@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.
396 lines • 521 kB
JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "零一万物, най-новият отворен модел с фина настройка, с 34 милиарда параметри, който поддържа множество диалогови сценарии, с висококачествени обучителни данни, съобразени с човешките предпочитания."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "零一万物, най-новият отворен модел с фина настройка, с 9 милиарда параметри, който поддържа множество диалогови сценарии, с висококачествени обучителни данни, съобразени с човешките предпочитания."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "【360 версия】DeepSeek-R1 използва мащабно обучение с подсилване в етапа на следобучение, значително подобрявайки способността на модела за извеждане при наличието на много малко етикетирани данни. В задачите по математика, код и разсъждения на естествен език, производителността му е наравно с официалната версия на OpenAI o1."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro, като важен член на серията AI модели на 360, отговаря на разнообразни приложения на естествения език с ефективни способности за обработка на текст, поддържайки разбиране на дълги текстове и многостепенни диалози."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "Модел, специално проектиран за превод, дълбоко оптимизиран за постигане на водещи резултати."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "360GPT Turbo предлага мощни изчислителни и диалогови способности, с отлична семантична разбираемост и ефективност на генериране, идеално решение за интелигентни асистенти за предприятия и разработчици."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K акцентира на семантичната безопасност и отговорността, проектиран специално за приложения с високи изисквания за безопасност на съдържанието, осигурявайки точност и стабилност на потребителското изживяване."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "360gpt2-o1 използва дървесно търсене за изграждане на вериги от мисли и въвежда механизъм за размисъл, обучен чрез подсилено учене, моделът притежава способността за саморазмисъл и корекция на грешки."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro е усъвършенстван модел за обработка на естествен език, пуснат от компания 360, с изключителни способности за генериране и разбиране на текст, особено в областта на генерирането и творчеството, способен да обработва сложни езикови трансформации и ролеви игри."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "360zhinao2-o1 използва дървесно търсене за изграждане на мисловни вериги и въвежда механизъм за саморазмисъл, обучавайки се чрез подсилено учене, моделът притежава способността за саморазмисъл и корекция на грешки."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra е най-мощната версия в серията Starfire, която подобрява разбирането и обобщаването на текстовото съдържание, докато надгражда свързаните търсения. Това е всестранно решение за повишаване на производителността в офиса и точно отговаряне на нуждите, водещо в индустрията интелигентно решение."
},
"AnimeSharp": {
"description": "AnimeSharp (известен още като “4x‑AnimeSharp”) е отворен модел за свръхрезолюция, разработен от Kim2091 на базата на архитектурата ESRGAN, фокусиран върху увеличаване и изостряне на изображения в аниме стил. През февруари 2022 г. моделът е преименуван от “4x-TextSharpV1” и първоначално е бил подходящ и за текстови изображения, но е оптимизиран значително за аниме съдържание."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "Използва технологии за подобряване на търсенето, за да свърже голям модел с областни знания и знания от интернет. Поддържа качване на различни документи като PDF, Word и вход на уебсайтове, с бърз и цялостен достъп до информация, предоставяйки точни и професионални резултати."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "Оптимизиран за често срещани корпоративни сценарии, с значително подобрени резултати и висока цена-качество. В сравнение с модела Baichuan2, генерирането на съдържание е увеличено с 20%, отговорите на знания с 17%, а способността за ролеви игри с 40%. Общите резултати са по-добри от тези на GPT3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "С 128K свръхдълъг контекстен прозорец, оптимизиран за често срещани корпоративни сценарии, с значително подобрени резултати и висока цена-качество. В сравнение с модела Baichuan2, генерирането на съдържание е увеличено с 20%, отговорите на знания с 17%, а способността за ролеви игри с 40%. Общите резултати са по-добри от тези на GPT3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "Моделът е с най-добри способности в страната, надминаващ чуждестранните водещи модели в задачи като енциклопедични знания, дълги текстове и генериране на съдържание. Също така притежава водещи в индустрията мултимодални способности и отлични резултати в множество авторитетни тестови стандарти."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "Моделът е лидер в страната по способности, надминавайки чуждестранните основни модели в задачи на китайски език, като знания, дълги текстове и генериране на творби. Също така притежава водещи в индустрията мултимодални способности и отлични резултати в множество авторитетни оценки."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "Моделът е лидер в страната по способности, надминавайки чуждестранните основни модели в задачи на китайски език, като знания, дълги текстове и генериране на творби. Също така притежава водещи в индустрията мултимодални способности и отлични резултати в множество авторитетни оценки."
},
"ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct": {
"description": "Seed-OSS е серия от отворени големи езикови модели, разработени от екипа Seed на ByteDance, специално проектирани за мощна обработка на дълъг контекст, разсъждения, агенти и универсални способности. Seed-OSS-36B-Instruct в тази серия е модел с 36 милиарда параметри, фино настроен за инструкции, който поддържа естествено изключително дълъг контекст, позволявайки му да обработва големи документи или сложни кодови бази наведнъж. Моделът е специално оптимизиран за разсъждения, генериране на код и задачи с агенти (като използване на инструменти), като същевременно поддържа балансирани и отлични универсални способности. Една от ключовите характеристики на този модел е функцията „Бюджет за мислене“ (Thinking Budget), която позволява на потребителите гъвкаво да регулират дължината на разсъжденията според нуждите, което ефективно повишава ефективността при реални приложения."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "Най-напредналият ефективен LLM, специализиран в разсъждения, математика и програмиране."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
"description": "DeepSeek R1 - по-голям и по-умен модел в комплекта DeepSeek - е дестилиран в архитектурата Llama 70B. На базата на бенчмаркове и човешка оценка, този модел е по-умен от оригиналния Llama 70B, особено в задачи, изискващи математическа и фактическа точност."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "DeepSeek-R1 дестилиран модел, базиран на Qwen2.5-Math-1.5B, оптимизира производителността на разсъжденията чрез подсилено учене и данни за студен старт, отворен модел, който обновява многозадачния стандарт."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "DeepSeek-R1 дестилиран модел, базиран на Qwen2.5-14B, оптимизира производителността на разсъжденията чрез подсилено учене и данни за студен старт, отворен модел, който обновява многозадачния стандарт."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "Серията DeepSeek-R1 оптимизира производителността на разсъжденията чрез подсилено учене и данни за студен старт, отворен модел, който обновява многозадачния стандарт, надминавайки нивото на OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1 дестилиран модел, базиран на Qwen2.5-Math-7B, оптимизира производителността на разсъжденията чрез подсилено учене и данни за студен старт, отворен модел, който обновява многозадачния стандарт."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 е MoE модел, разработен от компанията DeepSeek. DeepSeek-V3 постига резултати в множество оценки, които надминават други отворени модели като Qwen2.5-72B и Llama-3.1-405B, като по отношение на производителност е наравно с водещите затворени модели в света като GPT-4o и Claude-3.5-Sonnet."
},
"DeepSeek-V3-1": {
"description": "DeepSeek V3.1: Следващо поколение модел за разсъждение, подобряващ сложното разсъждение и веригата на мислене, подходящ за задачи, изискващи задълбочен анализ."
},
"DeepSeek-V3-Fast": {
"description": "Доставчик на модела: платформа sophnet. DeepSeek V3 Fast е високоскоростната версия с висока TPS на DeepSeek V3 0324, с пълна точност без квантизация, с по-силни кодови и математически възможности и по-бърз отговор!"
},
"DeepSeek-V3.1": {
"description": "DeepSeek-V3.1 - режим без мислене; DeepSeek-V3.1 е нов хибриден модел за разсъждения, пуснат от DeepSeek, който поддържа два режима на разсъждения - с и без мислене, с по-висока ефективност на мислене в сравнение с DeepSeek-R1-0528. След оптимизация след обучение, използването на инструменти от агенти и изпълнението на задачи с агенти са значително подобрени."
},
"DeepSeek-V3.1-Fast": {
"description": "DeepSeek V3.1 Fast е високопроизводителната версия с висока TPS на DeepSeek V3.1. Хибриден режим на мислене: чрез промяна на шаблона за чат, един модел може да поддържа едновременно режим с мислене и без мислене. По-интелигентно извикване на инструменти: чрез оптимизация след обучение, представянето на модела при използване на инструменти и задачи с агенти е значително подобрено."
},
"DeepSeek-V3.1-Think": {
"description": "DeepSeek-V3.1 - режим с мислене; DeepSeek-V3.1 е нов хибриден модел за разсъждения, пуснат от DeepSeek, който поддържа два режима на разсъждения - с и без мислене, с по-висока ефективност на мислене в сравнение с DeepSeek-R1-0528. След оптимизация след обучение, използването на инструменти от агенти и изпълнението на задачи с агенти са значително подобрени."
},
"DeepSeek-V3.2-Exp": {
"description": "DeepSeek V3.2 е най-новият универсален голям модел на DeepSeek, който поддържа хибридна архитектура за извод и притежава по-силни възможности на агент."
},
"DeepSeek-V3.2-Exp-Think": {
"description": "Режим на мислене на DeepSeek V3.2. Преди да изведе окончателния отговор, моделът първо генерира мисловна верига, за да подобри точността на крайния отговор."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite предлага изключително бърза реакция и по-добро съотношение цена-качество, осигурявайки по-гъвкави опции за различни сценарии на клиентите. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite предлага изключително бърза реакция и по-добро съотношение цена-качество, осигурявайки по-гъвкави опции за различни сценарии на клиентите. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite предлага изключително бърза реакция и по-добро съотношение цена-качество, осигурявайки по-гъвкави опции за различни сценарии на клиентите. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "Най-ефективният основен модел, подходящ за обработка на сложни задачи, с отлични резултати в справки, обобщения, творчество, текстова класификация и ролеви игри. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 128k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "Най-ефективният основен модел, подходящ за обработка на сложни задачи, с отлични резултати в справки, обобщения, творчество, текстова класификация и ролеви игри. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "Най-ефективният основен модел, подходящ за обработка на сложни задачи, с отлични резултати в справки, обобщения, творчество, текстова класификация и ролеви игри. Поддържа разсъждения и финна настройка с контекстен прозорец от 4k."
},
"DreamO": {
"description": "DreamO е отворен модел за персонализирано генериране на изображения, съвместно разработен от ByteDance и Пекинския университет, с цел поддържане на мултизадачно генериране на изображения чрез унифицирана архитектура. Той използва ефективен комбиниран модел, който може да генерира високо съгласувани и персонализирани изображения според множество условия, зададени от потребителя, като идентичност, обект, стил и фон."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "Флагманският модел на Baidu, разработен самостоятелно, е мащабен езиков модел, който обхваща огромно количество китайски и английски текстове. Той притежава мощни общи способности и може да отговори на почти всички изисквания за диалогови въпроси и отговори, генериране на съдържание и приложения с плъгини; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговорите."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "Флагманският модел на Baidu, разработен самостоятелно, е мащабен езиков модел, който обхваща огромно количество китайски и английски текстове. Той притежава мощни общи способности и може да отговори на почти всички изисквания за диалогови въпроси и отговори, генериране на съдържание и приложения с плъгини; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговорите."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "Флагманският модел на Baidu, разработен самостоятелно, е мащабен езиков модел, който обхваща огромно количество китайски и английски текстове. Той притежава мощни общи способности и може да отговори на почти всички изисквания за диалогови въпроси и отговори, генериране на съдържание и приложения с плъгини; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговорите."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "Флагманският модел на Baidu за изключително големи езикови модели, разработен самостоятелно, е напълно обновен в сравнение с ERNIE 3.5 и е широко приложим в сложни задачи в различни области; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговори."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "Флагманският модел на Baidu за изключително големи езикови модели, разработен самостоятелно, е напълно обновен в сравнение с ERNIE 3.5 и е широко приложим в сложни задачи в различни области; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговори."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "Патентованият флагмански модул на Baidu, изключително мащабен езиков модел, показващ отлични резултати и широко приложение в сложни сценарии. Поддържа автоматично свързване с плъгини на Baidu Search, гарантирайки актуалността на информацията. В сравнение с ERNIE 4.0, той представя по-добри резултати."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "Флагманският модел на Baidu за изключително големи езикови модели, разработен самостоятелно, показва отлични резултати и е широко приложим в сложни задачи в различни области; поддържа автоматично свързване с плъгина за търсене на Baidu, осигурявайки актуалност на информацията за отговори. В сравнение с ERNIE 4.0, представянето му е по-добро."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "Специализиран модел на Baidu за големи езикови модели, разработен самостоятелно, подходящ за приложения като NPC в игри, клиентски разговори и ролеви игри, с по-изразителен и последователен стил на персонажите, по-силна способност за следване на инструкции и по-добра производителност при извеждане."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "Лек модел на Baidu за големи езикови модели, разработен самостоятелно, който съчетава отлични резултати с производителност при извеждане, с по-добри резултати в сравнение с ERNIE Lite, подходящ за използване с AI ускорителни карти с ниска изчислителна мощ."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "Най-новият модел на Baidu за големи езикови модели с висока производителност, разработен самостоятелно, с отлични общи способности, подходящ за основен модел за фина настройка, за по-добро справяне с конкретни проблеми, като същевременно предлага отлична производителност при извеждане."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "Най-новият модел на Baidu за големи езикови модели с висока производителност, разработен самостоятелно, с отлични общи способности, по-добри резултати в сравнение с ERNIE Speed, подходящ за основен модел за фина настройка, за по-добро справяне с конкретни проблеми, като същевременно предлага отлична производителност при извеждане."
},
"FLUX-1.1-pro": {
"description": "FLUX.1.1 Pro"
},
"FLUX.1-Kontext-dev": {
"description": "FLUX.1-Kontext-dev е мултимоделен модел за генериране и редактиране на изображения, разработен от Black Forest Labs, базиран на архитектурата Rectified Flow Transformer с 12 милиарда параметри. Моделът е специализиран в генериране, реконструкция, подобряване и редактиране на изображения при зададени контекстуални условия. Той съчетава предимствата на контролираното генериране на дифузионни модели с контекстуалното моделиране на Transformer, поддържайки висококачествен изход и широко приложение в задачи като възстановяване, допълване и реконструкция на визуални сцени."
},
"FLUX.1-Kontext-pro": {
"description": "FLUX.1 Kontext [pro]"
},
"FLUX.1-dev": {
"description": "FLUX.1-dev е отворен мултимодален езиков модел (Multimodal Language Model, MLLM), разработен от Black Forest Labs, оптимизиран за задачи с текст и изображения. Той интегрира разбиране и генериране на изображения и текст, базиран на напреднали големи езикови модели като Mistral-7B, с внимателно проектиран визуален енкодер и многостепенно фино настройване с инструкции, което позволява съвместна обработка на текст и изображения и сложни задачи за разсъждение."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) е иновативен модел, подходящ за приложения в множество области и сложни задачи."
},
"HelloMeme": {
"description": "HelloMeme е AI инструмент, който автоматично генерира мемета, анимирани GIF файлове или кратки видеоклипове въз основа на предоставени от вас изображения или действия. Не е необходимо да имате умения за рисуване или програмиране – просто подгответе референтни изображения и инструментът ще създаде красиви, забавни и стилово съгласувани съдържания."
},
"HiDream-I1-Full": {
"description": "HiDream-E1-Full е отворен мултимодален голям модел за редактиране на изображения, разработен от HiDream.ai, базиран на напредналата архитектура Diffusion Transformer и съчетаващ мощни езикови способности (вграден LLaMA 3.1-8B-Instruct). Поддържа генериране на изображения, трансфер на стил, локално редактиране и прерисуване чрез естествени езикови команди, с изключителни умения за разбиране и изпълнение на текстово-изобразителни задачи."
},
"HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled": {
"description": "hunyuandit-v1.2-distilled е лек модел за генериране на изображения от текст, оптимизиран чрез дистилация, който може бързо да създава висококачествени изображения, особено подходящ за среди с ограничени ресурси и задачи за реално време."
},
"InstantCharacter": {
"description": "InstantCharacter е персонализиран модел за генериране на персонажи без нужда от фино настройване, пуснат от AI екипа на Tencent през 2025 г. Целта му е да осигури висококачествено и консистентно генериране на персонажи в различни сцени. Моделът поддържа моделиране на персонаж само на базата на една референтна снимка и позволява гъвкаво пренасяне на персонажа в различни стилове, пози и фонове."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B е мощен визуален езиков модел, който поддържа многомодално обработване на изображения и текст, способен да разпознава точно съдържанието на изображения и да генерира свързани описания или отговори."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B е мощен визуален езиков модел, който поддържа многомодално обработване на изображения и текст, способен да разпознава точно съдържанието на изображения и да генерира свързани описания или отговори."
},
"Kolors": {
"description": "Kolors е модел за генериране на изображения от текст, разработен от екипа Kolors на Kuaishou. Той е обучен с милиарди параметри и има значителни предимства в качеството на визуализация, разбирането на китайски семантичен контекст и рендирането на текст."
},
"Kwai-Kolors/Kolors": {
"description": "Kolors е голям модел за генериране на изображения от текст, базиран на латентна дифузия, разработен от екипа Kolors на Kuaishou. Обучен с милиарди двойки текст-изображение, моделът демонстрира значителни предимства в качеството на визуализация, точността на сложната семантика и рендирането на китайски и английски символи. Той поддържа вход на китайски и английски език и се представя отлично в разбирането и генерирането на специфично китайско съдържание."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "Изключителни способности за визуално разсъждение върху изображения с висока резолюция, подходящи за приложения за визуално разбиране."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "Напреднали способности за визуално разсъждение, подходящи за приложения на агенти за визуално разбиране."
},
"Meta-Llama-3-3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 70B: Универсален трансформър модел, подходящ за диалог и задачи за генериране."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "Текстов модел с оптимизация за инструкции на Llama 3.1, проектиран за многоезични диалогови случаи, който показва отлични резултати на много налични отворени и затворени чат модели на общи индустриални бенчмаркове."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "Текстов модел с оптимизация за инструкции на Llama 3.1, проектиран за многоезични диалогови случаи, който показва отлични резултати на много налични отворени и затворени чат модели на общи индустриални бенчмаркове."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "Текстов модел с оптимизация за инструкции на Llama 3.1, проектиран за многоезични диалогови случаи, който показва отлични резултати на много налични отворени и затворени чат модели на общи индустриални бенчмаркове."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "Напреднал, водещ малък езиков модел с разбиране на езика, изключителни способности за разсъждение и генериране на текст."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "Напреднал, водещ малък езиков модел с разбиране на езика, изключителни способности за разсъждение и генериране на текст."
},
"Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 е най-напредналият многоезичен отворен голям езиков модел от серията Llama, който предлага производителност, сравнима с 405B моделите, на изключително ниска цена. Базиран на структурата Transformer и подобрен чрез супервизирано фино настройване (SFT) и обучение с човешка обратна връзка (RLHF) за повишаване на полезността и безопасността. Неговата версия с оптимизация за инструкции е специално проектирана за многоезични диалози и показва по-добри резултати от много от наличните отворени и затворени чат модели на множество индустриални бенчмаркове. Краен срок за знанията е декември 2023 г."
},
"Meta-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8": {
"description": "Llama 4 Maverick: Голям модел, базиран на Mixture-of-Experts, предлагащ ефективна стратегия за активиране на експерти за отлични резултати при разсъждение."
},
"MiniMax-M1": {
"description": "Изцяло нова самостоятелно разработена инференсна система. Световен лидер: 80K вериги на мислене x 1M входни данни, с ефективност, съпоставима с водещите международни модели."
},
"MiniMax-M2": {
"description": "Създаден специално за ефективно програмиране и работни потоци с агенти."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "В серията модели MiniMax-01 направихме смели иновации: за първи път реализирахме мащабно линейно внимание, традиционната архитектура на Transformer вече не е единственият избор. Параметрите на този модел достигат 4560 милиарда, с единична активация от 45.9 милиарда. Общата производителност на модела е на нивото на водещите модели в чужбина, като същевременно ефективно обработва глобалния контекст от 4 милиона токена, което е 32 пъти повече от GPT-4o и 20 пъти повече от Claude-3.5-Sonnet."
},
"MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
"description": "MiniMax-M1 е мащабен модел за разсъждение с отворени тегла и смесено внимание, с 456 милиарда параметри, като всеки токен активира около 45.9 милиарда параметри. Моделът поддържа естествено контекст с дължина до 1 милион токена и чрез механизма за светкавично внимание спестява 75% от изчисленията при задачи с генериране на 100 хиляди токена в сравнение с DeepSeek R1. Освен това MiniMax-M1 използва MoE (смесен експертен) архитектура, комбинирайки CISPO алгоритъм и ефективно обучение с подсилване с дизайн на смесено внимание, постигащи водещи в индустрията резултати при дълги входни разсъждения и реални софтуерни инженерни сценарии."
},
"Moonshot-Kimi-K2-Instruct": {
"description": "Общ брой параметри 1 трилион, активирани параметри 32 милиарда. Сред немисловните модели постига водещи резултати в областта на актуални знания, математика и кодиране, с по-добри възможности за универсални агентски задачи. Специално оптимизиран за агентски задачи, не само отговаря на въпроси, но и може да предприема действия. Най-подходящ за импровизирани, универсални разговори и агентски преживявания, модел с рефлексна скорост без нужда от дълго мислене."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) е модел с висока точност за инструкции, подходящ за сложни изчисления."
},
"OmniConsistency": {
"description": "OmniConsistency подобрява консистентността на стил и генерализацията в задачи за преобразуване на изображения чрез въвеждане на големи дифузионни трансформъри (DiTs) и двойни стилизирани данни, като предотвратява деградация на стила."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "Същият модел Phi-3-medium, но с по-голям размер на контекста за RAG или малко подканване."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "Модел с 14B параметри, предлагащ по-добро качество от Phi-3-mini, с акцент върху висококачествени, плътни на разсъждения данни."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "Същият модел Phi-3-mini, но с по-голям размер на контекста за RAG или малко подканване."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "Най-малкият член на семейството Phi-3. Оптимизиран както за качество, така и за ниска латентност."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "Същият модел Phi-3-small, но с по-голям размер на контекста за RAG или малко подканване."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "Модел с 7B параметри, предлагащ по-добро качество от Phi-3-mini, с акцент върху висококачествени, плътни на разсъждения данни."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "Актуализирана версия на модела Phi-3-mini."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "Актуализирана версия на модела Phi-3-vision."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct е голям езиков модел с параметри 7B от серията Qwen2, специално настроен за инструкции. Моделът е базиран на архитектурата Transformer и използва технологии като SwiGLU активационна функция, QKV отклонение за внимание и групова внимание. Той може да обработва големи входни данни. Моделът показва отлични резултати в множество бенчмаркове за разбиране на езика, генериране, многоезични способности, кодиране, математика и разсъждения, надминавайки повечето отворени модели и показвайки конкурентоспособност на определени задачи в сравнение с патентовани модели. Qwen2-7B-Instruct показва значителни подобрения в множество оценки в сравнение с Qwen1.5-7B-Chat."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct е един от най-новите големи езикови модели, публикувани от Alibaba Cloud. Този 7B модел показва значителни подобрения в областите на кодирането и математиката. Моделът предлага многоезична поддръжка, обхващаща над 29 езика, включително китайски, английски и др. Моделът показва значителни подобрения в следването на инструкции, разбирането на структурирани данни и генерирането на структурирани изходи (особено JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct е най-новата версия на серията големи езикови модели, специфични за код, публикувана от Alibaba Cloud. Моделът значително подобрява способностите за генериране на код, разсъждения и корекции, след като е обучен с 55 трилиона токена на базата на Qwen2.5. Той не само подобрява кодовите умения, но и запазва предимствата в математиката и общите способности. Моделът предоставя по-пълна основа за практическите приложения като кодови интелигентни агенти."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL е нов член от серията Qwen, който разполага с мощни възможности за визуално разбиране. Той може да анализира текст, диаграми и оформление в изображения, да разбира дълги видеоклипове и да улавя събития. Може да извършва логически изводи, да работи с инструменти, поддържа локализиране на обекти в различни формати и генериране на структуриран изход. Оптимизиран е с динамична резолюция и честота на кадрите за разбиране на видео и подобрена ефективност на визуалния кодиращ модул."
},
"Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking е отворен визуално-езиков модел (VLM), съвместно разработен от Zhizhu AI и KEG лабораторията на Университета Цинхуа, специално проектиран за обработка на сложни мултимодални когнитивни задачи. Моделът е базиран на основния модел GLM-4-9B-0414 и значително подобрява способностите си за кросмодално разсъждение и стабилност чрез въвеждането на механизма за разсъждение „верига на мисълта“ (Chain-of-Thought) и използването на стратегии за подсилено обучение."
},
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4-9B-Chat е отворената версия на предварително обучен модел от серията GLM-4, пусната от Zhizhu AI. Моделът показва отлични резултати в семантика, математика, разсъждения, код и знания. Освен че поддържа многократни разговори, GLM-4-9B-Chat предлага и напреднали функции като уеб браузинг, изпълнение на код, извикване на персонализирани инструменти (Function Call) и разсъждения с дълги текстове. Моделът поддържа 26 езика, включително китайски, английски, японски, корейски и немски. В множество бенчмаркове, GLM-4-9B-Chat показва отлична производителност, като AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU и C-Eval. Моделът поддържа максимална контекстна дължина от 128K, подходящ за академични изследвания и търговски приложения."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
"description": "DeepSeek-R1 е модел за инференция, управляван от обучение с подсилване (RL), който решава проблемите с повторяемостта и четимостта в моделите. Преди RL, DeepSeek-R1 въвежда данни за студен старт, за да оптимизира допълнително производителността на инференцията. Той показва сравними резултати с OpenAI-o1 в математически, кодови и инференционни задачи и подобрява общата ефективност чрез внимателно проектирани методи на обучение."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B е модел, получен чрез дистилация на знания от Qwen2.5-Math-7B. Този модел е фино настроен с 800 000 избрани проби, генерирани от DeepSeek-R1, и демонстрира изключителни способности за разсъждение. Той се представя отлично в множество тестове, постигайки 92,8% точност в MATH-500, 55,5% успеваемост в AIME 2024 и рейтинг от 1189 в CodeForces, показвайки силни математически и програмистки способности за модел с мащаб 7B."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 е модел на езика с 6710 милиарда параметри, който използва архитектура на смесени експерти (MoE) с много глави на потенциално внимание (MLA) и стратегия за баланс на натоварването без помощни загуби, оптимизираща производителността на инференцията и обучението. Чрез предварително обучение на 14.8 трилиона висококачествени токени и последващо супервизирано фино настройване и обучение с подсилване, DeepSeek-V3 надминава производителността на други отворени модели и е близо до водещите затворени модели."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus": {
"description": "DeepSeek-V3.1-Terminus е обновена версия на модела V3.1, пусната от DeepSeek, позиционирана като хибриден интелигентен голям езиков модел. Тази актуализация запазва оригиналните възможности на модела, като се фокусира върху отстраняване на проблеми, посочени от потребителите, и подобряване на стабилността. Значително е подобрена езиковата последователност, намалено е смесването на китайски и английски и появата на аномални символи. Моделът интегрира „режим на мислене“ и „режим без мислене“, като потребителите могат гъвкаво да превключват между тях чрез чат шаблони за различни задачи. Като важна оптимизация, V3.1-Terminus подобрява производителността на кодовия агент и търсещия агент, което ги прави по-надеждни при извикване на инструменти и изпълнение на многократни сложни задачи."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp": {
"description": "DeepSeek-V3.2-Exp е експерименталната версия V3.2, пусната от DeepSeek, представляваща междинно изследване към следващото поколение архитектура. Тя въвежда механизма за разредено внимание на DeepSeek (DeepSeek Sparse Attention, DSA) на базата на V3.1-Terminus, с цел подобряване на ефективността при обучение и извеждане с дълъг контекст. Моделът е специално оптимизиран за използване на инструменти, разбиране на дълги документи и многoетапно разсъждение. V3.2-Exp служи като мост между изследванията и продуктовата реализация и е подходящ за потребители, които търсят по-висока ефективност на разсъждение в среди с голям контекстуален бюджет."
},
"Pro/moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905": {
"description": "Kimi K2-Instruct-0905 е най-новата и най-мощна версия на Kimi K2. Това е водещ езиков модел с хибридна експертна архитектура (MoE), с общо 1 трилион параметри и 32 милиарда активни параметри. Основните характеристики на модела включват: подобрена интелигентност при кодиране на агенти, с изразително подобрение в производителността при публични бенчмаркове и реални задачи за кодиране на агенти; усъвършенстван опит при фронтенд кодиране, с напредък както в естетиката, така и в практичността на фронтенд програмирането."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview е иновативен модел за обработка на естествен език, способен да обработва ефективно сложни задачи за генериране на диалог и разбиране на контекста."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview е изследователски модел, разработен от екипа на Qwen, който се фокусира върху визуалните способности за извеждане и притежава уникални предимства в разбирането на сложни сцени и решаването на визуално свързани математически проблеми."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ е моделът за изводи от серията Qwen. В сравнение с традиционните модели за оптимизация на инструкции, QwQ притежава способности за разсъждение и извод, което позволява значително подобряване на производителността в задачи от по-ниско ниво, особено при решаване на трудни проблеми. QwQ-32B е среден модел за изводи, който постига конкурентоспособна производителност в сравнение с най-съвременните модели за изводи (като DeepSeek-R1, o1-mini). Този модел използва технологии като RoPE, SwiGLU, RMSNorm и Attention QKV bias, с 64 слоя в мрежовата структура и 40 Q внимание глави (в архитектурата GQA KV е 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview е най-новият експериментален изследователски модел на Qwen, който се фокусира върху подобряване на AI разсъдъчните способности. Чрез изследване на сложни механизми като езикови смеси и рекурсивно разсъждение, основните предимства включват мощни аналитични способности, математически и програмистки умения. В същото време съществуват проблеми с езиковото превключване, цикли на разсъждение, съображения за безопасност и разлики в други способности."
},
"Qwen/Qwen-Image": {
"description": "Qwen-Image е базов модел за генериране на изображения, разработен от екипа на Tongyi Qianwen в Alibaba, с 20 милиарда параметъра. Моделът постига значителен напредък в сложния текстов рендеринг и прецизното редактиране на изображения, като е особено добър в създаването на изображения с висококачествен текст както на китайски, така и на английски език. Qwen-Image може да обработва многострочно оформление и текст на ниво абзац, като същевременно поддържа последователност в типографията и хармония в контекста при генериране на изображения. Освен изключителните си способности за текстов рендеринг, моделът поддържа широка гама от художествени стилове — от реалистична фотография до аниме естетика — и може гъвкаво да се адаптира към различни творчески нужди. Също така притежава мощни възможности за редактиране и разбиране на изображения, включително трансфер на стил, добавяне и премахване на обекти, подобряване на детайли, редактиране на текст и дори управление на човешки пози. Целта му е да бъде цялостен интелигентен базов модел за визуално творчество и обработка, който обединява език, оформление и изображение."
},
"Qwen/Qwen-Image-Edit-2509": {
"description": "Qwen-Image-Edit-2509 е най-новата версия за редактиране на изображения от Qwen-Image, разработена от екипа на Tongyi Qianwen в Alibaba. Моделът е допълнително обучен на базата на Qwen-Image с 20 милиарда параметъра и успешно разширява уникалните си способности за текстов рендеринг в областта на редактирането на изображения, позволявайки прецизна редакция на текст в изображения. Qwen-Image-Edit използва иновативна архитектура, при която входното изображение се подава едновременно към Qwen2.5-VL (за семантичен визуален контрол) и VAE Encoder (за контрол на визуалния външен вид), осигурявайки двойна способност за редактиране както на семантиката, така и на външния вид. Това означава, че моделът поддържа не само локални редакции като добавяне, премахване или промяна на елементи, но и по-сложни семантични редакции, изискващи запазване на смисъла, като създаване на IP съдържание и трансфер на стил. Моделът показва водеща (SOTA) производителност в множество публични бенчмаркове, което го прави мощен базов модел за редактиране на изображения."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 е напреднал универсален езиков модел, поддържащ множество типове инструкции."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct е голям езиков модел с параметри 72B от серията Qwen2, специално настроен за инструкции. Моделът е базиран на архитектурата Transformer и използва технологии като SwiGLU активационна функция, QKV отклонение за внимание и групова внимание. Той може да обработва големи входни данни. Моделът показва отлични резултати в множество бенчмаркове за разбиране на езика, генериране, многоезични способности, кодиране, математика и разсъждения, надминавайки повечето отворени модели и показвайки конкурентоспособност на определени задачи в сравнение с патентовани модели."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL е най-новата итерация на модела Qwen-VL, който е постигнал водещи резултати в тестовете за визуално разбиране."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели, проектирана да оптимизира обработката на инструкции."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели, проектирана да оптимизира обработката на инструкции."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Голям езиков модел, разработен от екипа на Alibaba Cloud Tongyi Qianwen"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели с по-силни способности за разбиране и генериране."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели, проектирана да оптимизира обработката на инструкти."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели, проектирана да оптимизира обработката на инструкции."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 е нова серия от големи езикови модели, проектирана да оптимизира обработката на инструкти."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder се фокусира върху писането на код."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct е най-новата версия на серията големи езикови модели, специфични за код, публикувана от Alibaba Cloud. Моделът значително подобрява способностите за генериране на код, разсъждения и корекции, след като е обучен с 55 трилиона токена на базата на Qwen2.5. Той не само подобрява кодовите умения, но и запазва предимствата в математиката и общите способности. Моделът предоставя по-пълна основа за практическите приложения като кодови интелигентни агенти."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct е многомодален голям модел, разработен от екипа на Tongyi Qianwen, част от серията Qwen2.5-VL. Този модел не само разпознава отлично обичайни обекти, но също така анализира текст, диаграми, икони, графики и оформление в изображения. Той може да функционира като визуален агент, способен да разсъждава и динамично да управлява инструменти, с възможности за работа с компютри и мобилни устройства. Освен това, моделът може точно да локализира обекти в изображения и да генерира структурирани изходи за фактури, таблици и други. В сравнение с предходния модел Qwen2-VL, тази версия е подобрена чрез усилено обучение в областта на математиката и способностите за решаване на проблеми, като стилът на отговорите е по-съобразен с човешките предпочитания."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL е визуален езиков модел от серията Qwen2.5. Този модел има значителни подобрения в различни аспекти: разполага с по-добри възможности за визуално разбиране, може да разпознава обикновени обекти, да анализира текст, диаграми и оформление; като визуален агент може да разсъждава и динамично да насочва използването на инструменти; поддържа разбиране на дълги видеоклипове с продължителност над 1 час и улавяне на ключови събития; може да локализира точно обекти в изображения чрез генериране на ограничителни кутии или точки; поддържа генериране на структуриран изход, особено подходящ за сканирани данни като фактури и таблици."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507": {
"description": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 е флагмански голям езиков модел с хибридни експерти (MoE) от серията Qwen3, разработен от екипа на Alibaba Cloud Tongyi Qianwen. Моделът има общо 235 милиарда параметри, като при всяко извеждане се активират 22 милиарда. Той е обновена версия на Qwen3-235B-A22B в не-мисловен режим, със значителни подобрения в следването на инструкции, логическо разсъждение, разбиране на текст, математика, наука, програмиране и използване на инструменти. Моделът също така разширява покритието на многоезикови дългоопашати знания и по-добре се адаптира към потребителските предпочитания в субективни и отворени задачи, за да генерира по-полезен и качествен текст."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
"description": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 е член на серията големи езикови модели Qwen3, разработен от екипа на Alibaba Tongyi Qianwen, фокусиран върху сложни задачи за разсъждение. Моделът използва MoE архитектура с общо 235 милиарда параметри, като при обработка на всеки токен се активират около 22 милиарда, което повишава изчислителната ефективност без да се губи мощност. Като специализиран „мисловен“ модел, той постига значителни подобрения в логическо разсъждение, математика, наука, програмиране и академични бенчмаркове, достигайки водещи нива сред отворените мисловни модели. Освен това подобрява общите способности като следване на инструкции, използване на инструменти и генериране на текст, и поддържа нативно разбиране на дълги контексти до 256K токена, подходящ за дълбоко разсъждение и обработка на дълги документи."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": {
"description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 е обновена версия на Qwen3-30B-A3B в режим без мислене. Това е хибриден експертен (MoE) модел с общо 30,5 милиарда параметри и 3,3 милиарда активни параметри. Моделът е получил ключови подобрения в множество аспекти, включително значително подобрена способност за следване на инструкции, логическо разсъждение, разбиране на текст, математика, наука, кодиране и използване на инструменти. Освен това, той постига съществен напредък в покритието на дългоопашатите знания на многоезично ниво и по-добре се съгласува с предпочитанията на потребителите при субективни и отворени задачи, което позволява генериране на по-полезни отговори и по-висококачествен текст. Освен това, способността му за разбиране на дълги текстове е увеличена до 256K. Този модел поддържа само режим без мислене и в изхода му не се генерират тагове `<think></think>`."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": {
"description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 е най-новият мисловен модел от серията Qwen3, публикуван от екипа Tongyi Qianwen на Alibaba. Като хибриден модел от типа Mixture of Experts (MoE) с общо 30,5 милиарда параметри и 3,3 милиарда активни параметри, той е насочен към повишаване на възможностите за справяне със сложни задачи. Моделът показва значително подобрение в логическото разсъждение, математиката, естествените науки, програмирането и академичните бенчмаркове, изискващи човешка експертиза. В същото време общите му способности — следване на инструкции, използване на инструменти, генериране на текст и съгласуване с човешките предпочитания — също са значително подсилени. Моделът поддържа нативно дълъг контекст до 256K и може да бъде разширен до 1 000 000 токена. Тази версия е специално проектирана за мисловен режим, с цел да решава изключително сложни задачи чрез подробни стъпкови разсъждения; агентните ѝ възможности също се представят отлично."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене."
},
"Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": {
"description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct е кодов модел от серията Qwen3, разработен от екипа Tongyi Qianwen на Alibaba. Като рационализиран и оптимизиран модел, той запазва висока производителност и ефективност, като същевременно е фокусиран върху подобряване на възможностите за обработка на код. Моделът показва значително предимство сред отворените модели при сложни задачи като агентно програмиране (Agentic Coding), автоматизирани браузърни операции и извикване на инструменти. Той предлага нативна поддръжка за дълги контексти до 256K токена и може да се разшири до 1M токена, което позволява по-добро разбиране и обработка на ниво кодова база. Освен това моделът предоставя силна поддръжка за агентно кодиране в платформи като Qwen Code и CLINE и е проектирал специален формат за извикване на функции."
},
"Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": {
"description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct е публикуван от Alibaba и до момента е един от най-агентно ориентираните (agentic) кодови модели. Това е смесен експертен (MoE) модел с общо 480 милиарда параметри и 35 милиарда активни параметри, който постига баланс между ефективност и производителност. Моделът поддържа родно контекстна дължина от 256K (прибл. 260 000) токена и може да бъде екстраполиран чрез методи като YaRN до 1 милион токена, което му позволява да обработва големи кодови бази и сложни програмистки задачи. Qwen3-Coder е специално проектиран за агентно ориентирани (agentic) кодови работни потоци — той не само генерира код, но може и автономно да взаимодейства с инструменти и среди за разработка, за да решава сложни програмистки проблеми. В множество бенчмаркове за кодиране и агентни задачи моделът постига водещи резултати сред отворените модели и неговата производителност е сравнима