@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.
438 lines • 273 kB
JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "Zero One, najnowszy model open source z dostrojeniem, zawierający 34 miliardy parametrów, dostosowany do różnych scenariuszy dialogowych, z wysokiej jakości danymi treningowymi, dostosowany do preferencji ludzkich."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "Zero One, najnowszy model open source z dostrojeniem, zawierający 9 miliardów parametrów, dostosowany do różnych scenariuszy dialogowych, z wysokiej jakości danymi treningowymi, dostosowany do preferencji ludzkich."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "[Wersja 360] DeepSeek-R1 wykorzystuje techniki uczenia przez wzmocnienie na dużą skalę w fazie po treningu, znacznie poprawiając zdolności wnioskowania modelu przy minimalnej ilości oznaczonych danych. W zadaniach matematycznych, kodowania i wnioskowania w języku naturalnym osiąga wyniki porównywalne z oficjalną wersją OpenAI o1."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro, jako ważny członek serii modeli AI 360, zaspokaja różnorodne potrzeby aplikacji przetwarzania języka naturalnego dzięki wydajnym zdolnościom przetwarzania tekstu, obsługując zrozumienie długich tekstów i wielokrotne dialogi."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "Model dedykowany do tłumaczeń, głęboko dostrojony i zoptymalizowany, oferujący wiodące efekty tłumaczeniowe."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "360GPT Turbo oferuje potężne zdolności obliczeniowe i dialogowe, charakteryzując się doskonałym rozumieniem semantycznym i wydajnością generacyjną, stanowiąc idealne rozwiązanie dla firm i deweloperów jako inteligentny asystent."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K kładzie nacisk na bezpieczeństwo semantyczne i odpowiedzialność, zaprojektowany specjalnie dla aplikacji o wysokich wymaganiach dotyczących bezpieczeństwa treści, zapewniając dokładność i stabilność doświadczeń użytkowników."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "360gpt2-o1 wykorzystuje wyszukiwanie drzew do budowy łańcucha myślenia i wprowadza mechanizm refleksji, wykorzystując uczenie przez wzmocnienie, model posiada zdolność do samorefleksji i korekty błędów."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro to zaawansowany model przetwarzania języka naturalnego wydany przez firmę 360, charakteryzujący się doskonałymi zdolnościami generowania i rozumienia tekstu, szczególnie w obszarze generowania i tworzenia treści, zdolny do obsługi skomplikowanych zadań związanych z konwersją językową i odgrywaniem ról."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "Model 360zhinao2-o1 wykorzystuje wyszukiwanie drzewne do budowy łańcucha myślowego i wprowadza mechanizm refleksji, wykorzystując uczenie przez wzmocnienie do treningu, co pozwala modelowi na samorefleksję i korekcję błędów."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra to najsilniejsza wersja w serii modeli Spark, która, oprócz ulepszonego łącza wyszukiwania w sieci, zwiększa zdolność rozumienia i podsumowywania treści tekstowych. Jest to kompleksowe rozwiązanie mające na celu zwiększenie wydajności biurowej i dokładne odpowiadanie na potrzeby, stanowiące inteligentny produkt wiodący w branży."
},
"AnimeSharp": {
"description": "AnimeSharp (znany również jako „4x‑AnimeSharp”) to otwarty model superrozdzielczości opracowany przez Kim2091 na bazie architektury ESRGAN, skoncentrowany na powiększaniu i wyostrzaniu obrazów w stylu anime. W lutym 2022 roku zmieniono jego nazwę z „4x-TextSharpV1”. Początkowo model był również stosowany do obrazów tekstowych, ale jego wydajność została znacznie zoptymalizowana pod kątem treści anime."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "Wykorzystuje technologię wzmacniania wyszukiwania, aby połączyć duży model z wiedzą branżową i wiedzą z całej sieci. Obsługuje przesyłanie różnych dokumentów, takich jak PDF, Word, oraz wprowadzanie adresów URL, zapewniając szybki i kompleksowy dostęp do informacji oraz dokładne i profesjonalne wyniki."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "Optymalizowany pod kątem częstych scenariuszy biznesowych, znacznie poprawiający efektywność i oferujący korzystny stosunek jakości do ceny. W porównaniu do modelu Baichuan2, generowanie treści wzrosło o 20%, pytania o wiedzę o 17%, a zdolności odgrywania ról o 40%. Ogólna wydajność jest lepsza niż GPT3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "Oferuje 128K ultra długi kontekst, zoptymalizowany pod kątem częstych scenariuszy biznesowych, znacznie poprawiający efektywność i oferujący korzystny stosunek jakości do ceny. W porównaniu do modelu Baichuan2, generowanie treści wzrosło o 20%, pytania o wiedzę o 17%, a zdolności odgrywania ról o 40%. Ogólna wydajność jest lepsza niż GPT3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "Model o najwyższej wydajności w kraju, przewyższający zagraniczne modele w zadaniach związanych z encyklopedią, długimi tekstami i generowaniem treści w języku chińskim. Posiada również wiodące w branży zdolności multimodalne, osiągając doskonałe wyniki w wielu autorytatywnych testach."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "Model o najlepszych możliwościach w kraju, przewyższający zagraniczne modele w zadaniach związanych z wiedzą encyklopedyczną, długimi tekstami i twórczością w języku chińskim. Posiada również wiodące w branży możliwości multimodalne, osiągając doskonałe wyniki w wielu autorytatywnych testach."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "Model o najlepszych możliwościach w kraju, przewyższający zagraniczne modele w zadaniach związanych z wiedzą encyklopedyczną, długimi tekstami i twórczością w języku chińskim. Posiada również wiodące w branży możliwości multimodalne, osiągając doskonałe wyniki w wielu autorytatywnych testach."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "Najnowocześniejszy, wydajny LLM, specjalizujący się w wnioskowaniu, matematyce i programowaniu."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
"description": "DeepSeek R1 — większy i inteligentniejszy model w zestawie DeepSeek — został skondensowany do architektury Llama 70B. Na podstawie testów porównawczych i ocen ludzkich, model ten jest bardziej inteligentny niż oryginalny Llama 70B, zwłaszcza w zadaniach wymagających precyzji matematycznej i faktograficznej."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "Model destylacyjny DeepSeek-R1 oparty na Qwen2.5-Math-1.5B, optymalizujący wydajność wnioskowania dzięki uczeniu przez wzmocnienie i danym z zimnego startu, otwarty model ustanawiający nowe standardy w wielu zadaniach."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "Model destylacyjny DeepSeek-R1 oparty na Qwen2.5-14B, optymalizujący wydajność wnioskowania dzięki uczeniu przez wzmocnienie i danym z zimnego startu, otwarty model ustanawiający nowe standardy w wielu zadaniach."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "Seria DeepSeek-R1 optymalizuje wydajność wnioskowania dzięki uczeniu przez wzmocnienie i danym z zimnego startu, otwarty model ustanawiający nowe standardy w wielu zadaniach, przewyższający poziom OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "Model destylacyjny DeepSeek-R1 oparty na Qwen2.5-Math-7B, optymalizujący wydajność wnioskowania dzięki uczeniu przez wzmocnienie i danym z zimnego startu, otwarty model ustanawiający nowe standardy w wielu zadaniach."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 to model MoE opracowany przez firmę DeepSeek. Wyniki DeepSeek-V3 w wielu testach przewyższają inne modele open source, takie jak Qwen2.5-72B i Llama-3.1-405B, a jego wydajność jest porównywalna z najlepszymi zamkniętymi modelami na świecie, takimi jak GPT-4o i Claude-3.5-Sonnet."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite oferuje niezwykle szybkie reakcje i lepszy stosunek jakości do ceny, zapewniając klientom elastyczne opcje dla różnych scenariuszy. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite oferuje niezwykle szybkie reakcje i lepszy stosunek jakości do ceny, zapewniając klientom elastyczne opcje dla różnych scenariuszy. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite oferuje niezwykle szybkie reakcje i lepszy stosunek jakości do ceny, zapewniając klientom elastyczne opcje dla różnych scenariuszy. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "Najlepszy model główny, odpowiedni do złożonych zadań, osiągający doskonałe wyniki w scenariuszach takich jak pytania i odpowiedzi, streszczenia, twórczość, klasyfikacja tekstu i odgrywanie ról. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 128k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "Najlepszy model główny, odpowiedni do złożonych zadań, osiągający doskonałe wyniki w scenariuszach takich jak pytania i odpowiedzi, streszczenia, twórczość, klasyfikacja tekstu i odgrywanie ról. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "Najlepszy model główny, odpowiedni do złożonych zadań, osiągający doskonałe wyniki w scenariuszach takich jak pytania i odpowiedzi, streszczenia, twórczość, klasyfikacja tekstu i odgrywanie ról. Obsługuje wnioskowanie i dostrajanie z kontekstem do 4k."
},
"DreamO": {
"description": "DreamO to otwarty model generowania obrazów opracowany wspólnie przez ByteDance i Uniwersytet Pekiński, mający na celu wsparcie wielozadaniowej generacji obrazów w ramach jednolitej architektury. Wykorzystuje efektywną metodę modelowania kombinacyjnego, umożliwiając generowanie spójnych i dostosowanych obrazów na podstawie wielu warunków, takich jak tożsamość, temat, styl czy tło wskazane przez użytkownika."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "Flagowy model dużego języka opracowany przez Baidu, obejmujący ogromne zbiory danych w języku chińskim i angielskim, charakteryzujący się silnymi zdolnościami ogólnymi, zdolny do spełnienia wymagań w większości scenariuszy związanych z pytaniami i odpowiedziami, generowaniem treści oraz aplikacjami wtyczek; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji w odpowiedziach."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "Flagowy model dużego języka opracowany przez Baidu, obejmujący ogromne zbiory danych w języku chińskim i angielskim, charakteryzujący się silnymi zdolnościami ogólnymi, zdolny do spełnienia wymagań w większości scenariuszy związanych z pytaniami i odpowiedziami, generowaniem treści oraz aplikacjami wtyczek; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji w odpowiedziach."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "Flagowy model dużego języka opracowany przez Baidu, obejmujący ogromne zbiory danych w języku chińskim i angielskim, charakteryzujący się silnymi zdolnościami ogólnymi, zdolny do spełnienia wymagań w większości scenariuszy związanych z pytaniami i odpowiedziami, generowaniem treści oraz aplikacjami wtyczek; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji w odpowiedziach."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "Flagowy model ultra dużego języka opracowany przez Baidu, w porównaniu do ERNIE 3.5, oferujący kompleksową aktualizację możliwości modelu, szeroko stosowany w złożonych scenariuszach w różnych dziedzinach; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "Flagowy model ultra dużego języka opracowany przez Baidu, w porównaniu do ERNIE 3.5, oferujący kompleksową aktualizację możliwości modelu, szeroko stosowany w złożonych scenariuszach w różnych dziedzinach; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "Opracowany przez Baidu flagowy, ultra-duży model językowy, który wykazuje doskonałe ogólne rezultaty i jest szeroko stosowany w złożonych zadaniach w różnych dziedzinach; obsługuje automatyczne łączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji odpowiadających na pytania. W porównaniu do ERNIE 4.0 wykazuje lepszą wydajność."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "Flagowy model ultra dużego języka opracowany przez Baidu, charakteryzujący się doskonałymi wynikami ogólnymi, szeroko stosowany w złożonych scenariuszach w różnych dziedzinach; wspiera automatyczne połączenie z wtyczką wyszukiwania Baidu, zapewniając aktualność informacji. W porównaniu do ERNIE 4.0, oferuje lepsze wyniki wydajności."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "Model dużego języka opracowany przez Baidu, skoncentrowany na specyficznych scenariuszach, odpowiedni do zastosowań takich jak NPC w grach, rozmowy z obsługą klienta, odgrywanie ról w dialogach, charakteryzujący się wyraźnym i spójnym stylem postaci, silniejszą zdolnością do przestrzegania poleceń oraz lepszą wydajnością wnioskowania."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "Lekki model dużego języka opracowany przez Baidu, łączący doskonałe wyniki modelu z wydajnością wnioskowania, oferujący lepsze wyniki niż ERNIE Lite, odpowiedni do użycia w niskomocowych kartach przyspieszających AI."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "Najnowocześniejszy model dużego języka opracowany przez Baidu w 2024 roku, charakteryzujący się doskonałymi zdolnościami ogólnymi, odpowiedni jako model bazowy do dalszego dostosowywania, lepiej radzący sobie z problemami w specyficznych scenariuszach, a także zapewniający doskonałą wydajność wnioskowania."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "Najnowocześniejszy model dużego języka opracowany przez Baidu w 2024 roku, charakteryzujący się doskonałymi zdolnościami ogólnymi, oferujący lepsze wyniki niż ERNIE Speed, odpowiedni jako model bazowy do dalszego dostosowywania, lepiej radzący sobie z problemami w specyficznych scenariuszach, a także zapewniający doskonałą wydajność wnioskowania."
},
"FLUX.1-Kontext-dev": {
"description": "FLUX.1-Kontext-dev to multimodalny model generowania i edycji obrazów opracowany przez Black Forest Labs, oparty na architekturze Rectified Flow Transformer, posiadający 12 miliardów parametrów. Skupia się na generowaniu, rekonstrukcji, wzmacnianiu i edycji obrazów w oparciu o podane warunki kontekstowe. Model łączy zalety kontrolowanej generacji modeli dyfuzyjnych z możliwościami modelowania kontekstu transformera, oferując wysoką jakość obrazów i szerokie zastosowanie w zadaniach takich jak naprawa, uzupełnianie i rekonstrukcja scen wizualnych."
},
"FLUX.1-dev": {
"description": "FLUX.1-dev to otwarty multimodalny model językowy (MLLM) opracowany przez Black Forest Labs, zoptymalizowany pod kątem zadań tekstowo-obrazowych, łączący zdolności rozumienia i generowania obrazów oraz tekstu. Bazuje na zaawansowanych dużych modelach językowych (np. Mistral-7B) i dzięki starannie zaprojektowanemu enkoderowi wizualnemu oraz wieloetapowemu dostrajaniu instrukcji umożliwia współpracę tekstu i obrazu oraz złożone wnioskowanie."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) to innowacyjny model, idealny do zastosowań w wielu dziedzinach i złożonych zadań."
},
"HelloMeme": {
"description": "HelloMeme to narzędzie AI, które automatycznie generuje memy, animacje lub krótkie filmy na podstawie dostarczonych przez Ciebie obrazów lub ruchów. Nie wymaga żadnych umiejętności rysunkowych ani programistycznych — wystarczy przygotować obraz referencyjny, a narzędzie stworzy atrakcyjne, zabawne i spójne stylistycznie treści."
},
"HiDream-I1-Full": {
"description": "HiDream-E1-Full to otwarty, multimodalny model do edycji obrazów opracowany przez HiDream.ai, oparty na zaawansowanej architekturze Diffusion Transformer i wyposażony w potężne zdolności rozumienia języka (wbudowany LLaMA 3.1-8B-Instruct). Umożliwia generowanie obrazów, transfer stylu, lokalną edycję i przerysowywanie treści za pomocą naturalnych poleceń językowych, oferując doskonałe rozumienie i realizację zadań tekstowo-obrazowych."
},
"HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled": {
"description": "hunyuandit-v1.2-distilled to lekki model generowania obrazów na podstawie tekstu, zoptymalizowany przez destylację, umożliwiający szybkie tworzenie wysokiej jakości obrazów, szczególnie odpowiedni do środowisk o ograniczonych zasobach i zadań generacji w czasie rzeczywistym."
},
"InstantCharacter": {
"description": "InstantCharacter to model generowania spersonalizowanych postaci bez potrzeby dostrajania, wydany przez zespół AI Tencent w 2025 roku. Model umożliwia wierne i spójne generowanie postaci w różnych scenariuszach na podstawie pojedynczego obrazu referencyjnego oraz elastyczne przenoszenie tej postaci do różnych stylów, ruchów i tła."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B to potężny model językowy wizualny, wspierający przetwarzanie multimodalne obrazów i tekstu, zdolny do precyzyjnego rozpoznawania treści obrazów i generowania odpowiednich opisów lub odpowiedzi."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B to potężny model językowy wizualny, wspierający przetwarzanie multimodalne obrazów i tekstu, zdolny do precyzyjnego rozpoznawania treści obrazów i generowania odpowiednich opisów lub odpowiedzi."
},
"Kolors": {
"description": "Kolors to model generowania obrazów na podstawie tekstu opracowany przez zespół Kolors z Kuaishou. Trenowany na miliardach parametrów, wyróżnia się wysoką jakością wizualną, doskonałym rozumieniem semantyki języka chińskiego oraz precyzyjnym renderowaniem tekstu."
},
"Kwai-Kolors/Kolors": {
"description": "Kolors to duży model generowania obrazów na podstawie tekstu oparty na latentnej dyfuzji, opracowany przez zespół Kolors z Kuaishou. Trenowany na miliardach par tekst-obraz, wykazuje znakomitą jakość wizualną, precyzję w rozumieniu złożonych semantyk oraz doskonałe renderowanie znaków chińskich i angielskich. Obsługuje wejścia w języku chińskim i angielskim, a także wyróżnia się w generowaniu specyficznych treści w języku chińskim."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "Wyróżniające się zdolnościami wnioskowania obrazów na wysokiej rozdzielczości, odpowiednie do zastosowań w rozumieniu wizualnym."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "Zaawansowane zdolności wnioskowania obrazów, odpowiednie do zastosowań w agentach rozumienia wizualnego."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "Model tekstowy Llama 3.1 dostosowany do instrukcji, zoptymalizowany do wielojęzycznych przypadków użycia dialogów, osiągający doskonałe wyniki w wielu dostępnych modelach czatu, zarówno otwartych, jak i zamkniętych, w powszechnych benchmarkach branżowych."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "Model tekstowy Llama 3.1 dostosowany do instrukcji, zoptymalizowany do wielojęzycznych przypadków użycia dialogów, osiągający doskonałe wyniki w wielu dostępnych modelach czatu, zarówno otwartych, jak i zamkniętych, w powszechnych benchmarkach branżowych."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "Model tekstowy Llama 3.1 dostosowany do instrukcji, zoptymalizowany do wielojęzycznych przypadków użycia dialogów, osiągający doskonałe wyniki w wielu dostępnych modelach czatu, zarówno otwartych, jak i zamkniętych, w powszechnych benchmarkach branżowych."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "Zaawansowany, nowoczesny mały model językowy, posiadający zdolności rozumienia języka, doskonałe umiejętności wnioskowania oraz generowania tekstu."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "Zaawansowany, nowoczesny mały model językowy, posiadający zdolności rozumienia języka, doskonałe umiejętności wnioskowania oraz generowania tekstu."
},
"Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 to najnowocześniejszy wielojęzyczny otwarty model językowy z serii Llama, oferujący wydajność porównywalną z modelem 405B przy bardzo niskich kosztach. Oparty na strukturze Transformer, poprawiony dzięki nadzorowanemu dostrajaniu (SFT) oraz uczeniu ze wzmocnieniem opartym na ludzkiej opinii (RLHF), co zwiększa jego użyteczność i bezpieczeństwo. Jego wersja dostosowana do instrukcji została zoptymalizowana do wielojęzycznych dialogów, osiągając lepsze wyniki niż wiele dostępnych modeli czatu, zarówno otwartych, jak i zamkniętych, w wielu branżowych benchmarkach. Data graniczna wiedzy to grudzień 2023."
},
"MiniMax-M1": {
"description": "Nowy, samodzielnie opracowany model inferencyjny. Globalny lider: 80K łańcuchów myślowych x 1M wejść, efektywność porównywalna z najlepszymi modelami zagranicznymi."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "W serii modeli MiniMax-01 wprowadziliśmy odważne innowacje: po raz pierwszy na dużą skalę zrealizowano mechanizm liniowej uwagi, tradycyjna architektura Transformera nie jest już jedynym wyborem. Liczba parametrów tego modelu wynosi aż 456 miliardów, z aktywacją wynoszącą 45,9 miliarda. Ogólna wydajność modelu dorównuje najlepszym modelom zagranicznym, jednocześnie efektywnie przetwarzając kontekst o długości do 4 milionów tokenów, co stanowi 32 razy więcej niż GPT-4o i 20 razy więcej niż Claude-3.5-Sonnet."
},
"MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
"description": "MiniMax-M1 to otwartoźródłowy model inferencyjny o dużej skali z mieszanym mechanizmem uwagi, posiadający 456 miliardów parametrów, z których około 45,9 miliarda jest aktywowanych na każdy token. Model natywnie obsługuje ultra-długi kontekst do 1 miliona tokenów i dzięki mechanizmowi błyskawicznej uwagi oszczędza 75% operacji zmiennoprzecinkowych w zadaniach generowania na 100 tysiącach tokenów w porównaniu do DeepSeek R1. Ponadto MiniMax-M1 wykorzystuje architekturę MoE (mieszani eksperci), łącząc algorytm CISPO z efektywnym treningiem wzmacniającym opartym na mieszanej uwadze, osiągając wiodącą w branży wydajność w inferencji długich wejść i rzeczywistych scenariuszach inżynierii oprogramowania."
},
"Moonshot-Kimi-K2-Instruct": {
"description": "Model o łącznej liczbie parametrów 1 biliona i aktywowanych 32 miliardach parametrów. Wśród modeli nie myślących osiąga czołowe wyniki w wiedzy specjalistycznej, matematyce i kodowaniu, lepiej radząc sobie z zadaniami ogólnymi agenta. Model jest starannie zoptymalizowany pod kątem zadań agenta, potrafi nie tylko odpowiadać na pytania, ale także podejmować działania. Idealny do improwizacji, ogólnej rozmowy i doświadczeń agenta, działający na poziomie refleksu bez potrzeby długiego przetwarzania."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) to model poleceń o wysokiej precyzji, idealny do złożonych obliczeń."
},
"OmniConsistency": {
"description": "OmniConsistency poprawia spójność stylu i zdolność generalizacji w zadaniach obraz-do-obrazu (Image-to-Image) poprzez wprowadzenie dużych modeli Diffusion Transformers (DiTs) oraz parowanych danych stylizowanych, zapobiegając degradacji stylu."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "Ten sam model Phi-3-medium, ale z większym rozmiarem kontekstu do RAG lub kilku strzałowego wywoływania."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "Model z 14 miliardami parametrów, oferujący lepszą jakość niż Phi-3-mini, z naciskiem na dane o wysokiej jakości i gęstości rozumowania."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "Ten sam model Phi-3-mini, ale z większym rozmiarem kontekstu do RAG lub kilku strzałowego wywoływania."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "Najmniejszy członek rodziny Phi-3. Zoptymalizowany zarówno pod kątem jakości, jak i niskiej latencji."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "Ten sam model Phi-3-small, ale z większym rozmiarem kontekstu do RAG lub kilku strzałowego wywoływania."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "Model z 7 miliardami parametrów, oferujący lepszą jakość niż Phi-3-mini, z naciskiem na dane o wysokiej jakości i gęstości rozumowania."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "Zaktualizowana wersja modelu Phi-3-mini."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "Zaktualizowana wersja modelu Phi-3-vision."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct to model dużego języka z serii Qwen2, dostosowany do instrukcji, o rozmiarze parametrów wynoszącym 7B. Model ten oparty jest na architekturze Transformer, wykorzystując funkcję aktywacji SwiGLU, przesunięcia QKV w uwadze oraz grupowe zapytania uwagi. Może obsługiwać duże wejścia. Model ten wykazuje doskonałe wyniki w wielu testach benchmarkowych dotyczących rozumienia języka, generowania, zdolności wielojęzycznych, kodowania, matematyki i wnioskowania, przewyższając większość modeli open-source i wykazując konkurencyjność z modelami własnościowymi w niektórych zadaniach. Qwen2-7B-Instruct wykazuje znaczną poprawę wydajności w wielu ocenach w porównaniu do Qwen1.5-7B-Chat."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct to jeden z najnowszych modeli dużych języków wydanych przez Alibaba Cloud. Model 7B ma znacząco poprawione zdolności w zakresie kodowania i matematyki. Oferuje również wsparcie dla wielu języków, obejmując ponad 29 języków, w tym chiński i angielski. Model ten wykazuje znaczną poprawę w zakresie przestrzegania instrukcji, rozumienia danych strukturalnych oraz generowania strukturalnych wyników (szczególnie JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct to najnowsza wersja serii dużych modeli językowych specyficznych dla kodu wydana przez Alibaba Cloud. Model ten, oparty na Qwen2.5, został przeszkolony na 55 bilionach tokenów, znacznie poprawiając zdolności generowania kodu, wnioskowania i naprawy. Wzmacnia on nie tylko zdolności kodowania, ale także utrzymuje przewagę w zakresie matematyki i ogólnych umiejętności. Model ten stanowi bardziej kompleksową podstawę dla rzeczywistych zastosowań, takich jak inteligentne agenty kodowe."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL to nowa wersja serii Qwen, posiadająca zaawansowane zdolności zrozumienia wizualnego. Potrafi analizować tekst, wykresy i układ w obrazach, a także zrozumieć długie filmy i wykrywać zdarzenia. Jest zdolny do przeprowadzania wnioskowania, operowania narzędziami, obsługuje lokalizację obiektów w różnych formatach i generowanie wyjścia strukturalnego. Optymalizuje trening rozdzielczości i klatki wideo, a także zwiększa efektywność kodera wizualnego."
},
"Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking to otwarty model wizualno-językowy (VLM) opracowany wspólnie przez Zhipu AI i Laboratorium KEG Uniwersytetu Tsinghua, zaprojektowany do obsługi złożonych zadań poznawczych wielomodalnych. Model opiera się na bazowym modelu GLM-4-9B-0414 i znacząco poprawia zdolności wnioskowania międzymodalnego oraz stabilność dzięki wprowadzeniu mechanizmu rozumowania „łańcucha myślowego” (Chain-of-Thought) oraz zastosowaniu strategii uczenia ze wzmocnieniem."
},
"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-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B to model stworzony na podstawie Qwen2.5-Math-7B poprzez proces wiedzy distylacji. Model ten został wytrenowany na 800 000 wybrukowanych próbkach wygenerowanych przez DeepSeek-R1, co pozwoliło mu wykazać się doskonałymi zdolnościami wnioskowania. W wielu testach referencyjnych osiągnął znakomite wyniki, w tym 92,8% dokładności na MATH-500, 55,5% sukcesów na AIME 2024 oraz 1189 punktów na CodeForces, co potwierdza jego silne umiejętności matematyczne i programistyczne jako modelu o rozmiarze 7B."
},
"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/moonshotai/Kimi-K2-Instruct": {
"description": "Kimi K2 to podstawowy model architektury MoE o potężnych zdolnościach kodowania i agenta, z łączną liczbą parametrów 1 biliona i 32 miliardami aktywowanych parametrów. W testach wydajności w zakresie ogólnej wiedzy, programowania, matematyki i zadań agenta model K2 przewyższa inne popularne otwarte modele."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview to innowacyjny model przetwarzania języka naturalnego, który efektywnie radzi sobie z złożonymi zadaniami generowania dialogów i rozumienia kontekstu."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview to model badawczy opracowany przez zespół Qwen, skoncentrowany na zdolnościach wnioskowania wizualnego, który ma unikalne zalety w zrozumieniu złożonych scenariuszy i rozwiązywaniu wizualnie związanych problemów matematycznych."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ jest modelem inferencyjnym z serii Qwen. W porównaniu do tradycyjnych modeli dostosowanych do instrukcji, QwQ posiada zdolności myślenia i wnioskowania, co pozwala na znaczące zwiększenie wydajności w zadaniach końcowych, szczególnie w rozwiązywaniu trudnych problemów. QwQ-32B to średniej wielkości model inferencyjny, który osiąga konkurencyjną wydajność w porównaniu z najnowocześniejszymi modelami inferencyjnymi, takimi jak DeepSeek-R1 i o1-mini. Model ten wykorzystuje technologie takie jak RoPE, SwiGLU, RMSNorm oraz Attention QKV bias, posiada 64-warstwową strukturę sieci i 40 głowic uwagi Q (w architekturze GQA KV wynosi 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview to najnowszy eksperymentalny model badawczy Qwen, skoncentrowany na zwiększeniu zdolności wnioskowania AI. Poprzez eksplorację złożonych mechanizmów, takich jak mieszanie języków i wnioskowanie rekurencyjne, główne zalety obejmują silne zdolności analizy wnioskowania, matematyki i programowania. Jednocześnie występują problemy z przełączaniem języków, cyklami wnioskowania, kwestiami bezpieczeństwa oraz różnicami w innych zdolnościach."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 to zaawansowany uniwersalny model językowy, wspierający różne typy poleceń."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct to model dużego języka z serii Qwen2, dostosowany do instrukcji, o rozmiarze parametrów wynoszącym 72B. Model ten oparty jest na architekturze Transformer, wykorzystując funkcję aktywacji SwiGLU, przesunięcia QKV w uwadze oraz grupowe zapytania uwagi. Może obsługiwać duże wejścia. Model ten wykazuje doskonałe wyniki w wielu testach benchmarkowych dotyczących rozumienia języka, generowania, zdolności wielojęzycznych, kodowania, matematyki i wnioskowania, przewyższając większość modeli open-source i wykazując konkurencyjność z modelami własnościowymi w niektórych zadaniach."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL to najnowsza iteracja modelu Qwen-VL, osiągająca najnowocześniejsze wyniki w benchmarkach zrozumienia wizualnego."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, zaprojektowana w celu optymalizacji przetwarzania zadań instrukcyjnych."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, zaprojektowana w celu optymalizacji przetwarzania zadań instrukcyjnych."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Duży model językowy opracowany przez zespół Alibaba Cloud Tongyi Qianwen"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, charakteryzująca się mocniejszymi zdolnościami rozumienia i generowania."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, mająca na celu optymalizację przetwarzania zadań instruktażowych."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, zaprojektowana w celu optymalizacji przetwarzania zadań instrukcyjnych."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 to nowa seria dużych modeli językowych, mająca na celu optymalizację przetwarzania zadań instruktażowych."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder koncentruje się na pisaniu kodu."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct to najnowsza wersja serii dużych modeli językowych specyficznych dla kodu wydana przez Alibaba Cloud. Model ten, oparty na Qwen2.5, został przeszkolony na 55 bilionach tokenów, znacznie poprawiając zdolności generowania kodu, wnioskowania i naprawy. Wzmacnia on nie tylko zdolności kodowania, ale także utrzymuje przewagę w zakresie matematyki i ogólnych umiejętności. Model ten stanowi bardziej kompleksową podstawę dla rzeczywistych zastosowań, takich jak inteligentne agenty kodowe."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct to wielomodalny model stworzony przez zespół Qwen2.5-VL, który jest częścią serii Qwen2.5-VL. Ten model nie tylko doskonale rozpoznaje obiekty, ale także analizuje tekst, wykresy, ikony, rysunki i układ w obrazach. Może działać jako inteligentny agent wizualny, który potrafi rozumować i dynamicznie sterować narzędziami, posiadając umiejętności korzystania z komputerów i telefonów. Ponadto, ten model może precyzyjnie lokalizować obiekty w obrazach i generować strukturalne wyjścia dla faktur, tabel i innych dokumentów. W porównaniu do poprzedniego modelu Qwen2-VL, ta wersja została dalej rozwinięta w zakresie umiejętności matematycznych i rozwiązywania problemów poprzez uczenie wzmacnianie, a styl odpowiedzi jest bardziej zgodny z preferencjami ludzkimi."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL to model językowo-wizualny z serii Qwen2.5. Ten model przynosi znaczące poprawy w wielu aspektach: posiada lepsze zdolności zrozumienia wizualnego, umożliwiając rozpoznawanie powszechnych obiektów, analizowanie tekstu, wykresów i układu; jako wizualny agent może wnioskować i dynamicznie kierować użyciem narzędzi; obsługuje zrozumienie filmów o długości przekraczającej 1 godzinę i łapanie kluczowych zdarzeń; może precyzyjnie lokalizować obiekty na obrazach poprzez generowanie ramki granicznej lub punktów; obsługuje generowanie danych strukturalnych, szczególnie przydatnych dla skanowanych danych, takich jak faktury i tabele."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507": {
"description": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 to flagowy model dużego języka hybrydowego ekspertów (MoE) z serii Qwen3, opracowany przez zespół Alibaba Cloud Tongyi Qianwen. Model posiada 235 miliardów parametrów ogółem, z 22 miliardami aktywowanymi podczas inferencji. Jest to zaktualizowana wersja trybu nie myślącego Qwen3-235B-A22B, skupiająca się na znaczącej poprawie w zakresie przestrzegania instrukcji, wnioskowania logicznego, rozumienia tekstu, matematyki, nauki, programowania i użycia narzędzi. Model rozszerza pokrycie wiedzy wielojęzycznej i lepiej dostosowuje się do preferencji użytkowników w zadaniach subiektywnych i otwartych, generując bardziej pomocne i wysokiej jakości teksty."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
"description": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 to model z serii Qwen3 opracowany przez zespół Alibaba Tongyi Qianwen, skoncentrowany na złożonych zadaniach wymagających zaawansowanego wnioskowania. Model oparty na architekturze hybrydowych ekspertów (MoE) posiada 235 miliardów parametrów, z aktywacją około 22 miliardów parametrów na token, co pozwala na wysoką wydajność przy efektywności obliczeniowej. Jako model „myślący” osiąga czołowe wyniki w zadaniach wymagających wiedzy specjalistycznej, takich jak logika, matematyka, nauka, programowanie i testy akademickie. Ponadto wzmacnia zdolności ogólne, takie jak przestrzeganie instrukcji, użycie narzędzi i generowanie tekstu, oraz natywnie obsługuje kontekst o długości do 256K tokenów, co czyni go idealnym do głębokiego wnioskowania i pracy z długimi dokumentami."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": {
"description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 to zaktualizowana wersja modelu Qwen3-30B-A3B w trybie bez myślenia. Jest to model ekspertowy mieszany (MoE) z 30,5 miliardami parametrów ogółem i 3,3 miliardami parametrów aktywacyjnych. Model został znacząco ulepszony pod wieloma względami, w tym w zakresie przestrzegania instrukcji, rozumowania logicznego, rozumienia tekstu, matematyki, nauki, kodowania oraz korzystania z narzędzi. Ponadto osiągnął istotny postęp w pokryciu wiedzy wielojęzycznej oraz lepsze dopasowanie do preferencji użytkowników w zadaniach subiektywnych i otwartych, co pozwala generować bardziej pomocne odpowiedzi i teksty wyższej jakości. Dodatkowo zdolność rozumienia długich tekstów została zwiększona do 256K. Model ten obsługuje wyłącznie tryb bez myślenia i nie generuje tagów `<think></think>` w swoich odpowiedziach."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia."
},
"Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 to najnowsza seria modeli Qwen, obsługująca kontekst 128k. W porównaniu do obecnie najlepszych modeli open source, Qwen2-72B znacznie przewyższa w zakresie rozumienia języka naturalnego, wiedzy, kodowania, matematyki i wielu języków."
},
"Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2 to najnowsza seria modeli Qwen, która przewyższa najlepsze modele open source o podobnej skali, a nawet większe. Qwen2 7B osiągnęła znaczną przewagę w wielu testach, szczególnie w zakresie kodowania i rozumienia języka chińskiego."
},
"Qwen2-VL-72B": {
"description": "Qwen2-VL-72B to potężny model językowo-wizualny, wspierający przetwarzanie multimodalne obrazów i tekstu, zdolny do precyzyjnego rozpoznawania treści obrazów i generowania odpowiednich opisów lub odpowiedzi."
},
"Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-14B-Instruct to model językowy z 14 miliardami parametrów, o doskonałej wydajności, optymalizujący scenariusze w języku chińskim i wielojęzyczne, wspierający inteligentne odpowiedzi, generowanie treści i inne zastosowania."
},
"Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-32B-Instruct to model językowy z 32 miliardami parametrów, o zrównoważonej wydajności, optymalizujący scenariusze w języku chińskim i wielojęzyczne, wspierający inteligentne odpowiedzi, generowanie treści i inne zastosowania."
},
"Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-72B-Instruct obsługuje kontekst 16k, generując długie teksty przekraczające 8K. Wspiera wywołania funkcji i bezproblemową interakcję z systemami zewnętrznymi, znacznie zwiększając elastyczność i skalowalność. Wiedza modelu znacznie wzrosła, a jego zdolności w zakresie kodowania i matematyki uległy znacznemu poprawieniu, z obsługą ponad 29 języków."
},
"Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct to model językowy z 7 miliardami parametrów, wspierający wywołania funkcji i bezproblemową interakcję z systemami zewnętrznymi, znacznie zwiększając elastyczność i skalowalność. Optymalizuje scenariusze w języku chińskim i wielojęzyczne, wspierając inteligentne odpowiedzi, generowanie treści i inne zastosowania."
},
"Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct to model instrukcji programowania oparty na dużych wstępnych treningach, posiadający silne zdolności rozumienia i generowania kodu, zdolny do efektywnego przetwarzania różnych zadań programistycznych, szczególnie odpowiedni do inteligentnego pisania kodu, generowania skryptów automatycznych i rozwiązywania problemów programistycznych."
},
"Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct to duży model językowy zaprojektowany specjalnie do generowania kodu, rozumienia kodu i efektywnych scenariuszy rozwoju, wykorzystujący wiodącą w branży skalę 32B parametrów, zdolny do zaspokojenia różnorodnych potrzeb programistycznych."
},
"Qwen3-235B": {
"description": "Qwen3-235B-A22B to model MoE (ekspert mieszany), który wprowadza „hybrydowy tryb rozumowania”, umożliwiający użytkownikom płynne przełączanie się między trybem myślenia a trybem bez myślenia. Obsługuje rozumienie i rozumowanie w 119 językach i dialektach oraz posiada zaawansowane możliwości wywoływania narzędzi. W testach porównawczych obejmujących zdolności ogólne, kodowanie, matematykę, wielojęzyczność, wiedzę i rozumowanie konkuruje z czołowymi modelami rynkowymi, takimi jak DeepSeek R1, OpenAI o1, o3-mini, Grok 3 oraz Google Gemini 2.5 Pro."
},
"Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3-32B to model gęsty (Dense Model), który wprowadza „hybrydowy tryb rozumowania”, umożliwiający użytkownikom płynne przełączanie się między trybem myślenia a trybem bez myślenia. Dzięki ulepszonej architekturze modelu, zwiększonej ilości danych treningowych oraz bardziej efektywnym metodom treningu, jego ogólna wydajność jest porównywalna z Qwen2.5-72B."
},
"SenseChat": {
"description": "Podstawowa wersja modelu (V4), długość kontekstu 4K, silne zdolności ogólne."
},
"SenseChat-128K": {
"description": "Podstawowa wersja modelu (V4), długość kontekstu 128K, doskonałe wyniki w zadaniach związanych z rozumieniem i generowaniem długich tekstów."
},
"SenseChat-32K": {
"description": "Podstawowa wersja modelu (V4), długość kontekstu 32K, elastycznie stosowana w różnych scenariuszach."
},
"SenseChat-5": {
"description": "Najnowsza wersja modelu (V5.5), długość kontekstu 128K, znacznie poprawione zdolności w zakresie rozumowania matematycznego, rozmów w języku angielskim, podążania za instrukcjami oraz rozumienia długich tekstów, dorównująca GPT-4o."
},
"SenseChat-5-1202": {
"description": "Oparty na najnowszej wersji V5.5, z wyraźnymi ulepszeniami w podstawowych zdolnościach w języku chińskim i angielskim, czacie, wiedzy ścisłej i humanistycznej, pisaniu, logice matematycznej oraz kontroli liczby słów."
},
"SenseChat-5-Cantonese": {
"description": "Długość kontekstu 32K, w rozumieniu rozmów w języku kantońskim przewyższa GPT-4, w wielu dziedzinach, takich jak wiedza, rozumowanie, matematyka i programowanie, dorównuje GPT-4 Turbo."
},
"SenseChat-5-beta": {
"description": "Częściowo lepsza wydajność niż SenseCat-5-1202"
},
"SenseChat-Character": {
"description": "Standardowa wersja modelu, długość kontekstu 8K, wysoka szybkość reakcji."
},
"SenseChat-Character-Pro": {
"description": "Zaawansowana wersja modelu, długość kontekstu 32K, znacznie poprawione zdolności, obsługuje rozmowy w języku chińskim i angielskim."
},
"SenseChat-Turbo": {
"description": "Idealny do szybkich odpowiedzi i scenariuszy dostosowywania modelu."
},
"SenseChat-Turbo-1202": {
"description": "Jest to najnowsza wersja modelu o niskiej wadze, osiągająca ponad 90% możliwości pełnego modelu, znacznie obniżając koszty wnioskowania."
},
"SenseChat-Vision": {
"description": "Najnowsza wersja modelu (V5.5), obsługująca wiele obrazów jako wejście, w pełni optymalizuje podstawowe możliwości modelu, osiągając znaczną poprawę w rozpoznawaniu atrybutów obiektów, relacji przestrzennych, rozpoznawaniu zdarzeń, zrozumieniu scen, rozpoznawaniu emocji, wnioskowaniu logicznym oraz generowaniu i rozumieniu tekstu."
},
"SenseNova-V6-5-Pro": {
"description": "Dzięki kompleksowej aktualizacji danych multimodalnych, językowych i rozumowania oraz optymalizacji strategii treningowej, nowy model osiągnął znaczące ulepszenia w zakresie rozumowania multimodalnego i uniwersalnego przestrzegania instrukcji. Obsługuje kontekst o długości do 128k i wykazuje doskonałe wyniki w specjalistycznych zadaniach, takich jak OCR oraz rozpoznawanie IP w turystyce i kulturze."
},
"SenseNova-V6-5-Turbo": {
"description": "Dzięki kompleksowej aktualizacji danych multimodalnych, językowych i rozumowania oraz optymalizacji strategii treningowej, nowy model osiągnął znaczące ulepszenia w zakresie rozumowania multimodalnego i uniwersalnego przestrzegania instrukcji. Obsługuje kontekst o długości do 128k i wykazuje doskonałe wyniki w specjalistycznych zadaniach, takich jak OCR oraz rozpoznawanie IP w turystyce i kulturze."
},
"SenseNova-V6-Pro": {
"description": "Osiąga natywną jedność zdolności do przetwarzania obrazów, tekstów i wideo, przełamując tradycyjne ograniczenia rozdzielnych modalności, zdobywając podwójne mistrzostwo w ocenach OpenCompass i SuperCLUE."
},
"SenseNova-V6-Reasoner": {
"description": "Łączy głębokie rozumienie wizualne i językowe, umożliwiając powolne myślenie i głęboką analizę, prezentując pełny proces myślowy."
},
"SenseNova-V6-Turbo": {
"description": "Osiąga natywną jedność zdolności do przetwarzania obrazów, tekstów i wideo, przełamując tradycyjne ograniczenia rozdzielnych modalności, przewyższając w kluczowych wymiarach, takich jak podstawowe umiejętności multimodalne i językowe, oraz osiągając wysokie wyniki w wielu testach, wielokrotnie plasując się w czołówce krajowej i międzynarodowej."
},
"Skylark2-lite-8k": {
"description": "Model drugiej generacji Skylark (Skylark2) o wysokiej szybkości reakcji, odpowiedni do scenariuszy wymagających wysokiej reaktywności, wrażliwych na koszty, z mniejszymi wymaganiami co do precyzji modelu, z długością okna kontekstowego 8k."
},
"Skylark2-pro-32k": {
"description": "Model drugiej generacji Skylark (Skylark2) o wysokiej precyzji, odpowiedni do bardziej złożonych scenariuszy generowania tekstu, takich jak generowanie treści w profesjonalnych dziedzinach, tworzenie powieści oraz tłumaczenia wysokiej jakości, z długością okna kontekstowego 32k."
},
"Skylark2-pro-4k": {
"description": "Model drugiej generacji Skylark (Skylark2) o wysokiej precyzji, odpowiedni do bardziej złożonych scenariuszy generowania tekstu, takich jak generowanie treści w profesjonalnych dziedzinach, tworzenie powieści oraz tłumaczenia wysokiej jakości, z długością okna kontekstowego 4k."
},
"Skylark2-pro-character-4k": {
"description": "Model drugiej generacji Skylark (Skylark2) z doskonałymi umiejętnościami w odgrywaniu ról i czatowaniu. Doskonale reaguje na prompty użytkowników, odgrywając różne role w naturalny sposób, idealny do budowy chatbotów, wirtualnych asystentów i obsługi klienta online, cechujący się wysoką szybkością reakcji."
},
"Skylark2-pro-turbo-8k": {
"description": "Model drugiej generacji Skylark (Skylark2) z szybszym wnioskowaniem i niższymi kosztami, z długością okna kontekstowego 8k."
},
"THUDM/GLM-4-32B-0414": {
"description": "GLM-4-32B-0414 to nowa generacja otwartego modelu z serii GLM, posiadająca 32