkisini artırmıştır."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3, 6710 milyar parametreye sahip bir karma uzman (MoE) dil modelidir ve çok başlı potansiyel dikkat (MLA) ve DeepSeekMoE mimarisini kullanarak, yardımcı kayıplar olmadan yük dengeleme stratejileri ile çıkarım ve eğitim verimliliğini optimize etmektedir. 14.8 trilyon yüksek kaliteli token üzerinde önceden eğitilmiş ve denetimli ince ayar ve güçlendirilmiş öğrenme ile, DeepSeek-V3 performans açısından diğer açık kaynak modelleri geride bırakmakta ve lider kapalı kaynak modellere yaklaşmaktadır."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma, Google tarafından geliştirilen hafif, en son açık model serilerinden biridir. Bu, yalnızca kodlayıcıdan oluşan büyük bir dil modelidir ve İngilizceyi desteklemekte, açık ağırlıklar, önceden eğitilmiş varyantlar ve talimat ince ayar varyantları sunmaktadır. Gemma modeli, soru yanıtlama, özetleme ve akıl yürütme gibi çeşitli metin üretim görevleri için uygundur. Bu 9B modeli, 8 trilyon token ile eğitilmiştir. Göreceli olarak küçük boyutu, onu dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar veya kendi bulut altyapınız gibi kaynak sınırlı ortamlarda dağıtılabilir hale getirir ve daha fazla kişinin en son AI modellerine erişimini sağlar ve yeniliği teşvik eder."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus, Anthropic'in son derece karmaşık görevleri işlemek için en güçlü modelidir. Performans, zeka, akıcılık ve anlama açısından olağanüstü bir performans sergiler."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku, Anthropic'in en hızlı bir sonraki nesil modelidir. Claude 3 Haiku ile karşılaştırıldığında, Claude 3.5 Haiku, birçok beceride iyileşme göstermiştir ve birçok zeka kıyaslamasında bir önceki neslin en büyük modeli Claude 3 Opus'u geride bırakmıştır."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet, Opus'tan daha fazla yetenek ve Sonnet'ten daha hızlı bir hız sunar; aynı zamanda Sonnet ile aynı fiyatı korur. Sonnet, programlama, veri bilimi, görsel işleme ve ajan görevlerinde özellikle başarılıdır."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - DeepSeek paketindeki daha büyük ve daha akıllı model - Llama 70B mimarisine damıtılmıştır. Referans testleri ve insan değerlendirmelerine dayanarak, bu model orijinal Llama 70B'den daha akıllıdır, özellikle matematik ve gerçeklik doğruluğu gerektiren görevlerde mükemmel performans sergilemektedir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill serisi modeller, bilgi damıtma teknolojisi ile DeepSeek-R1 tarafından üretilen örneklerin Qwen, Llama gibi açık kaynak modeller üzerinde ince ayar yapılmasıyla elde edilmiştir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill serisi modeller, bilgi damıtma teknolojisi ile DeepSeek-R1 tarafından üretilen örneklerin Qwen, Llama gibi açık kaynak modeller üzerinde ince ayar yapılmasıyla elde edilmiştir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill serisi modeller, bilgi damıtma teknolojisi ile DeepSeek-R1 tarafından üretilen örneklerin Qwen, Llama gibi açık kaynak modeller üzerinde ince ayar yapılmasıyla elde edilmiştir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill serisi modeller, bilgi damıtma teknolojisi ile DeepSeek-R1 tarafından üretilen örneklerin Qwen, Llama gibi açık kaynak modeller üzerinde ince ayar yapılmasıyla elde edilmiştir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill serisi modeller, bilgi damıtma teknolojisi ile DeepSeek-R1 tarafından üretilen örneklerin Qwen, Llama gibi açık kaynak modeller üzerinde ince ayar yapılmasıyla elde edilmiştir."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "DeepSeek tarafından sunulan bir akıl yürütme modeli. Model, nihai yanıtı vermeden önce bir düşünce zinciri içeriği sunarak nihai cevabın doğruluğunu artırır."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro, 2 milyon token'a kadar destekler, orta ölçekli çok modlu modeller için ideal bir seçimdir ve karmaşık görevler için çok yönlü destek sunar."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash, mükemmel hız, yerel araç kullanımı, çok modlu üretim ve 1M token bağlam penceresi dahil olmak üzere bir sonraki nesil özellikler ve iyileştirmeler sunar."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash, mükemmel hız, yerel araç kullanımı, çok modlu üretim ve 1M token bağlam penceresi dahil olmak üzere bir sonraki nesil özellikler ve iyileştirmeler sunar."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp, Google'ın en yeni deneysel çok modlu yapay zeka modelidir. Gelecek nesil özellikleri, olağanüstü hızı, yerel araç çağrısı ve çok modlu üretim ile donatılmıştır."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Maliyet etkinliği ve düşük gecikme gibi hedefler için optimize edilmiş bir Gemini 2.0 Flash modelidir."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modelidir, bir sonraki nesil özelliklere, olağanüstü hıza, yerel araç çağrısına ve çok modlu üretime sahiptir."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modelidir, bir sonraki nesil özelliklere, üstün hıza, yerel araç çağrısına ve çok modlu üretime sahiptir."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modeli olup, hızlı işleme yeteneğine sahip, metin, görüntü ve video girişlerini desteklemekte ve çeşitli görevlerde verimli bir şekilde ölçeklenmektedir."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121, Google'un en yeni deneysel çok modlu AI modelidir. Hızlı işlem yeteneğine sahip olup, metin, görüntü ve video girişi destekler ve çeşitli görevler için verimli bir şekilde ölçeklenebilir."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Deneysel, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modelidir ve önceki sürümlere göre belirli bir kalite artışı sağlamaktadır, özellikle dünya bilgisi, kod ve uzun bağlam için."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modelidir ve önceki sürümlere kıyasla belirli bir kalite artırımı sağlar."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview, karmaşık akıl yürütme yeteneklerine sahip olup, mantıksal akıl yürütme, matematik, programlama gibi alanlarda mükemmel performans sergilemektedir."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash, mükemmel hız, yerel araç kullanımı, çok modlu üretim ve 1M token bağlam penceresi dahil olmak üzere bir sonraki nesil özellikler ve iyileştirmeler sunar."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Deneysel, Google'ın en son deneysel çok modlu AI modelidir ve önceki sürümlere göre belirli bir kalite artışı sağlamaktadır, özellikle dünya bilgisi, kod ve uzun bağlam için."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash, optimize edilmiş çok modlu işleme yetenekleri sunar ve çeşitli karmaşık görev senaryolarına uygundur."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2, görsel ve metin verilerini birleştiren görevleri işlemek için tasarlanmıştır. Görüntü tanımlama ve görsel soru-cevap gibi görevlerde mükemmel performans sergiler, dil üretimi ile görsel akıl yürütme arasındaki uçurumu aşar."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3, Llama serisinin en gelişmiş çok dilli açık kaynak büyük dil modelidir ve 405B modelinin performansını çok düşük maliyetle deneyimlemenizi sağlar. Transformer yapısına dayanmaktadır ve denetimli ince ayar (SFT) ve insan geri bildirimi ile güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) ile faydalılığını ve güvenliğini artırmıştır. Talimat ayarlı versiyonu, çok dilli diyaloglar için optimize edilmiştir ve birçok endüstri kıyaslamasında birçok açık kaynak ve kapalı sohbet modelinden daha iyi performans göstermektedir. Bilgi kesim tarihi 2023 Aralık'tır."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 çok dilli büyük dil modeli (LLM), 70B (metin girişi/metin çıkışı) içindeki önceden eğitilmiş ve talimat ayarlanmış bir üretim modelidir. Llama 3.3 talimat ayarlı saf metin modeli, çok dilli konuşma kullanım durumları için optimize edilmiştir ve yaygın endüstri kıyaslamalarında mevcut birçok açık kaynak ve kapalı sohbet modelinden daha üstündür."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2, görsel ve metin verilerini birleştiren görevleri işlemek için tasarlanmıştır. Görüntü tanımlama ve görsel soru yanıtlama gibi görevlerde mükemmel performans sergileyerek dil üretimi ve görsel akıl yürütme arasındaki boşluğu kapatmaktadır."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3, Llama serisinin en gelişmiş çok dilli açık kaynak büyük dil modelidir ve 405B modelinin performansını çok düşük maliyetle deneyimlemenizi sağlar. Transformer yapısına dayanmaktadır ve denetimli ince ayar (SFT) ve insan geri bildirimi ile güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) ile faydalılığını ve güvenliğini artırmıştır. Talimat ayarlı versiyonu, çok dilli diyaloglar için optimize edilmiştir ve birçok endüstri kıyaslamasında birçok açık kaynak ve kapalı sohbet modelinden daha iyi performans göstermektedir. Bilgi kesim tarihi 2023 Aralık'tır."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3, Llama serisinin en gelişmiş çok dilli açık kaynak büyük dil modelidir ve 405B modelinin performansını çok düşük maliyetle deneyimlemenizi sağlar. Transformer yapısına dayanmaktadır ve denetimli ince ayar (SFT) ve insan geri bildirimi ile güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) ile faydalılığını ve güvenliğini artırmıştır. Talimat ayarlı versiyonu, çok dilli diyaloglar için optimize edilmiştir ve birçok endüstri kıyaslamasında birçok açık kaynak ve kapalı sohbet modelinden daha iyi performans göstermektedir. Bilgi kesim tarihi 2023 Aralık'tır."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct, Llama 3.1 Instruct modelinin en büyük ve en güçlü versiyonudur. Bu, son derece gelişmiş bir diyalog akıl yürütme ve veri sentezleme modelidir ve belirli alanlarda uzmanlaşmış sürekli ön eğitim veya ince ayar için bir temel olarak da kullanılabilir. Llama 3.1, çok dilli büyük dil modelleri (LLM'ler) sunar ve 8B, 70B ve 405B boyutlarında önceden eğitilmiş, talimat ayarlı üretim modellerinden oluşur (metin girişi/çıkışı). Llama 3.1'in talimat ayarlı metin modelleri (8B, 70B, 405B), çok dilli diyalog kullanım durumları için optimize edilmiştir ve yaygın endüstri benchmark testlerinde birçok mevcut açık kaynaklı sohbet modelini geride bırakmıştır. Llama 3.1, çok dilli ticari ve araştırma amaçları için tasarlanmıştır. Talimat ayarlı metin modelleri, asistan benzeri sohbetler için uygundur, önceden eğitilmiş modeller ise çeşitli doğal dil üretim görevlerine uyum sağlayabilir. Llama 3.1 modeli, diğer modellerin çıktısını iyileştirmek için de kullanılabilir, bu da veri sentezleme ve rafine etme işlemlerini içerir. Llama 3.1, optimize edilmiş bir transformer mimarisi kullanarak oluşturulmuş bir otoregresif dil modelidir. Ayarlanmış versiyon, insan yardımseverliği ve güvenlik tercihleri ile uyumlu hale getirmek için denetimli ince ayar (SFT) ve insan geri bildirimi ile güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) kullanır."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Karmaşık görsel görevler için model, yüksek performanslı resim anlama ve analiz yetenekleri sunar."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Karmaşık görsel görevler için model, birden fazla resme dayalı yüksek performanslı anlama ve analiz yetenekleri sunar."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat là phiên bản mã nguồn mở trong loạt mô hình tiền huấn luyện GLM-4 do Zhizhu AI phát hành. Mô hình này thể hiện xuất sắc trong nhiều lĩnh vực như ngữ nghĩa, toán học, suy luận, mã và kiến thức. Ngoài việc hỗ trợ đối thoại nhiều vòng, GLM-4-9B-Chat còn có các tính năng nâng cao như duyệt web, thực thi mã, gọi công cụ tùy chỉnh (Function Call) và suy luận văn bản dài. Mô hình hỗ trợ 26 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Hàn và tiếng Đức. Trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, GLM-4-9B-Chat đã thể hiện hiệu suất xuất sắc, như AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU và C-Eval. Mô hình hỗ trợ độ dài ngữ cảnh tối đa 128K, phù hợp cho nghiên cứu học thuật và ứng dụng thương mại."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 là một mô hình suy diễn được điều khiển bởi học tăng cường (RL), giải quyết các vấn đề về tính lặp lại và khả năng đọc trong mô hình. Trước khi áp dụng RL, DeepSeek-R1 đã giới thiệu dữ liệu khởi động lạnh, tối ưu hóa thêm hiệu suất suy diễn. Nó thể hiện hiệu suất tương đương với OpenAI-o1 trong các nhiệm vụ toán học, mã và suy diễn, và thông qua phương pháp đào tạo được thiết kế cẩn thận, nâng cao hiệu quả tổng thể."
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 là một mô hình ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia (MoE) với 6710 tỷ tham số, sử dụng chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) và kiến trúc DeepSeekMoE, kết hợp chiến lược cân bằng tải không có tổn thất phụ trợ, tối ưu hóa hiệu suất suy diễn và đào tạo. Thông qua việc được tiền huấn luyện trên 14.8 triệu tỷ token chất lượng cao, và thực hiện tinh chỉnh giám sát và học tăng cường, DeepSeek-V3 vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở khác, gần với các mô hình đóng kín hàng đầu."
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma là một trong những loạt mô hình mở tiên tiến nhẹ của Google. Đây là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn chỉ có bộ giải mã, hỗ trợ tiếng Anh, cung cấp trọng số mở, biến thể tiền huấn luyện và biến thể tinh chỉnh theo chỉ dẫn. Mô hình Gemma phù hợp cho nhiều nhiệm vụ sinh văn bản, bao gồm hỏi đáp, tóm tắt và suy luận. Mô hình 9B này được đào tạo trên 8 triệu tỷ tokens. Quy mô tương đối nhỏ của nó cho phép triển khai trong các môi trường hạn chế tài nguyên, như máy tính xách tay, máy tính để bàn hoặc cơ sở hạ tầng đám mây của riêng bạn, giúp nhiều người hơn có thể tiếp cận các mô hình AI tiên tiến và thúc đẩy đổi mới."
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus là mô hình mạnh mẽ nhất của Anthropic, được sử dụng để xử lý các nhiệm vụ phức tạp cao. Nó thể hiện xuất sắc về hiệu suất, trí thông minh, sự trôi chảy và khả năng hiểu biết."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku là mô hình thế hệ tiếp theo nhanh nhất của Anthropic. So với Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku có sự cải thiện trong nhiều kỹ năng và vượt qua mô hình lớn nhất thế hệ trước Claude 3 Opus trong nhiều bài kiểm tra trí tuệ."
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet cung cấp khả năng vượt trội hơn Opus và tốc độ nhanh hơn Sonnet, trong khi vẫn giữ giá tương tự. Sonnet đặc biệt xuất sắc trong lập trình, khoa học dữ liệu, xử lý hình ảnh và các nhiệm vụ đại lý."
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1 - mô hình lớn hơn và thông minh hơn trong bộ công cụ DeepSeek - đã được chưng cất vào kiến trúc Llama 70B. Dựa trên các bài kiểm tra chuẩn và đánh giá của con người, mô hình này thông minh hơn so với Llama 70B gốc, đặc biệt xuất sắc trong các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác về toán học và sự thật."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "Mô hình DeepSeek-R1-Distill được tinh chỉnh từ các mẫu do DeepSeek-R1 tạo ra cho các mô hình mã nguồn mở như Qwen, Llama thông qua công nghệ chưng cất kiến thức."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "Mô hình DeepSeek-R1-Distill được tinh chỉnh từ các mẫu do DeepSeek-R1 tạo ra cho các mô hình mã nguồn mở như Qwen, Llama thông qua công nghệ chưng cất kiến thức."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "Mô hình DeepSeek-R1-Distill được tinh chỉnh từ các mẫu do DeepSeek-R1 tạo ra cho các mô hình mã nguồn mở như Qwen, Llama thông qua công nghệ chưng cất kiến thức."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "Mô hình DeepSeek-R1-Distill được tinh chỉnh từ các mẫu do DeepSeek-R1 tạo ra cho các mô hình mã nguồn mở như Qwen, Llama thông qua công nghệ chưng cất kiến thức."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "Mô hình DeepSeek-R1-Distill được tinh chỉnh từ các mẫu do DeepSeek-R1 tạo ra cho các mô hình mã nguồn mở như Qwen, Llama thông qua công nghệ chưng cất kiến thức."
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "Mô hình suy diễn do DeepSeek phát triển. Trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, mô hình sẽ xuất ra một đoạn nội dung chuỗi suy nghĩ để nâng cao độ chính xác của câu trả lời cuối."
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro hỗ trợ lên đến 2 triệu tokens, là lựa chọn lý tưởng cho mô hình đa phương thức trung bình, phù hợp cho hỗ trợ đa diện cho các nhiệm vụ phức tạp."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash cung cấp các tính năng và cải tiến thế hệ tiếp theo, bao gồm tốc độ vượt trội, sử dụng công cụ bản địa, tạo đa phương tiện và cửa sổ ngữ cảnh 1M token."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash cung cấp các tính năng và cải tiến thế hệ tiếp theo, bao gồm tốc độ vượt trội, sử dụng công cụ bản địa, tạo đa phương tiện và cửa sổ ngữ cảnh 1M token."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp là mô hình AI đa phương thức thử nghiệm mới nhất của Google, có các tính năng thế hệ tiếp theo, tốc độ vượt trội, khả năng gọi công cụ nguyên bản và tạo ra đa phương thức."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "Một mô hình Gemini 2.0 Flash được tối ưu hóa cho hiệu quả chi phí và độ trễ thấp."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp là mô hình AI đa phương thức thử nghiệm mới nhất của Google, sở hữu các tính năng thế hệ tiếp theo, tốc độ vượt trội, gọi công cụ bản địa và sinh ra đa phương thức."
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp là mô hình AI đa phương thức thử nghiệm mới nhất của Google, với các tính năng thế hệ tiếp theo, tốc độ vượt trội, gọi công cụ bản địa và tạo ra đa phương thức."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 là mô hình AI đa phương thức thử nghiệm mới nhất của Google, có khả năng xử lý nhanh, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và video, phù hợp với việc mở rộng hiệu quả cho nhiều nhiệm vụ."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 là mô hình AI đa phương thức thử nghiệm mới nhất của Google, có khả năng xử lý nhanh chóng, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và video, phù hợp cho việc mở rộng hiệu quả cho nhiều nhiệm vụ."
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental là mô hình AI đa phương tiện thử nghiệm mới nhất của Google, có sự cải thiện chất lượng nhất định so với các phiên bản trước, đặc biệt là về kiến thức thế giới, mã và ngữ cảnh dài."
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 là mô hình AI đa phương tiện thử nghiệm mới nhất của Google, có sự cải thiện về chất lượng so với các phiên bản trước."
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview có khả năng suy luận phức tạp mạnh mẽ, thể hiện xuất sắc trong các lĩnh vực suy luận logic, toán học, lập trình."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash cung cấp các tính năng và cải tiến thế hệ tiếp theo, bao gồm tốc độ vượt trội, sử dụng công cụ bản địa, tạo đa phương tiện và cửa sổ ngữ cảnh 1M token."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental là mô hình AI đa phương tiện thử nghiệm mới nhất của Google, có sự cải thiện chất lượng nhất định so với các phiên bản trước, đặc biệt là về kiến thức thế giới, mã và ngữ cảnh dài."
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash cung cấp khả năng xử lý đa phương thức được tối ưu hóa, phù hợp cho nhiều tình huống nhiệm vụ phức tạp."
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ kết hợp dữ liệu hình ảnh và văn bản. Nó thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ mô tả hình ảnh và hỏi đáp hình ảnh, vượt qua rào cản giữa tạo ngôn ngữ và suy luận hình ảnh."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở đa ngôn ngữ tiên tiến nhất trong dòng Llama, mang đến trải nghiệm hiệu suất tương đương với mô hình 405B với chi phí cực thấp. Dựa trên cấu trúc Transformer, và được cải thiện tính hữu ích và an toàn thông qua tinh chỉnh giám sát (SFT) và học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Phiên bản tinh chỉnh theo chỉ dẫn của nó được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện tốt hơn nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng kín trong nhiều tiêu chuẩn ngành. Ngày cắt đứt kiến thức là tháng 12 năm 2023."
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Mô hình ngôn ngữ lớn Meta Llama 3.3 (LLM) đa ngôn ngữ là mô hình tạo ra dựa trên 70B (đầu vào/đầu ra văn bản) đã được huấn luyện và điều chỉnh theo chỉ dẫn. Mô hình thuần văn bản Llama 3.3 được tối ưu hóa cho các trường hợp hội thoại đa ngôn ngữ và vượt trội hơn nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng khác trên các tiêu chuẩn ngành thông thường."
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ kết hợp dữ liệu hình ảnh và văn bản. Nó thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ mô tả hình ảnh và hỏi đáp hình ảnh, vượt qua ranh giới giữa sinh ngôn ngữ và suy diễn hình ảnh."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở đa ngôn ngữ tiên tiến nhất trong dòng Llama, mang đến trải nghiệm hiệu suất tương đương với mô hình 405B với chi phí cực thấp. Dựa trên cấu trúc Transformer, và được cải thiện tính hữu ích và an toàn thông qua tinh chỉnh giám sát (SFT) và học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Phiên bản tinh chỉnh theo chỉ dẫn của nó được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện tốt hơn nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng kín trong nhiều tiêu chuẩn ngành. Ngày cắt đứt kiến thức là tháng 12 năm 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở đa ngôn ngữ tiên tiến nhất trong dòng Llama, mang đến trải nghiệm hiệu suất tương đương với mô hình 405B với chi phí cực thấp. Dựa trên cấu trúc Transformer, và được cải thiện tính hữu ích và an toàn thông qua tinh chỉnh giám sát (SFT) và học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Phiên bản tinh chỉnh theo chỉ dẫn của nó được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện tốt hơn nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng kín trong nhiều tiêu chuẩn ngành. Ngày cắt đứt kiến thức là tháng 12 năm 2023."
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct là mô hình lớn nhất và mạnh mẽ nhất trong mô hình Llama 3.1 Instruct, là một mô hình sinh dữ liệu và suy luận đối thoại tiên tiến, cũng có thể được sử dụng làm nền tảng cho việc tiền huấn luyện hoặc tinh chỉnh chuyên sâu trong các lĩnh vực cụ thể. Các mô hình ngôn ngữ lớn đa ngôn ngữ (LLMs) mà Llama 3.1 cung cấp là một tập hợp các mô hình sinh đã được tiền huấn luyện và điều chỉnh theo chỉ dẫn, bao gồm kích thước 8B, 70B và 405B (đầu vào/đầu ra văn bản). Các mô hình văn bản điều chỉnh theo chỉ dẫn của Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) được tối ưu hóa cho các trường hợp đối thoại đa ngôn ngữ và đã vượt qua nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở có sẵn trong các bài kiểm tra chuẩn ngành phổ biến. Llama 3.1 được thiết kế để sử dụng cho nhiều mục đích thương mại và nghiên cứu bằng nhiều ngôn ngữ. Các mô hình văn bản điều chỉnh theo chỉ dẫn phù hợp cho các cuộc trò chuyện giống như trợ lý, trong khi các mô hình đã được tiền huấn luyện có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ sinh ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. Mô hình Llama 3.1 cũng hỗ trợ việc cải thiện các mô hình khác bằng cách sử dụng đầu ra của nó, bao gồm sinh dữ liệu tổng hợp và tinh chỉnh. Llama 3.1 là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy sử dụng kiến trúc biến áp tối ưu. Phiên bản điều chỉnh sử dụng tinh chỉnh có giám sát (SFT) và học tăng cường có phản hồi từ con người (RLHF) để phù hợp với sở thích của con người về tính hữu ích và an toàn."
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "Mô hình cho các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp, cung cấp khả năng hiểu và phân tích hình ảnh hiệu suất cao."
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "Mô hình nhiệm vụ thị giác phức tạp, cung cấp khả năng hiểu và phân tích hiệu suất cao dựa trên nhiều hình ảnh."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
+58
-10
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat 是智谱 AI 推出的 GLM-4 系列预训练模型中的开源版本。该模型在语义、数学、推理、代码和知识等多个方面表现出色。除了支持多轮对话外，GLM-4-9B-Chat 还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理等高级功能。模型支持 26 种语言，包括中文、英文、日语、韩语和德语等。在多项基准测试中，GLM-4-9B-Chat 展现了优秀的性能，如 AlignBench-v2、MT-Bench、MMLU 和 C-Eval 等。该模型支持最大 128K 的上下文长度，适用于学术研究和商业应用"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 是一款拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。通过在 14.8 万亿高质量tokens上预训练，并进行监督微调和强化学习，DeepSeek-V3 在性能上超越其他开源模型，接近领先闭源模型。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma 是 Google 开发的轻量级、最先进的开放模型系列之一。它是一个仅解码器的大型语言模型，支持英语，提供开放权重、预训练变体和指令微调变体。Gemma 模型适用于各种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。该 9B 模型是通过 8 万亿个 tokens 训练而成。其相对较小的规模使其可以在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、台式机或您自己的云基础设施，从而使更多人能够访问最先进的 AI 模型并促进创新"
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus 是 Anthropic 用于处理高度复杂任务的最强大模型。它在性能、智能、流畅性和理解力方面表现卓越。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku 是 Anthropic 最快的下一代模型。与 Claude 3 Haiku 相比，Claude 3.5 Haiku 在各项技能上都有所提升，并在许多智力基准测试中超越了上一代最大的模型 Claude 3 Opus。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet 提供了超越 Opus 的能力和比 Sonnet 更快的速度，同时保持与 Sonnet 相同的价格。Sonnet 特别擅长编程、数据科学、视觉处理、代理任务。"
|
||||
},
|
||||
@@ -588,7 +597,22 @@
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1——DeepSeek 套件中更大更智能的模型——被蒸馏到 Llama 70B 架构中。基于基准测试和人工评估，该模型比原始 Llama 70B 更智能，尤其在需要数学和事实精确性的任务上表现出色。"
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 生成的样本对 Qwen、Llama 等开源模型进行微调后得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "DeepSeek 推出的推理模型。在输出最终回答之前，模型会先输出一段思维链内容，以提升最终答案的准确性。"
|
||||
@@ -698,23 +722,29 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro 支持高达200万个tokens，是中型多模态模型的理想选择，适用于复杂任务的多方面支持。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改进，包括卓越的速度、原生工具使用、多模态生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改进，包括卓越的速度、原生工具使用、多模态生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，拥有下一代特性，卓越的速度，原生工具调用以及多模态生成。"
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 的实验性多模态AI模型，拥有下一代特性，卓越的速度，原生工具调用以及多模态生成。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "一个 Gemini 2.0 Flash 模型，针对成本效益和低延迟等目标进行了优化。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，拥有下一代特性，卓越的速度，原生工具调用以及多模态生成。"
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 是 Google 的实验性多模态推理AI模型，能对复杂问题进行推理，拥有新的思维能力。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，拥有下一代特性，卓越的速度，原生工具调用以及多模态生成。"
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 是 Google 的实验性多模态推理AI模型，能对复杂问题进行推理，拥有新的思维能力。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 是 Google 的实验性多模态AI模型，对输出质量有一定改进。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 是 Google 的实验性多模态AI模型，拥有改进的编码、推理和视觉能力。"
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，与历史版本相比有一定的质量提升，特别是对于世界知识、代码和长上下文。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，与历史版本相比有一定的质量提升。"
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 是 Google 的实验性多模态AI模型，与历史版本相比有一定的质量提升。"
|
||||
},
|
||||
"gemma-7b-it": {
|
||||
"description": "Gemma 7B 适合中小规模任务处理，兼具成本效益。"
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview具备强大的复杂推理能力，在逻辑推理、数学、编程等领域表现优异。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改进，包括卓越的速度、原生工具使用、多模态生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental 是 Google 最新的实验性多模态AI模型，与历史版本相比有一定的质量提升，特别是对于世界知识、代码和长上下文。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash 提供了优化后的多模态处理能力，适用多种复杂任务场景。"
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 旨在处理结合视觉和文本数据的任务。它在图像描述和视觉问答等任务中表现出色，跨越了语言生成和视觉推理之间的鸿沟。"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先进的多语言开源大型语言模型，以极低成本体验媲美 405B 模型的性能。基于 Transformer 结构，并通过监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）提升有用性和安全性。其指令调优版本专为多语言对话优化，在多项行业基准上表现优于众多开源和封闭聊天模型。知识截止日期为 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 多语言大语言模型 ( LLM ) 是 70B（文本输入/文本输出）中的预训练和指令调整生成模型。 Llama 3.3 指令调整的纯文本模型针对多语言对话用例进行了优化，并且在常见行业基准上优于许多可用的开源和封闭式聊天模型。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 旨在处理结合视觉和文本数据的任务。它在图像描述和视觉问答等任务中表现出色，跨越了语言生成和视觉推理之间的鸿沟。"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先进的多语言开源大型语言模型，以极低成本体验媲美 405B 模型的性能。基于 Transformer 结构，并通过监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）提升有用性和安全性。其指令调优版本专为多语言对话优化，在多项行业基准上表现优于众多开源和封闭聊天模型。知识截止日期为 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先进的多语言开源大型语言模型，以极低成本体验媲美 405B 模型的性能。基于 Transformer 结构，并通过监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）提升有用性和安全性。其指令调优版本专为多语言对话优化，在多项行业基准上表现优于众多开源和封闭聊天模型。知识截止日期为 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct 是 Llama 3.1 Instruct 模型中最大、最强大的模型，是一款高度先进的对话推理和合成数据生成模型，也可以用作在特定领域进行专业持续预训练或微调的基础。Llama 3.1 提供的多语言大型语言模型 (LLMs) 是一组预训练的、指令调整的生成模型，包括 8B、70B 和 405B 大小 (文本输入/输出)。Llama 3.1 指令调整的文本模型 (8B、70B、405B) 专为多语言对话用例进行了优化，并在常见的行业基准测试中超过了许多可用的开源聊天模型。Llama 3.1 旨在用于多种语言的商业和研究用途。指令调整的文本模型适用于类似助手的聊天，而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。Llama 3.1 模型还支持利用其模型的输出来改进其他模型，包括合成数据生成和精炼。Llama 3.1 是使用优化的变压器架构的自回归语言模型。调整版本使用监督微调 (SFT) 和带有人类反馈的强化学习 (RLHF) 来符合人类对帮助性和安全性的偏好。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "复杂视觉任务模型，提供高性能图片理解、分析能力。"
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "复杂视觉任务模型，提供基于多张图片的高性能理解、分析能力。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -182,6 +182,12 @@
|
||||
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
|
||||
"description": "GLM-4-9B-Chat 是智譜 AI 推出的 GLM-4 系列預訓練模型中的開源版本。該模型在語義、數學、推理、代碼和知識等多個方面表現出色。除了支持多輪對話外，GLM-4-9B-Chat 還具備網頁瀏覽、代碼執行、自定義工具調用（Function Call）和長文本推理等高級功能。模型支持 26 種語言，包括中文、英文、日文、韓文和德文等。在多項基準測試中，GLM-4-9B-Chat 展現了優秀的性能，如 AlignBench-v2、MT-Bench、MMLU 和 C-Eval 等。該模型支持最大 128K 的上下文長度，適用於學術研究和商業應用"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1 是一款強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了模型中的重複性和可讀性問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷啟動數據，進一步優化了推理性能。它在數學、代碼和推理任務中與 OpenAI-o1 表現相當，並且透過精心設計的訓練方法，提升了整體效果。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
|
||||
"description": "DeepSeek-V3 是一款擁有 6710 億參數的混合專家（MoE）語言模型，採用多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構，結合無輔助損失的負載平衡策略，優化推理和訓練效率。透過在 14.8 萬億高質量tokens上預訓練，並進行監督微調和強化學習，DeepSeek-V3 在性能上超越其他開源模型，接近領先閉源模型。"
|
||||
},
|
||||
"Pro/google/gemma-2-9b-it": {
|
||||
"description": "Gemma 是 Google 開發的輕量級、最先進的開放模型系列之一。它是一個僅解碼器的大型語言模型，支持英語，提供開放權重、預訓練變體和指令微調變體。Gemma 模型適用於各種文本生成任務，包括問答、摘要和推理。該 9B 模型是通過 8 萬億個 tokens 訓練而成。其相對較小的規模使其可以在資源有限的環境中部署，如筆記本電腦、桌面電腦或您自己的雲基礎設施，從而使更多人能夠訪問最先進的 AI 模型並促進創新"
|
||||
},
|
||||
@@ -440,6 +446,9 @@
|
||||
"anthropic/claude-3-opus": {
|
||||
"description": "Claude 3 Opus 是 Anthropic 用於處理高度複雜任務的最強大模型。它在性能、智能、流暢性和理解力方面表現卓越。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Haiku 是 Anthropic 最快的下一代模型。與 Claude 3 Haiku 相比，Claude 3.5 Haiku 在各項技能上都有所提升，並在許多智力基準測試中超越了上一代最大的模型 Claude 3 Opus。"
|
||||
},
|
||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
|
||||
"description": "Claude 3.5 Sonnet 提供了超越 Opus 的能力和比 Sonnet 更快的速度，同時保持與 Sonnet 相同的價格。Sonnet 特別擅長程式設計、數據科學、視覺處理、代理任務。"
|
||||
},
|
||||
@@ -590,6 +599,21 @@
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-70b": {
|
||||
"description": "DeepSeek R1——DeepSeek 套件中更大更智能的模型——被蒸餾到 Llama 70B 架構中。基於基準測試和人工評估，該模型比原始 Llama 70B 更智能，尤其在需要數學和事實精確性的任務上表現出色。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-llama-8b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型透過知識蒸餾技術，將 DeepSeek-R1 生成的樣本對 Qwen、Llama 等開源模型進行微調後得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型透過知識蒸餾技術，將 DeepSeek-R1 生成的樣本對 Qwen、Llama 等開源模型進行微調後得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型透過知識蒸餾技術，將 DeepSeek-R1 生成的樣本對 Qwen、Llama 等開源模型進行微調後得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型透過知識蒸餾技術，將 DeepSeek-R1 生成的樣本對 Qwen、Llama 等開源模型進行微調後得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
|
||||
"description": "DeepSeek-R1-Distill 系列模型透過知識蒸餾技術，將 DeepSeek-R1 生成的樣本對 Qwen、Llama 等開源模型進行微調後得到。"
|
||||
},
|
||||
"deepseek-reasoner": {
|
||||
"description": "DeepSeek 推出的推理模型。在輸出最終回答之前，模型會先輸出一段思維鏈內容，以提升最終答案的準確性。"
|
||||
},
|
||||
@@ -698,20 +722,26 @@
|
||||
"gemini-1.5-pro-latest": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Pro 支持高達 200 萬個 tokens，是中型多模態模型的理想選擇，適用於複雜任務的多方面支持。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改進，包括卓越的速度、原生工具使用、多模態生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改進，包括卓越的速度、原生工具使用、多模態生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-exp": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的實驗性多模態AI模型，擁有下一代特性，卓越的速度，原生工具調用以及多模態生成。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": {
|
||||
"description": "一個 Gemini 2.0 Flash 模型，針對成本效益和低延遲等目標進行了優化。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的實驗性多模態AI模型，擁有下一代特性，卓越的速度，原生工具調用以及多模態生成。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash Exp 是 Google 最新的實驗性多模態AI模型，擁有下一代特性，卓越的速度，原生工具調用以及多模態生成。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1114": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1114 是 Google 最新的實驗性多模態 AI 模型，具備快速處理能力，支持文本、影像和影片輸入，適用於多種任務的高效擴展。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1121": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1121 是 Google 最新的實驗性多模態 AI 模型，具備快速處理能力，支持文本、圖像和視頻輸入，適用於多種任務的高效擴展。"
|
||||
"gemini-2.0-pro-exp-02-05": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental 是 Google 最新的實驗性多模態AI模型，與歷史版本相比有一定的質量提升，特別是對於世界知識、代碼和長上下文。"
|
||||
},
|
||||
"gemini-exp-1206": {
|
||||
"description": "Gemini Exp 1206 是 Google 最新的實驗性多模態 AI 模型，與歷史版本相比有一定的質量提升。"
|
||||
@@ -779,6 +809,12 @@
|
||||
"glm-zero-preview": {
|
||||
"description": "GLM-Zero-Preview具備強大的複雜推理能力，在邏輯推理、數學、程式設計等領域表現優異。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-flash-001": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Flash 提供下一代功能和改進，包括卓越的速度、原生工具使用、多模態生成和1M令牌上下文窗口。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free": {
|
||||
"description": "Gemini 2.0 Pro Experimental 是 Google 最新的實驗性多模態AI模型，與歷史版本相比有一定的質量提升，特別是對於世界知識、代碼和長上下文。"
|
||||
},
|
||||
"google/gemini-flash-1.5": {
|
||||
"description": "Gemini 1.5 Flash 提供了優化後的多模態處理能力，適用於多種複雜任務場景。"
|
||||
},
|
||||
@@ -995,6 +1031,9 @@
|
||||
"llama-3.2-90b-vision-preview": {
|
||||
"description": "Llama 3.2 旨在處理結合視覺和文本數據的任務。它在圖像描述和視覺問答等任務中表現出色，跨越了語言生成和視覺推理之間的鴻溝。"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先進的多語言開源大型語言模型，以極低成本體驗媲美 405B 模型的性能。基於 Transformer 結構，並透過監督微調（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）提升有用性和安全性。其指令調優版本專為多語言對話優化，在多項行業基準上表現優於眾多開源和封閉聊天模型。知識截止日期為 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"llama-3.3-70b-versatile": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.3 多語言大語言模型 (LLM) 是 70B（文本輸入/文本輸出）中的預訓練和指令調整生成模型。Llama 3.3 指令調整的純文本模型針對多語言對話用例進行了優化，並且在常見行業基準上優於許多可用的開源和封閉式聊天模型。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1136,6 +1175,12 @@
|
||||
"meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
|
||||
"description": "LLaMA 3.2 旨在處理結合視覺和文本數據的任務。它在圖像描述和視覺問答等任務中表現出色，跨越了語言生成和視覺推理之間的鴻溝。"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先進的多語言開源大型語言模型，以極低成本體驗媲美 405B 模型的性能。基於 Transformer 結構，並透過監督微調（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）提升有用性和安全性。其指令調優版本專為多語言對話優化，在多項行業基準上表現優於眾多開源和封閉聊天模型。知識截止日期為 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
|
||||
"description": "Llama 3.3 是 Llama 系列最先進的多語言開源大型語言模型，以極低成本體驗媲美 405B 模型的性能。基於 Transformer 結構，並透過監督微調（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）提升有用性和安全性。其指令調優版本專為多語言對話優化，在多項行業基準上表現優於眾多開源和封閉聊天模型。知識截止日期為 2023 年 12 月"
|
||||
},
|
||||
"meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
|
||||
"description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct 是 Llama 3.1 Instruct 模型中最大、最強大的模型，是一款高度先進的對話推理和合成數據生成模型，也可以用作在特定領域進行專業持續預訓練或微調的基礎。Llama 3.1 提供的多語言大型語言模型 (LLMs) 是一組預訓練的、指令調整的生成模型，包括 8B、70B 和 405B 大小 (文本輸入/輸出)。Llama 3.1 指令調整的文本模型 (8B、70B、405B) 專為多語言對話用例進行了優化，並在常見的行業基準測試中超過了許多可用的開源聊天模型。Llama 3.1 旨在用於多種語言的商業和研究用途。指令調整的文本模型適用於類似助手的聊天，而預訓練模型可以適應各種自然語言生成任務。Llama 3.1 模型還支持利用其模型的輸出來改進其他模型，包括合成數據生成和精煉。Llama 3.1 是使用優化的變壓器架構的自回歸語言模型。調整版本使用監督微調 (SFT) 和帶有人類反饋的強化學習 (RLHF) 來符合人類對幫助性和安全性的偏好。"
|
||||
},
|
||||
@@ -1549,5 +1594,8 @@
|
||||
},
|
||||
"yi-vision": {
|
||||
"description": "複雜視覺任務模型，提供高性能圖片理解、分析能力。"
|
||||
},
|
||||
"yi-vision-v2": {
|
||||
"description": "複雜視覺任務模型，提供基於多張圖片的高性能理解、分析能力。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
+1
-1
@@ -126,7 +126,7 @@
|
||||
"@lobehub/charts": "^1.12.0",
|
||||
"@lobehub/chat-plugin-sdk": "^1.32.4",
|
||||
"@lobehub/chat-plugins-gateway": "^1.9.0",
|
||||
"@lobehub/icons": "^1.61.1",
|
||||
"@lobehub/icons": "^1.69.0",
|
||||
"@lobehub/tts": "^1.28.0",
|
||||
"@lobehub/ui": "^1.164.10",
|
||||
"@neondatabase/serverless": "^0.10.4",
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user