@lobehub/chat
Version:
Lobe Chat - an open-source, high-performance chatbot framework that supports speech synthesis, multimodal, and extensible Function Call plugin system. Supports one-click free deployment of your private ChatGPT/LLM web application.
453 lines • 248 kB
JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "Zero One Everything, il più recente modello open source fine-tuned, con 34 miliardi di parametri, supporta vari scenari di dialogo, con dati di addestramento di alta qualità, allineati alle preferenze umane."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "Zero One Everything, il più recente modello open source fine-tuned, con 9 miliardi di parametri, supporta vari scenari di dialogo, con dati di addestramento di alta qualità, allineati alle preferenze umane."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "【Versione 360】DeepSeek-R1 ha utilizzato tecniche di apprendimento rinforzato su larga scala nella fase di post-addestramento, migliorando notevolmente la capacità di inferenza del modello con pochissimi dati etichettati. Le prestazioni sono paragonabili alla versione ufficiale OpenAI o1 in compiti di matematica, codice e ragionamento in linguaggio naturale."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro, come membro importante della serie di modelli AI di 360, soddisfa le diverse applicazioni del linguaggio naturale con un'efficace capacità di elaborazione del testo, supportando la comprensione di testi lunghi e conversazioni a più turni."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "Modello dedicato alla traduzione, ottimizzato con un profondo affinamento, con risultati di traduzione all'avanguardia."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "360GPT Turbo offre potenti capacità di calcolo e dialogo, con un'eccellente comprensione semantica e efficienza di generazione, rappresentando una soluzione ideale per assistenti intelligenti per aziende e sviluppatori."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K enfatizza la sicurezza semantica e l'orientamento alla responsabilità, progettato specificamente per scenari applicativi con elevati requisiti di sicurezza dei contenuti, garantendo l'accuratezza e la robustezza dell'esperienza utente."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "360gpt2-o1 utilizza la ricerca ad albero per costruire catene di pensiero e introduce un meccanismo di riflessione, addestrato tramite apprendimento rinforzato, dotando il modello della capacità di auto-riflessione e correzione degli errori."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro è un modello avanzato di elaborazione del linguaggio naturale lanciato da 360, con eccellenti capacità di generazione e comprensione del testo, in particolare nel campo della generazione e creazione, capace di gestire compiti complessi di conversione linguistica e interpretazione di ruoli."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "360zhinao2-o1 utilizza la ricerca ad albero per costruire catene di pensiero e introduce un meccanismo di riflessione, addestrato tramite apprendimento rinforzato, dotando il modello della capacità di auto-riflessione e correzione degli errori."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra è la versione più potente della serie di modelli Spark, migliorando la comprensione e la sintesi del contenuto testuale mentre aggiorna il collegamento alla ricerca online. È una soluzione completa per migliorare la produttività lavorativa e rispondere con precisione alle esigenze, rappresentando un prodotto intelligente all'avanguardia nel settore."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "Utilizza tecnologie di ricerca avanzate per collegare completamente il grande modello con la conoscenza di settore e la conoscenza globale. Supporta il caricamento di vari documenti come PDF, Word e l'immissione di URL, con acquisizione di informazioni tempestiva e completa, e risultati di output accurati e professionali."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "Ottimizzato per scenari aziendali ad alta frequenza, con un notevole miglioramento delle prestazioni e un ottimo rapporto qualità-prezzo. Rispetto al modello Baichuan2, la creazione di contenuti è migliorata del 20%, le domande di conoscenza del 17% e le capacità di interpretazione di ruoli del 40%. Le prestazioni complessive superano quelle di GPT3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "Dotato di una finestra di contesto ultra lunga di 128K, ottimizzato per scenari aziendali ad alta frequenza, con un notevole miglioramento delle prestazioni e un ottimo rapporto qualità-prezzo. Rispetto al modello Baichuan2, la creazione di contenuti è migliorata del 20%, le domande di conoscenza del 17% e le capacità di interpretazione di ruoli del 40%. Le prestazioni complessive superano quelle di GPT3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "Il modello ha la migliore capacità in Cina, superando i modelli mainstream esteri in compiti cinesi come enciclopedie, testi lunghi e creazione di contenuti. Ha anche capacità multimodali leader nel settore, con prestazioni eccellenti in vari benchmark di valutazione."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "Il modello con le migliori capacità in patria, supera i modelli principali esteri in compiti cinesi come enciclopedie, testi lunghi e creazione di contenuti. Possiede anche capacità multimodali leader del settore, con prestazioni eccellenti in vari benchmark di valutazione."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "Il modello con le migliori capacità in patria, supera i modelli principali esteri in compiti cinesi come enciclopedie, testi lunghi e creazione di contenuti. Possiede anche capacità multimodali leader del settore, con prestazioni eccellenti in vari benchmark di valutazione."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "LLM avanzato ed efficiente, specializzato in ragionamento, matematica e programmazione."
},
"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 benchmark e valutazioni umane, questo modello è più intelligente del Llama 70B originale, eccellendo in particolare in compiti che richiedono precisione matematica e fattuale."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "Il modello di distillazione DeepSeek-R1 basato su Qwen2.5-Math-1.5B ottimizza le prestazioni di inferenza attraverso l'apprendimento rinforzato e dati di avvio a freddo, aggiornando il benchmark multi-task del modello open source."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "Il modello di distillazione DeepSeek-R1 basato su Qwen2.5-14B ottimizza le prestazioni di inferenza attraverso l'apprendimento rinforzato e dati di avvio a freddo, aggiornando il benchmark multi-task del modello open source."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "La serie DeepSeek-R1 ottimizza le prestazioni di inferenza attraverso l'apprendimento rinforzato e dati di avvio a freddo, aggiornando il benchmark multi-task del modello open source, superando il livello di OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "Il modello di distillazione DeepSeek-R1 basato su Qwen2.5-Math-7B ottimizza le prestazioni di inferenza attraverso l'apprendimento rinforzato e dati di avvio a freddo, aggiornando il benchmark multi-task del modello open source."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 è un modello MoE sviluppato internamente dalla DeepSeek Company. I risultati di DeepSeek-V3 in molte valutazioni superano quelli di altri modelli open source come Qwen2.5-72B e Llama-3.1-405B, e si confronta alla pari con i modelli closed source di punta a livello mondiale come GPT-4o e Claude-3.5-Sonnet."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite offre una velocità di risposta eccezionale e un miglior rapporto qualità-prezzo, fornendo ai clienti scelte più flessibili per diversi scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite offre una velocità di risposta eccezionale e un miglior rapporto qualità-prezzo, fornendo ai clienti scelte più flessibili per diversi scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite offre una velocità di risposta eccezionale e un miglior rapporto qualità-prezzo, fornendo ai clienti scelte più flessibili per diversi scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "Il modello principale con le migliori prestazioni, adatto per gestire compiti complessi, con ottimi risultati in domande di riferimento, sintesi, creazione, classificazione del testo, role-playing e altri scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 128k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "Il modello principale con le migliori prestazioni, adatto per gestire compiti complessi, con ottimi risultati in domande di riferimento, sintesi, creazione, classificazione del testo, role-playing e altri scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "Il modello principale con le migliori prestazioni, adatto per gestire compiti complessi, con ottimi risultati in domande di riferimento, sintesi, creazione, classificazione del testo, role-playing e altri scenari. Supporta inferenza e fine-tuning con una finestra contestuale di 4k."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala di punta sviluppato da Baidu, che copre un'enorme quantità di dati in cinese e inglese, con potenti capacità generali, in grado di soddisfare la maggior parte delle esigenze di domande e risposte, generazione creativa e scenari di applicazione dei plugin; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala di punta sviluppato da Baidu, che copre un'enorme quantità di dati in cinese e inglese, con potenti capacità generali, in grado di soddisfare la maggior parte delle esigenze di domande e risposte, generazione creativa e scenari di applicazione dei plugin; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala di punta sviluppato da Baidu, che copre un'enorme quantità di dati in cinese e inglese, con potenti capacità generali, in grado di soddisfare la maggior parte delle esigenze di domande e risposte, generazione creativa e scenari di applicazione dei plugin; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala ultra avanzato sviluppato da Baidu, che rispetto a ERNIE 3.5 ha subito un aggiornamento completo delle capacità del modello, ampiamente applicabile a scenari di compiti complessi in vari settori; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala ultra avanzato sviluppato da Baidu, che rispetto a ERNIE 3.5 ha subito un aggiornamento completo delle capacità del modello, ampiamente applicabile a scenari di compiti complessi in vari settori; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "Il modello linguistico ultra grande di Baidu, auto-sviluppato, offre eccellenti prestazioni generali, ampiamente utilizzabile in scenari complessi di vari settori; supporta l'integrazione automatica dei plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'attualità delle informazioni nelle risposte. Rispetto a ERNIE 4.0, offre prestazioni superiori."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "Modello di linguaggio di grande scala ultra avanzato sviluppato da Baidu, con prestazioni complessive eccezionali, ampiamente applicabile a scenari di compiti complessi in vari settori; supporta l'integrazione automatica con il plugin di ricerca di Baidu, garantendo l'aggiornamento delle informazioni nelle risposte. Rispetto a ERNIE 4.0, offre prestazioni superiori."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "Modello di linguaggio verticale sviluppato da Baidu, adatto per applicazioni come NPC nei giochi, dialoghi di assistenza clienti, e interpretazione di ruoli nei dialoghi, con uno stile di personaggio più distintivo e coerente, capacità di seguire le istruzioni più forte e prestazioni di inferenza superiori."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "Modello di linguaggio leggero sviluppato da Baidu, che combina prestazioni eccellenti del modello con prestazioni di inferenza, con risultati migliori rispetto a ERNIE Lite, adatto per l'uso in schede di accelerazione AI a bassa potenza."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "Modello di linguaggio ad alte prestazioni sviluppato da Baidu, lanciato nel 2024, con capacità generali eccellenti, adatto come modello di base per il fine-tuning, per gestire meglio le problematiche di scenari specifici, mantenendo al contempo prestazioni di inferenza eccezionali."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "Modello di linguaggio ad alte prestazioni sviluppato da Baidu, lanciato nel 2024, con capacità generali eccellenti, risultati migliori rispetto a ERNIE Speed, adatto come modello di base per il fine-tuning, per gestire meglio le problematiche di scenari specifici, mantenendo al contempo prestazioni di inferenza eccezionali."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) è un modello innovativo, adatto per applicazioni in più settori e compiti complessi."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B è un potente modello linguistico visivo, supporta l'elaborazione multimodale di immagini e testo, in grado di riconoscere con precisione il contenuto delle immagini e generare descrizioni o risposte correlate."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B è un potente modello linguistico visivo, supporta l'elaborazione multimodale di immagini e testo, in grado di riconoscere con precisione il contenuto delle immagini e generare descrizioni o risposte correlate."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "Eccellenti capacità di ragionamento visivo su immagini ad alta risoluzione, adatte per applicazioni di comprensione visiva."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "Capacità avanzate di ragionamento visivo per applicazioni di agenti di comprensione visiva."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "Modello di testo ottimizzato per le istruzioni di Llama 3.1, progettato per casi d'uso di dialogo multilingue, che si distingue in molti modelli di chat open source e chiusi in benchmark di settore comuni."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "Modello di testo ottimizzato per le istruzioni di Llama 3.1, progettato per casi d'uso di dialogo multilingue, che si distingue in molti modelli di chat open source e chiusi in benchmark di settore comuni."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "Modello di testo ottimizzato per le istruzioni di Llama 3.1, progettato per casi d'uso di dialogo multilingue, che si distingue in molti modelli di chat open source e chiusi in benchmark di settore comuni."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "Modello di linguaggio di piccole dimensioni all'avanguardia, dotato di comprensione linguistica, eccellenti capacità di ragionamento e generazione di testo."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "Modello di linguaggio di piccole dimensioni all'avanguardia, dotato di comprensione linguistica, eccellenti capacità di ragionamento e generazione di testo."
},
"Meta-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 e migliorato tramite fine-tuning supervisionato (SFT) e apprendimento rinforzato con feedback umano (RLHF) per aumentarne l'utilità e la sicurezza. La sua versione ottimizzata per le istruzioni è progettata per dialoghi multilingue, superando molti modelli di chat open source e chiusi in vari benchmark di settore. La data di conoscenza è dicembre 2023."
},
"MiniMax-M1": {
"description": "Modello di inferenza completamente sviluppato internamente. Leader mondiale: 80K catene di pensiero x 1M input, prestazioni paragonabili ai migliori modelli internazionali."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "Nella serie di modelli MiniMax-01, abbiamo fatto un'innovazione audace: per la prima volta abbiamo implementato su larga scala un meccanismo di attenzione lineare, rendendo l'architettura Transformer tradizionale non più l'unica opzione. Questo modello ha un numero di parametri che raggiunge i 456 miliardi, con un'attivazione singola di 45,9 miliardi. Le prestazioni complessive del modello sono paragonabili a quelle dei migliori modelli internazionali, mentre è in grado di gestire in modo efficiente contesti globali lunghi fino a 4 milioni di token, 32 volte rispetto a GPT-4o e 20 volte rispetto a Claude-3.5-Sonnet."
},
"MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
"description": "MiniMax-M1 è un modello di inferenza a grande scala con pesi open source e attenzione mista, con 456 miliardi di parametri, di cui circa 45,9 miliardi attivati per ogni token. Il modello supporta nativamente un contesto ultra-lungo di 1 milione di token e, grazie al meccanismo di attenzione lampo, riduce del 75% il carico computazionale in operazioni floating point rispetto a DeepSeek R1 in compiti di generazione con 100.000 token. Inoltre, MiniMax-M1 adotta un'architettura MoE (Mixture of Experts), combinando l'algoritmo CISPO e un design di attenzione mista per un addestramento efficiente tramite apprendimento rinforzato, raggiungendo prestazioni leader nel settore per inferenze con input lunghi e scenari reali di ingegneria software."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) è un modello di istruzioni ad alta precisione, adatto per calcoli complessi."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "Stesso modello Phi-3-medium, ma con una dimensione di contesto più grande per RAG o prompting a pochi colpi."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "Un modello con 14 miliardi di parametri, dimostra una qualità migliore rispetto a Phi-3-mini, con un focus su dati densi di ragionamento di alta qualità."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "Stesso modello Phi-3-mini, ma con una dimensione di contesto più grande per RAG o prompting a pochi colpi."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "Il membro più piccolo della famiglia Phi-3. Ottimizzato sia per qualità che per bassa latenza."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "Stesso modello Phi-3-small, ma con una dimensione di contesto più grande per RAG o prompting a pochi colpi."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "Un modello con 7 miliardi di parametri, dimostra una qualità migliore rispetto a Phi-3-mini, con un focus su dati densi di ragionamento di alta qualità."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "Versione aggiornata del modello Phi-3-mini."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "Versione aggiornata del modello Phi-3-vision."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct è un modello linguistico di grandi dimensioni con fine-tuning per istruzioni nella serie Qwen2, con una dimensione di 7B parametri. Questo modello si basa sull'architettura Transformer, utilizzando funzioni di attivazione SwiGLU, bias QKV di attenzione e attenzione a query di gruppo. È in grado di gestire input di grandi dimensioni. Ha dimostrato prestazioni eccellenti in comprensione linguistica, generazione, capacità multilingue, codifica, matematica e ragionamento in vari benchmark, superando la maggior parte dei modelli open source e mostrando competitività paragonabile a modelli proprietari in alcuni compiti. Qwen2-7B-Instruct ha mostrato miglioramenti significativi in vari test rispetto a Qwen1.5-7B-Chat."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct è uno dei più recenti modelli linguistici di grandi dimensioni rilasciati da Alibaba Cloud. Questo modello da 7B ha capacità notevolmente migliorate in codifica e matematica. Il modello offre anche supporto multilingue, coprendo oltre 29 lingue, tra cui cinese e inglese. Ha mostrato miglioramenti significativi nel seguire istruzioni, comprendere dati strutturati e generare output strutturati (soprattutto JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct è l'ultima versione della serie di modelli linguistici di grandi dimensioni specifici per il codice rilasciata da Alibaba Cloud. Questo modello, basato su Qwen2.5, ha migliorato significativamente le capacità di generazione, ragionamento e riparazione del codice grazie all'addestramento su 55 trilioni di token. Ha potenziato non solo le capacità di codifica, ma ha anche mantenuto i vantaggi nelle abilità matematiche e generali. Il modello fornisce una base più completa per applicazioni pratiche come agenti di codice."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL è il nuovo membro della serie Qwen, dotato di potenti capacità di comprensione visiva. È in grado di analizzare il testo, i grafici e il layout all'interno delle immagini, nonché di comprendere video lunghi e catturare eventi. Può effettuare ragionamenti, manipolare strumenti, supportare la localizzazione di oggetti in diversi formati e generare output strutturati. Inoltre, è stato ottimizzato per la formazione dinamica di risoluzione e frame rate nella comprensione video, migliorando l'efficienza dell'encoder visivo."
},
"Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking è un modello di linguaggio visivo open source (VLM) rilasciato congiuntamente da Zhipu AI e dal laboratorio KEG dell'Università di Tsinghua, progettato specificamente per gestire compiti cognitivi multimodali complessi. Basato sul modello di base GLM-4-9B-0414, il modello introduce il meccanismo di ragionamento \"Catena di Pensiero\" (Chain-of-Thought) e utilizza strategie di apprendimento rinforzato, migliorando significativamente la capacità di ragionamento cross-modale e la stabilità."
},
"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-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B è un modello ottenuto attraverso il distillamento del knowledge da Qwen2.5-Math-7B. Questo modello è stato fine-tunato utilizzando 800.000 campioni selezionati generati da DeepSeek-R1, dimostrando un'ottima capacità di inferenza. Ha ottenuto risultati eccellenti in diversi benchmark, raggiungendo una precisione del 92,8% su MATH-500, un tasso di passaggio del 55,5% su AIME 2024 e una valutazione di 1189 su CodeForces, dimostrando una forte capacità matematica e di programmazione per un modello di 7B."
},
"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."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview è un modello di elaborazione del linguaggio naturale innovativo, in grado di gestire in modo efficiente compiti complessi di generazione di dialoghi e comprensione del contesto."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview è un modello di ricerca sviluppato dal team Qwen, focalizzato sulle capacità di inferenza visiva, con vantaggi unici nella comprensione di scenari complessi e nella risoluzione di problemi matematici legati alla visione."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ è il modello di inferenza della serie Qwen. Rispetto ai tradizionali modelli di ottimizzazione delle istruzioni, QwQ possiede capacità di pensiero e ragionamento, consentendo prestazioni significativamente migliorate nei compiti downstream, specialmente nella risoluzione di problemi complessi. QwQ-32B è un modello di inferenza di medie dimensioni, in grado di ottenere prestazioni competitive rispetto ai modelli di inferenza all'avanguardia (come DeepSeek-R1, o1-mini). Questo modello utilizza tecnologie come RoPE, SwiGLU, RMSNorm e Attention QKV bias, con una struttura di rete a 64 strati e 40 teste di attenzione Q (nel GQA, KV è 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview è l'ultimo modello di ricerca sperimentale di Qwen, focalizzato sul miglioramento delle capacità di ragionamento dell'IA. Esplorando meccanismi complessi come la mescolanza linguistica e il ragionamento ricorsivo, i principali vantaggi includono potenti capacità di analisi del ragionamento, abilità matematiche e di programmazione. Tuttavia, ci sono anche problemi di cambio linguistico, cicli di ragionamento, considerazioni di sicurezza e differenze in altre capacità."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 è un modello di linguaggio universale avanzato, supportando vari tipi di istruzioni."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct è un modello linguistico di grandi dimensioni con fine-tuning per istruzioni nella serie Qwen2, con una dimensione di 72B parametri. Questo modello si basa sull'architettura Transformer, utilizzando funzioni di attivazione SwiGLU, bias QKV di attenzione e attenzione a query di gruppo. È in grado di gestire input di grandi dimensioni. Ha dimostrato prestazioni eccellenti in comprensione linguistica, generazione, capacità multilingue, codifica, matematica e ragionamento in vari benchmark, superando la maggior parte dei modelli open source e mostrando competitività paragonabile a modelli proprietari in alcuni compiti."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL è l'ultima iterazione del modello Qwen-VL, che ha raggiunto prestazioni all'avanguardia nei benchmark di comprensione visiva."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, progettata per ottimizzare l'elaborazione di compiti istruzionali."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, progettata per ottimizzare l'elaborazione di compiti istruzionali."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Un grande modello linguistico sviluppato dal team di Alibaba Cloud Tongyi Qianwen"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli linguistici di grandi dimensioni, con una maggiore capacità di comprensione e generazione."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli linguistici di grandi dimensioni, progettata per ottimizzare l'elaborazione dei compiti istruzionali."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, progettata per ottimizzare l'elaborazione di compiti istruzionali."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 è una nuova serie di modelli linguistici di grandi dimensioni, progettata per ottimizzare l'elaborazione dei compiti istruzionali."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder si concentra sulla scrittura di codice."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct è l'ultima versione della serie di modelli linguistici di grandi dimensioni specifici per il codice rilasciata da Alibaba Cloud. Questo modello, basato su Qwen2.5, ha migliorato significativamente le capacità di generazione, ragionamento e riparazione del codice grazie all'addestramento su 55 trilioni di token. Ha potenziato non solo le capacità di codifica, ma ha anche mantenuto i vantaggi nelle abilità matematiche e generali. Il modello fornisce una base più completa per applicazioni pratiche come agenti di codice."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct è un modello multimodale di grande dimensione sviluppato dal team di Qwen2.5-VL, parte della serie Qwen2.5-VL. Questo modello non solo è in grado di riconoscere oggetti comuni, ma può anche analizzare testo, grafici, icone, disegni e layout all'interno delle immagini. Funziona come un agente visivo, capace di ragionare e manipolare strumenti in modo dinamico, con la capacità di utilizzare computer e telefoni cellulari. Inoltre, questo modello può localizzare con precisione gli oggetti all'interno delle immagini e generare output strutturati per fatture, tabelle e altro ancora. Rispetto al modello precedente Qwen2-VL, questa versione ha visto un miglioramento nelle capacità matematiche e di risoluzione di problemi grazie al learning by reinforcement, e il suo stile di risposta è più allineato alle preferenze umane."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL è un modello di linguaggio visivo della serie Qwen2.5. Questo modello presenta miglioramenti significativi in diversi aspetti: dispone di una capacità di comprensione visiva migliore, in grado di riconoscere oggetti comuni, analizzare testi, grafici e layout; come agente visivo, può ragionare e guidare dinamicamente l'uso degli strumenti; supporta la comprensione di video di durata superiore a un'ora e la cattura di eventi chiave; può localizzare oggetti nelle immagini con precisione attraverso la generazione di bounding box o punti; supporta la generazione di output strutturati, particolarmente adatti a dati scannerizzati come fatture e tabelle."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero."
},
"Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 è l'ultima serie del modello Qwen, supporta un contesto di 128k, e rispetto ai modelli open source attualmente migliori, Qwen2-72B supera significativamente i modelli leader attuali in comprensione del linguaggio naturale, conoscenza, codice, matematica e capacità multilingue."
},
"Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2 è l'ultima serie del modello Qwen, in grado di superare i modelli open source ottimali di dimensioni simili e anche modelli di dimensioni maggiori. Qwen2 7B ha ottenuto vantaggi significativi in vari test, in particolare nella comprensione del codice e del cinese."
},
"Qwen2-VL-72B": {
"description": "Qwen2-VL-72B è un potente modello di linguaggio visivo, supporta l'elaborazione multimodale di immagini e testo, in grado di riconoscere con precisione il contenuto delle immagini e generare descrizioni o risposte correlate."
},
"Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-14B-Instruct è un grande modello linguistico con 14 miliardi di parametri, con prestazioni eccellenti, ottimizzato per scenari in cinese e multilingue, supporta applicazioni di domande e risposte intelligenti, generazione di contenuti e altro."
},
"Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-32B-Instruct è un grande modello linguistico con 32 miliardi di parametri, con prestazioni equilibrate, ottimizzato per scenari in cinese e multilingue, supporta applicazioni di domande e risposte intelligenti, generazione di contenuti e altro."
},
"Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-72B-Instruct supporta un contesto di 16k, generando testi lunghi oltre 8K. Supporta chiamate di funzione e interazioni senza soluzione di continuità con sistemi esterni, aumentando notevolmente flessibilità e scalabilità. La conoscenza del modello è notevolmente aumentata e ha migliorato significativamente le capacità di codifica e matematica, con supporto per oltre 29 lingue."
},
"Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct è un grande modello linguistico con 7 miliardi di parametri, supporta chiamate di funzione e interazioni senza soluzione di continuità con sistemi esterni, aumentando notevolmente flessibilità e scalabilità. Ottimizzato per scenari in cinese e multilingue, supporta applicazioni di domande e risposte intelligenti, generazione di contenuti e altro."
},
"Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct è un modello di istruzioni per la programmazione basato su un pre-addestramento su larga scala, con potenti capacità di comprensione e generazione del codice, in grado di gestire in modo efficiente vari compiti di programmazione, particolarmente adatto per la scrittura intelligente di codice, la generazione di script automatizzati e la risoluzione di problemi di programmazione."
},
"Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct è un grande modello linguistico progettato per la generazione di codice, la comprensione del codice e scenari di sviluppo efficienti, con una scala di 32 miliardi di parametri all'avanguardia nel settore, in grado di soddisfare esigenze di programmazione diversificate."
},
"SenseChat": {
"description": "Modello di base (V4), lunghezza del contesto di 4K, con potenti capacità generali."
},
"SenseChat-128K": {
"description": "Modello di base (V4), lunghezza del contesto di 128K, si distingue in compiti di comprensione e generazione di testi lunghi."
},
"SenseChat-32K": {
"description": "Modello di base (V4), lunghezza del contesto di 32K, applicabile in vari scenari."
},
"SenseChat-5": {
"description": "Modello dell'ultima versione (V5.5), lunghezza del contesto di 128K, con capacità significativamente migliorate in ragionamento matematico, conversazioni in inglese, seguire istruzioni e comprensione di testi lunghi, paragonabile a GPT-4o."
},
"SenseChat-5-1202": {
"description": "Basato sulla versione V5.5 più recente, mostra miglioramenti significativi rispetto alla versione precedente in capacità di base in cinese e inglese, chat, conoscenze scientifiche e umanistiche, scrittura, logica matematica e controllo della lunghezza del testo."
},
"SenseChat-5-Cantonese": {
"description": "Lunghezza del contesto di 32K, supera GPT-4 nella comprensione delle conversazioni in cantonese, paragonabile a GPT-4 Turbo in vari ambiti come conoscenza, ragionamento, matematica e scrittura di codice."
},
"SenseChat-5-beta": {
"description": "Alcune prestazioni superiori a SenseCat-5-1202"
},
"SenseChat-Character": {
"description": "Modello standard, lunghezza del contesto di 8K, alta velocità di risposta."
},
"SenseChat-Character-Pro": {
"description": "Modello avanzato, lunghezza del contesto di 32K, capacità complessivamente migliorate, supporta conversazioni in cinese/inglese."
},
"SenseChat-Turbo": {
"description": "Adatto per domande e risposte rapide, scenari di micro-ottimizzazione del modello."
},
"SenseChat-Turbo-1202": {
"description": "È l'ultima versione leggera del modello, raggiungendo oltre il 90% delle capacità del modello completo, riducendo significativamente i costi di inferenza."
},
"SenseChat-Vision": {
"description": "L'ultima versione del modello (V5.5) supporta l'input di più immagini, ottimizzando le capacità di base del modello, con notevoli miglioramenti nel riconoscimento delle proprietà degli oggetti, nelle relazioni spaziali, nel riconoscimento degli eventi, nella comprensione delle scene, nel riconoscimento delle emozioni, nel ragionamento logico e nella comprensione e generazione del testo."
},
"SenseNova-V6-Pro": {
"description": "Realizza un'unificazione nativa delle capacità di immagini, testi e video, superando i limiti tradizionali della multimodalità disgiunta, e ha conquistato il doppio campionato nelle valutazioni OpenCompass e SuperCLUE."
},
"SenseNova-V6-Reasoner": {
"description": "Equilibra il ragionamento profondo visivo e linguistico, realizzando un pensiero lento e un ragionamento approfondito, presentando un processo completo della catena di pensiero."
},
"SenseNova-V6-Turbo": {
"description": "Realizza un'unificazione nativa delle capacità di immagini, testi e video, superando i limiti tradizionali della multimodalità disgiunta, e si distingue in modo completo nelle dimensioni fondamentali delle capacità multimodali e linguistiche, eccellendo in molte valutazioni e posizionandosi ripetutamente ai vertici nazionali e internazionali."
},
"Skylark2-lite-8k": {
"description": "Il modello di seconda generazione Skylark (Skylark2-lite) ha un'elevata velocità di risposta, adatto per scenari in cui sono richieste elevate prestazioni in tempo reale, attento ai costi e con requisiti di precisione del modello non elevati, con una lunghezza della finestra di contesto di 8k."
},
"Skylark2-pro-32k": {
"description": "Il modello di seconda generazione Skylark (Skylark2-pro) offre una maggiore precisione, adatto per scenari complessi di generazione di testi, come la scrittura di contenuti in ambito professionale, narrativa e traduzioni di alta qualità, con una lunghezza della finestra di contesto di 32k."
},
"Skylark2-pro-4k": {
"description": "Il modello di seconda generazione Skylark (Skylark2-pro) offre una maggiore precisione, adatto per scenari complessi di generazione di testi, come la scrittura di contenuti in ambito professionale, narrativa e traduzioni di alta qualità, con una lunghezza della finestra di contesto di 4k."
},
"Skylark2-pro-character-4k": {
"description": "Il modello di seconda generazione Skylark (Skylark2-pro-character) presenta eccellenti capacità di role-playing e chat, specializzandosi nel recitare diversi ruoli in base alle richieste dell'utente e nel portare avanti conversazioni naturali e fluide. È adatto per la creazione di chatbot, assistenti virtuali e customer service online, con elevate velocità di risposta."
},
"Skylark2-pro-turbo-8k": {
"description": "Il modello di seconda generazione Skylark (Skylark2-pro-turbo-8k) è più veloce nell'inferenza e più economico, con una lunghezza della finestra di contesto di 8k."
},
"THUDM/GLM-4-32B-0414": {
"description": "GLM-4-32B-0414 è il nuovo modello open source della serie GLM, con 32 miliardi di parametri. Le sue prestazioni sono comparabili a quelle della serie GPT di OpenAI e della serie V3/R1 di DeepSeek."
},
"THUDM/GLM-4-9B-0414": {
"description": "GLM-4-9B-0414 è un modello di piccole dimensioni della serie GLM, con 9 miliardi di parametri. Questo modello eredita le caratteristiche tecniche della serie GLM-4-32B, ma offre opzioni di distribuzione più leggere. Nonostante le dimensioni ridotte, GLM-4-9B-0414 mostra ancora capacità eccezionali in generazione di codice, progettazione di pagine web, generazione di grafica SVG e scrittura basata su ricerca."
},
"THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking è un modello di linguaggio visivo open source (VLM) rilasciato congiuntamente da Zhipu AI e dal laboratorio KEG dell'Università di Tsinghua, progettato specificamente per gestire compiti cognitivi multimodali complessi. Basato sul modello di base GLM-4-9B-0414, il modello introduce il meccanismo di ragionamento \"Catena di Pensiero\" (Chain-of-Thought) e utilizza strategie di apprendimento rinforzato, migliorando significativamente la capacità di ragionamento cross-modale e la stabilità."
},
"THUDM/GLM-Z1-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-32B-0414 è un modello di inferenza con capacità di pensiero profondo. Questo modello è stato sviluppato sulla base di GLM-4-32B-0414 attraverso un avvio a freddo e un apprendimento rinforzato esteso, ed è stato ulteriormente addestrato in compiti di matematica, codice e logica. Rispetto al modello di base, GLM-Z1-32B-0414 ha migliorato significativamente le capacità matematiche e la capacità di risolvere compiti complessi."
},
"THUDM/GLM-Z1-9B-0414": {
"description": "GLM-Z1-9B-0414 è un modello di piccole dimensioni della serie GLM, con soli 9 miliardi di parametri, ma mantiene un'incredibile capacità pur rispettando la tradizione open source. Nonostante le dimensioni ridotte, questo modello mostra prestazioni eccezionali in ragionamento matematico e compiti generali, posizionandosi ai vertici tra i modelli open source di dimensioni simili."
},
"THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414 è un modello di inferenza profonda con capacità di riflessione (paragonabile alla Deep Research di OpenAI). A differenza dei modelli tipici di pensiero profondo, il modello di riflessione utilizza un tempo di riflessione più lungo per affrontare problemi più aperti e complessi."
},
"THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4 9B è una versione open source, progettata per fornire un'esperienza di dialogo ottimizzata per applicazioni conversazionali."
},
"Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": {
"description": "QwenLong-L1-32B è il primo modello di ragionamento a lungo contesto di grandi dimensioni (LRM) addestrato con apprendimento rinforzato, ottimizzato per compiti di ragionamento su testi lunghi. Il modello utilizza un framework di apprendimento rinforzato con espansione progressiva del contesto, garantendo una transizione stabile da contesti brevi a lunghi. Nei sette benchmark di domande su documenti a lungo contesto, QwenLong-L1-32B supera modelli di punta come OpenAI-o3-mini e Qwen3-235B-A22B, con prestazioni comparabili a Claude-3.7-Sonnet-Thinking. Eccelle in ragionamento matematico, logico e multi-hop."
},
"Yi-34B-Chat": {
"description": "Yi-1.5-34B, mantenendo le eccellenti capacità linguistiche generali della serie originale, ha notevolmente migliorato la logica matematica e le capacità di codifica attraverso un addestramento incrementale su 500 miliardi di token di alta qualità."
},
"abab5.5-chat": {
"description": "Focalizzato su scenari di produttività, supporta l'elaborazione di compiti complessi e la generazione di testo efficiente, adatto per applicazioni professionali."
},
"abab5.5s-chat": {
"description": "Progettato per scenari di dialogo con personaggi cinesi, offre capacità di generazione di dialoghi di alta qualità, adatto per vari scenari applicativi."
},
"abab6.5g-chat": {
"description": "Progettato per dialoghi con personaggi multilingue, supporta la generazione di dialoghi di alta qualità in inglese e in molte altre lingue."
},
"abab6.5s-chat": {
"description": "Adatto per una vasta gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la generazione di testo e i sistemi di dialogo."
},
"abab6.5t-chat": {
"description": "Ottimizzato per scenari di dialogo con personaggi cinesi, offre capacità di generazione di dialoghi fluida e conforme alle espressioni cinesi."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-r1": {
"description": "DeepSeek-R1 è un modello linguistico di grandi dimensioni all'avanguardia, ottimizzato tramite apprendimento rinforzato e dati di cold start, con prestazioni eccezionali nel ragionamento, nella matematica e nella programmazione."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-v3": {
"description": "Un potente modello linguistico Mixture-of-Experts (MoE) fornito da Deepseek, con un totale di 671B di parametri, attivando 37B di parametri per ogni token."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3 70B è ottimizzato per dialoghi multilingue e comprensione del linguaggio naturale, superando le prestazioni della maggior parte dei modelli concorrenti."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3 8B è ottimizzato per dialoghi e compiti multilingue, offrendo prestazioni eccellenti e alta efficienza."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3 8B (versione HF) è coerente con i risultati dell'implementazione ufficiale, garantendo alta coerenza e compatibilità cross-platform."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3.1 405B ha parametri su scala estremamente grande, adatto per compiti complessi e seguimento di istruzioni in scenari ad alto carico."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3.1 70B offre capacità superiori di comprensione e generazione del linguaggio, ideale per compiti di dialogo e analisi."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3.1 8B è ottimizzato per dialoghi multilingue, in grado di superare la maggior parte dei modelli open e closed source su benchmark di settore comuni."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct": {
"description": "Modello di ragionamento visivo di Meta con 11 miliardi di parametri. Questo modello è ottimizzato per il riconoscimento visivo, il ragionamento visivo, la descrizione delle immagini e la risposta a domande generali riguardanti le immagini. Questo modello è in grado di comprendere dati visivi, come grafici e tabelle, e colmare il divario tra visione e linguaggio generando descrizioni testuali dei dettagli delle immagini."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct": {
"description": "Il modello di istruzioni Llama 3.2 3B è un modello multilingue leggero lanciato da Meta. Questo modello è progettato per migliorare l'efficienza, offrendo miglioramenti significativi in termini di latenza e costi rispetto a modelli più grandi. I casi d'uso esemplari di questo modello includono query e riscrittura di suggerimenti, nonché supporto alla scrittura."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct": {
"description": "Modello di ragionamento visivo di Meta con 90 miliardi di parametri. Questo modello è ottimizzato per il riconoscimento visivo, il ragionamento visivo, la descrizione delle immagini e la risposta a domande generali riguardanti le immagini. Questo modello è in grado di comprendere dati visivi, come grafici e tabelle, e colmare il divario tra visione e linguaggio generando descrizioni testuali dei dettagli delle immagini."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct": {
"description": "Llama 3.3 70B Instruct è la versione