@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.
513 lines • 260 kB
JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "Zero One Vạn Vật, mô hình tinh chỉnh mã nguồn mở mới nhất với 34 tỷ tham số, hỗ trợ nhiều tình huống đối thoại, dữ liệu đào tạo chất lượng cao, phù hợp với sở thích của con người."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "Zero One Vạn Vật, mô hình tinh chỉnh mã nguồn mở mới nhất với 9 tỷ tham số, hỗ trợ nhiều tình huống đối thoại, dữ liệu đào tạo chất lượng cao, phù hợp với sở thích của con người."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "【Phiên bản triển khai 360】DeepSeek-R1 đã sử dụng công nghệ học tăng cường quy mô lớn trong giai đoạn huấn luyện sau, nâng cao khả năng suy luận của mô hình một cách đáng kể với rất ít dữ liệu được gán nhãn. Hiệu suất trong các nhiệm vụ toán học, mã, suy luận ngôn ngữ tự nhiên tương đương với phiên bản chính thức OpenAI o1."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro là thành viên quan trọng trong dòng mô hình AI của 360, đáp ứng nhu cầu đa dạng của các ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên với khả năng xử lý văn bản hiệu quả, hỗ trợ hiểu văn bản dài và đối thoại nhiều vòng."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "Mô hình chuyên dụng cho dịch thuật, được tối ưu hóa bằng cách tinh chỉnh sâu, mang lại hiệu quả dịch thuật hàng đầu."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "360GPT Turbo cung cấp khả năng tính toán và đối thoại mạnh mẽ, có khả năng hiểu ngữ nghĩa và hiệu suất tạo ra xuất sắc, là giải pháp trợ lý thông minh lý tưởng cho doanh nghiệp và nhà phát triển."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K nhấn mạnh an toàn ngữ nghĩa và định hướng trách nhiệm, được thiết kế đặc biệt cho các tình huống ứng dụng có yêu cầu cao về an toàn nội dung, đảm bảo độ chính xác và độ ổn định trong trải nghiệm người dùng."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "360gpt2-o1 sử dụng tìm kiếm cây để xây dựng chuỗi tư duy, và đưa vào cơ chế phản hồi, sử dụng học tăng cường để đào tạo, mô hình có khả năng tự phản hồi và sửa lỗi."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro là mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cao cấp do công ty 360 phát hành, có khả năng tạo và hiểu văn bản xuất sắc, đặc biệt trong lĩnh vực tạo ra và sáng tạo, có thể xử lý các nhiệm vụ chuyển đổi ngôn ngữ phức tạp và diễn xuất vai trò."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "360zhinao2-o1 sử dụng tìm kiếm cây để xây dựng chuỗi tư duy, và giới thiệu cơ chế phản hồi, sử dụng học tăng cường để đào tạo, mô hình có khả năng tự phản hồi và sửa lỗi."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra là phiên bản mạnh mẽ nhất trong dòng mô hình lớn Xinghuo, nâng cao khả năng hiểu và tóm tắt nội dung văn bản trong khi nâng cấp liên kết tìm kiếm trực tuyến. Đây là giải pháp toàn diện nhằm nâng cao năng suất văn phòng và đáp ứng chính xác nhu cầu, là sản phẩm thông minh dẫn đầu ngành."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "Sử dụng công nghệ tăng cường tìm kiếm để kết nối toàn diện giữa mô hình lớn và kiến thức lĩnh vực, kiến thức toàn cầu. Hỗ trợ tải lên nhiều loại tài liệu như PDF, Word và nhập URL, thông tin được thu thập kịp thời và toàn diện, kết quả đầu ra chính xác và chuyên nghiệp."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "Tối ưu hóa cho các tình huống doanh nghiệp thường xuyên, hiệu quả được cải thiện đáng kể, chi phí hiệu quả cao. So với mô hình Baichuan2, sáng tạo nội dung tăng 20%, trả lời câu hỏi kiến thức tăng 17%, khả năng đóng vai tăng 40%. Hiệu quả tổng thể tốt hơn GPT3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "Có cửa sổ ngữ cảnh siêu dài 128K, tối ưu hóa cho các tình huống doanh nghiệp thường xuyên, hiệu quả được cải thiện đáng kể, chi phí hiệu quả cao. So với mô hình Baichuan2, sáng tạo nội dung tăng 20%, trả lời câu hỏi kiến thức tăng 17%, khả năng đóng vai tăng 40%. Hiệu quả tổng thể tốt hơn GPT3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "Mô hình có khả năng hàng đầu trong nước, vượt trội hơn các mô hình chính thống nước ngoài trong các nhiệm vụ tiếng Trung như bách khoa toàn thư, văn bản dài, sáng tạo nội dung. Cũng có khả năng đa phương tiện hàng đầu trong ngành, thể hiện xuất sắc trong nhiều tiêu chuẩn đánh giá uy tín."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "Mô hình có khả năng hàng đầu trong nước, vượt trội hơn các mô hình chính thống nước ngoài trong các nhiệm vụ tiếng Trung như bách khoa toàn thư, văn bản dài và sáng tạo nội dung. Cũng có khả năng đa phương tiện hàng đầu trong ngành, thể hiện xuất sắc trong nhiều tiêu chuẩn đánh giá uy tín."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "Mô hình có khả năng hàng đầu trong nước, vượt trội hơn các mô hình chính thống nước ngoài trong các nhiệm vụ tiếng Trung như bách khoa toàn thư, văn bản dài và sáng tạo nội dung. Cũng có khả năng đa phương tiện hàng đầu trong ngành, thể hiện xuất sắc trong nhiều tiêu chuẩn đánh giá uy tín."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "Mô hình LLM hiệu quả tiên tiến nhất, xuất sắc trong suy luận, toán học và lập trình."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
"description": "DeepSeek R1 - mô hình lớn hơn và thông minh hơn trong bộ công cụ DeepSeek - đã được chưng cất vào kiến trúc Llama 70B. Dựa trên các bài kiểm tra và đánh giá của con người, mô hình này thông minh hơn so với Llama 70B gốc, đặc biệt thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác về toán học và sự thật."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "Mô hình chưng cất DeepSeek-R1 dựa trên Qwen2.5-Math-1.5B, tối ưu hóa hiệu suất suy luận thông qua học tăng cường và dữ liệu khởi động lạnh, mô hình mã nguồn mở làm mới tiêu chuẩn đa nhiệm."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "Mô hình chưng cất DeepSeek-R1 dựa trên Qwen2.5-14B, tối ưu hóa hiệu suất suy luận thông qua học tăng cường và dữ liệu khởi động lạnh, mô hình mã nguồn mở làm mới tiêu chuẩn đa nhiệm."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "Dòng DeepSeek-R1 tối ưu hóa hiệu suất suy luận thông qua học tăng cường và dữ liệu khởi động lạnh, mô hình mã nguồn mở làm mới tiêu chuẩn đa nhiệm, vượt qua mức OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "Mô hình chưng cất DeepSeek-R1 dựa trên Qwen2.5-Math-7B, tối ưu hóa hiệu suất suy luận thông qua học tăng cường và dữ liệu khởi động lạnh, mô hình mã nguồn mở làm mới tiêu chuẩn đa nhiệm."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 là một mô hình MoE do công ty DeepSeek tự phát triển. Nhiều kết quả đánh giá của DeepSeek-V3 đã vượt qua các mô hình mã nguồn mở khác như Qwen2.5-72B và Llama-3.1-405B, và về hiệu suất không thua kém các mô hình đóng nguồn hàng đầu thế giới như GPT-4o và Claude-3.5-Sonnet."
},
"Doubao-1.5-thinking-pro-m": {
"description": "Doubao-1.5 là mô hình suy nghĩ sâu mới (phiên bản m đi kèm khả năng suy luận đa phương thức nguyên bản), thể hiện xuất sắc trong các lĩnh vực chuyên môn như toán học, lập trình, suy luận khoa học và các nhiệm vụ chung như viết sáng tạo, đạt hoặc gần đạt trình độ hàng đầu trong nhiều bài kiểm tra chuẩn uy tín như AIME 2024, Codeforces, GPQA. Hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 128k, đầu ra 16k."
},
"Doubao-1.5-thinking-vision-pro": {
"description": "Mô hình tư duy sâu mới với thị giác, có khả năng hiểu và suy luận đa phương thức mạnh mẽ hơn, đạt được hiệu suất SOTA trong 37 trên 59 tiêu chuẩn đánh giá công khai."
},
"Doubao-1.5-vision-pro": {
"description": "Doubao-1.5-vision-pro là mô hình đa phương tiện lớn được nâng cấp mới, hỗ trợ nhận diện hình ảnh với bất kỳ độ phân giải nào và tỷ lệ dài rộng cực đoan, tăng cường khả năng suy luận hình ảnh, nhận diện tài liệu, hiểu thông tin chi tiết và tuân thủ hướng dẫn."
},
"Doubao-1.5-vision-pro-32k": {
"description": "Doubao-1.5-vision-pro là mô hình lớn đa phương thức được nâng cấp hoàn toàn, hỗ trợ nhận diện hình ảnh với bất kỳ độ phân giải nào và tỷ lệ dài rộng cực đoan, tăng cường khả năng suy luận thị giác, nhận diện tài liệu, hiểu thông tin chi tiết và tuân thủ chỉ dẫn."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite có tốc độ phản hồi cực nhanh, giá trị tốt hơn, cung cấp sự lựa chọn linh hoạt cho khách hàng trong nhiều tình huống khác nhau. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite có tốc độ phản hồi cực nhanh, giá trị tốt hơn, cung cấp sự lựa chọn linh hoạt cho khách hàng trong nhiều tình huống khác nhau. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite có tốc độ phản hồi cực nhanh, giá trị tốt hơn, cung cấp sự lựa chọn linh hoạt cho khách hàng trong nhiều tình huống khác nhau. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "Mô hình chính có hiệu quả tốt nhất, phù hợp để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, có hiệu quả tốt trong các tình huống như hỏi đáp tham khảo, tóm tắt, sáng tác, phân loại văn bản, và nhập vai. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 128k."
},
"Doubao-pro-256k": {
"description": "Mô hình chủ lực có hiệu quả tốt nhất, phù hợp để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, có hiệu quả tốt trong các tình huống như hỏi đáp tham khảo, tóm tắt, sáng tác, phân loại văn bản, và nhập vai. Hỗ trợ suy luận và tinh chỉnh với cửa sổ ngữ cảnh 256k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "Mô hình chính có hiệu quả tốt nhất, phù hợp để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, có hiệu quả tốt trong các tình huống như hỏi đáp tham khảo, tóm tắt, sáng tác, phân loại văn bản, và nhập vai. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "Mô hình chính có hiệu quả tốt nhất, phù hợp để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, có hiệu quả tốt trong các tình huống như hỏi đáp tham khảo, tóm tắt, sáng tác, phân loại văn bản, và nhập vai. Hỗ trợ suy diễn và tinh chỉnh trong ngữ cảnh 4k."
},
"Doubao-vision-lite-32k": {
"description": "Mô hình Doubao-vision là mô hình lớn đa phương thức do Doubao phát triển, có khả năng hiểu và suy luận hình ảnh mạnh mẽ, cũng như khả năng hiểu chỉ dẫn chính xác. Mô hình thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc trích xuất thông tin văn bản từ hình ảnh và các nhiệm vụ suy luận dựa trên hình ảnh, có thể áp dụng cho các nhiệm vụ hỏi đáp thị giác phức tạp và đa dạng hơn."
},
"Doubao-vision-pro-32k": {
"description": "Mô hình Doubao-vision là mô hình lớn đa phương thức do Doubao phát triển, có khả năng hiểu và suy luận hình ảnh mạnh mẽ, cũng như khả năng hiểu chỉ dẫn chính xác. Mô hình thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc trích xuất thông tin văn bản từ hình ảnh và các nhiệm vụ suy luận dựa trên hình ảnh, có thể áp dụng cho các nhiệm vụ hỏi đáp thị giác phức tạp và đa dạng hơn."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, bao phủ một lượng lớn tài liệu tiếng Trung và tiếng Anh, có khả năng tổng quát mạnh mẽ, có thể đáp ứng hầu hết các yêu cầu về đối thoại, hỏi đáp, sáng tạo nội dung và các tình huống ứng dụng plugin; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm của Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn được cập nhật kịp thời."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, bao phủ một lượng lớn tài liệu tiếng Trung và tiếng Anh, có khả năng tổng quát mạnh mẽ, có thể đáp ứng hầu hết các yêu cầu về đối thoại, hỏi đáp, sáng tạo nội dung và các tình huống ứng dụng plugin; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm của Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn được cập nhật kịp thời."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, bao phủ một lượng lớn tài liệu tiếng Trung và tiếng Anh, có khả năng tổng quát mạnh mẽ, có thể đáp ứng hầu hết các yêu cầu về đối thoại, hỏi đáp, sáng tạo nội dung và các tình huống ứng dụng plugin; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm của Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn được cập nhật kịp thời."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô siêu lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, so với ERNIE 3.5 đã nâng cấp toàn diện khả năng của mô hình, phù hợp rộng rãi với các nhiệm vụ phức tạp trong nhiều lĩnh vực; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn cập nhật."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô siêu lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, so với ERNIE 3.5 đã nâng cấp toàn diện khả năng của mô hình, phù hợp rộng rãi với các nhiệm vụ phức tạp trong nhiều lĩnh vực; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn cập nhật."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô siêu lớn tự phát triển của Baidu, có hiệu suất tổng thể xuất sắc, phù hợp rộng rãi cho các tình huống tác vụ phức tạp trong nhiều lĩnh vực; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm của Baidu, đảm bảo tính kịp thời của thông tin câu hỏi đáp. So với ERNIE 4.0, nó có hiệu suất tốt hơn."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô siêu lớn hàng đầu do Baidu tự phát triển, có hiệu suất tổng thể xuất sắc, phù hợp rộng rãi với các nhiệm vụ phức tạp trong nhiều lĩnh vực; hỗ trợ tự động kết nối với plugin tìm kiếm Baidu, đảm bảo thông tin hỏi đáp luôn cập nhật. So với ERNIE 4.0, hiệu suất tốt hơn."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho các tình huống chuyên biệt do Baidu tự phát triển, phù hợp cho các ứng dụng như NPC trong game, đối thoại dịch vụ khách hàng, và vai trò trong đối thoại, phong cách nhân vật rõ ràng và nhất quán hơn, khả năng tuân thủ chỉ dẫn mạnh mẽ, hiệu suất suy diễn tốt hơn."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn nhẹ do Baidu tự phát triển, kết hợp hiệu suất mô hình xuất sắc với khả năng suy diễn, hiệu quả tốt hơn ERNIE Lite, phù hợp cho việc suy diễn trên thẻ tăng tốc AI có công suất thấp."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hiệu suất cao do Baidu phát hành vào năm 2024, có khả năng tổng quát xuất sắc, phù hợp làm mô hình nền để tinh chỉnh, xử lý tốt hơn các vấn đề trong các tình huống cụ thể, đồng thời có khả năng suy diễn tuyệt vời."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hiệu suất cao do Baidu phát hành vào năm 2024, có khả năng tổng quát xuất sắc, hiệu quả tốt hơn ERNIE Speed, phù hợp làm mô hình nền để tinh chỉnh, xử lý tốt hơn các vấn đề trong các tình huống cụ thể, đồng thời có khả năng suy diễn tuyệt vời."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) là một mô hình sáng tạo, phù hợp cho nhiều lĩnh vực ứng dụng và nhiệm vụ phức tạp."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B là một mô hình ngôn ngữ hình ảnh mạnh mẽ, hỗ trợ xử lý đa phương tiện giữa hình ảnh và văn bản, có khả năng nhận diện chính xác nội dung hình ảnh và tạo ra mô tả hoặc câu trả lời liên quan."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B là một mô hình ngôn ngữ hình ảnh mạnh mẽ, hỗ trợ xử lý đa phương tiện giữa hình ảnh và văn bản, có khả năng nhận diện chính xác nội dung hình ảnh và tạo ra mô tả hoặc câu trả lời liên quan."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "Khả năng suy luận hình ảnh xuất sắc trên hình ảnh độ phân giải cao, phù hợp cho các ứng dụng hiểu biết thị giác."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "Khả năng suy luận hình ảnh cao cấp cho các ứng dụng đại lý hiểu biết thị giác."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "Mô hình văn bản được tinh chỉnh theo chỉ dẫn Llama 3.1, được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện xuất sắc trong nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng có sẵn trên nhiều tiêu chuẩn ngành."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "Mô hình văn bản được tinh chỉnh theo chỉ dẫn Llama 3.1, được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện xuất sắc trong nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng có sẵn trên nhiều tiêu chuẩn ngành."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "Mô hình văn bản được tinh chỉnh theo chỉ dẫn Llama 3.1, được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện xuất sắc trong nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng có sẵn trên nhiều tiêu chuẩn ngành."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ nhỏ tiên tiến nhất, có khả năng hiểu ngôn ngữ, khả năng suy luận xuất sắc và khả năng sinh văn bản."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ nhỏ tiên tiến nhất, có khả năng hiểu ngôn ngữ, khả năng suy luận xuất sắc và khả năng sinh văn bản."
},
"Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở đa ngôn ngữ tiên tiến nhất trong dòng Llama, mang đến trải nghiệm hiệu suất tương đương mô hình 405B với chi phí cực thấp. Dựa trên cấu trúc Transformer, và được cải thiện tính hữu ích và an toàn thông qua tinh chỉnh giám sát (SFT) và học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Phiên bản tinh chỉnh theo chỉ dẫn của nó được tối ưu hóa cho các cuộc đối thoại đa ngôn ngữ, thể hiện tốt hơn nhiều mô hình trò chuyện mã nguồn mở và đóng trong nhiều tiêu chuẩn ngành. Ngày cắt đứt kiến thức là tháng 12 năm 2023."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "Trong dòng mô hình MiniMax-01, chúng tôi đã thực hiện những đổi mới táo bạo: lần đầu tiên hiện thực hóa quy mô lớn cơ chế chú ý tuyến tính, kiến trúc Transformer truyền thống không còn là lựa chọn duy nhất. Mô hình này có số lượng tham số lên tới 4560 tỷ, trong đó kích hoạt một lần là 45,9 tỷ. Hiệu suất tổng hợp của mô hình tương đương với các mô hình hàng đầu quốc tế, đồng thời có khả năng xử lý hiệu quả ngữ cảnh dài nhất toàn cầu lên tới 4 triệu token, gấp 32 lần GPT-4o và 20 lần Claude-3.5-Sonnet."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) là mô hình chỉ dẫn chính xác cao, phù hợp cho tính toán phức tạp."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "Mô hình Phi-3-medium giống nhau, nhưng với kích thước ngữ cảnh lớn hơn cho RAG hoặc gợi ý ít."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "Mô hình 14B tham số, chứng minh chất lượng tốt hơn Phi-3-mini, tập trung vào dữ liệu dày đặc lý luận chất lượng cao."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "Mô hình Phi-3-mini giống nhau, nhưng với kích thước ngữ cảnh lớn hơn cho RAG hoặc gợi ý ít."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "Thành viên nhỏ nhất của gia đình Phi-3. Tối ưu hóa cho cả chất lượng và độ trễ thấp."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "Mô hình Phi-3-small giống nhau, nhưng với kích thước ngữ cảnh lớn hơn cho RAG hoặc gợi ý ít."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "Mô hình 7B tham số, chứng minh chất lượng tốt hơn Phi-3-mini, tập trung vào dữ liệu dày đặc lý luận chất lượng cao."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "Phi-3-mini là phiên bản cập nhật của mô hình."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "Phi-3-vision là phiên bản cập nhật của mô hình."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct là mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh theo chỉ dẫn trong loạt Qwen2, với quy mô tham số là 7B. Mô hình này dựa trên kiến trúc Transformer, sử dụng hàm kích hoạt SwiGLU, độ lệch QKV trong chú ý và chú ý theo nhóm. Nó có khả năng xử lý đầu vào quy mô lớn. Mô hình thể hiện xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn về hiểu ngôn ngữ, sinh ngôn ngữ, khả năng đa ngôn ngữ, mã hóa, toán học và suy luận, vượt qua hầu hết các mô hình mã nguồn mở và thể hiện sức cạnh tranh tương đương với các mô hình độc quyền trong một số nhiệm vụ. Qwen2-7B-Instruct đã thể hiện sự cải thiện đáng kể về hiệu suất trong nhiều bài kiểm tra so với Qwen1.5-7B-Chat."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất do Alibaba Cloud phát hành. Mô hình 7B này có khả năng cải thiện đáng kể trong các lĩnh vực mã hóa và toán học. Mô hình cũng cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ, bao gồm hơn 29 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, v.v. Mô hình đã có sự cải thiện đáng kể trong việc tuân theo chỉ dẫn, hiểu dữ liệu có cấu trúc và tạo ra đầu ra có cấu trúc (đặc biệt là JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct là phiên bản mới nhất trong loạt mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho mã do Alibaba Cloud phát hành. Mô hình này được cải thiện đáng kể khả năng tạo mã, suy luận và sửa chữa thông qua việc đào tạo trên 5.5 triệu tỷ tokens, không chỉ nâng cao khả năng lập trình mà còn duy trì lợi thế về khả năng toán học và tổng quát. Mô hình cung cấp nền tảng toàn diện hơn cho các ứng dụng thực tế như tác nhân mã."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL là thành viên mới của series Qwen, sở hữu khả năng hiểu thị giác mạnh mẽ, có thể phân tích văn bản, biểu đồ và bố cục trong hình ảnh, cũng như hiểu video dài và bắt các sự kiện, có thể suy luận, thao tác công cụ, hỗ trợ định vị vật thể đa định dạng và tạo ra đầu ra có cấu trúc, tối ưu hóa việc huấn luyện độ phân giải và tốc độ khung hình động cho việc hiểu video, đồng thời cải thiện hiệu suất của bộ mã hóa thị giác."
},
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4-9B-Chat là phiên bản mã nguồn mở trong loạt mô hình tiền huấn luyện GLM-4 do Zhizhu AI phát hành. Mô hình này thể hiện xuất sắc trong nhiều lĩnh vực như ngữ nghĩa, toán học, suy luận, mã và kiến thức. Ngoài việc hỗ trợ đối thoại nhiều vòng, GLM-4-9B-Chat còn có các tính năng nâng cao như duyệt web, thực thi mã, gọi công cụ tùy chỉnh (Function Call) và suy luận văn bản dài. Mô hình hỗ trợ 26 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Hàn và tiếng Đức. Trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, GLM-4-9B-Chat đã thể hiện hiệu suất xuất sắc, như AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU và C-Eval. Mô hình hỗ trợ độ dài ngữ cảnh tối đa 128K, phù hợp cho nghiên cứu học thuật và ứng dụng thương mại."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
"description": "DeepSeek-R1 là một mô hình suy diễn được điều khiển bởi học tăng cường (RL), giải quyết các vấn đề về tính lặp lại và khả năng đọc trong mô hình. Trước khi áp dụng RL, DeepSeek-R1 đã giới thiệu dữ liệu khởi động lạnh, tối ưu hóa thêm hiệu suất suy diễn. Nó thể hiện hiệu suất tương đương với OpenAI-o1 trong các nhiệm vụ toán học, mã và suy diễn, và thông qua phương pháp đào tạo được thiết kế cẩn thận, nâng cao hiệu quả tổng thể."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0120": {
"description": "DeepSeek-R1 là mô hình suy luận được điều khiển bằng học tăng cường (RL), giải quyết các vấn đề về tính lặp lại và khả năng đọc hiểu của mô hình. Trước khi áp dụng RL, DeepSeek-R1 đã giới thiệu dữ liệu khởi động lạnh để tối ưu hóa hiệu suất suy luận. Mô hình đạt hiệu quả tương đương OpenAI-o1 trong các nhiệm vụ toán học, mã hóa và suy luận, đồng thời nâng cao tổng thể nhờ phương pháp huấn luyện tinh tế."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B là mô hình được tạo ra từ Qwen2.5-Math-7B thông qua quá trình chưng cất kiến thức. Mô hình này được tinh chỉnh bằng 800.000 mẫu được chọn lọc từ DeepSeek-R1, thể hiện khả năng suy luận xuất sắc. Nó đã đạt được hiệu suất tốt trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, trong đó có độ chính xác 92,8% trên MATH-500, tỷ lệ vượt qua 55,5% trên AIME 2024, và điểm số 1189 trên CodeForces, thể hiện khả năng toán học và lập trình mạnh mẽ cho một mô hình có quy mô 7B."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 là một mô hình ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia (MoE) với 6710 tỷ tham số, sử dụng chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) và kiến trúc DeepSeekMoE, kết hợp chiến lược cân bằng tải không có tổn thất phụ trợ, tối ưu hóa hiệu suất suy diễn và đào tạo. Thông qua việc được tiền huấn luyện trên 14.8 triệu tỷ token chất lượng cao, và thực hiện tinh chỉnh giám sát và học tăng cường, DeepSeek-V3 vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở khác, gần với các mô hình đóng kín hàng đầu."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3-1226": {
"description": "DeepSeek-V3 là một mô hình ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia (MoE) với 6710 tỷ tham số, sử dụng cơ cấu chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) và DeepSeekMoE, kết hợp với chiến lược cân bằng tải không có tổn thất phụ trợ, tối ưu hóa hiệu suất suy diễn và đào tạo. Qua việc được tiền huấn luyện trên 14.8 triệu tỷ token chất lượng cao, và thực hiện tinh chỉnh giám sát cũng như học tăng cường, DeepSeek-V3 vượt trội về hiệu suất so với các mô hình mã nguồn mở khác, gần đạt được hiệu suất của các mô hình đóng nguồn hàng đầu."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên độc đáo, có khả năng xử lý hiệu quả các nhiệm vụ tạo đối thoại phức tạp và hiểu ngữ cảnh."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview là một mô hình nghiên cứu do đội ngũ Qwen phát triển, tập trung vào khả năng suy diễn hình ảnh, có lợi thế độc đáo trong việc hiểu các cảnh phức tạp và giải quyết các vấn đề toán học liên quan đến hình ảnh."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ là mô hình suy diễn của dòng Qwen. So với các mô hình tinh chỉnh theo chỉ dẫn truyền thống, QwQ có khả năng tư duy và suy diễn, có thể đạt được hiệu suất được cải thiện đáng kể trong các nhiệm vụ hạ nguồn, đặc biệt là trong việc giải quyết các vấn đề khó khăn. QwQ-32B là mô hình suy diễn trung bình, có thể đạt được hiệu suất cạnh tranh khi so sánh với các mô hình suy diễn tiên tiến nhất (như DeepSeek-R1, o1-mini). Mô hình này sử dụng các công nghệ như RoPE, SwiGLU, RMSNorm và Attention QKV bias, có cấu trúc mạng 64 lớp và 40 đầu chú ý Q (trong kiến trúc GQA, KV là 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview là mô hình nghiên cứu thử nghiệm mới nhất của Qwen, tập trung vào việc nâng cao khả năng suy luận của AI. Thông qua việc khám phá các cơ chế phức tạp như trộn ngôn ngữ và suy luận đệ quy, những lợi thế chính bao gồm khả năng phân tích suy luận mạnh mẽ, khả năng toán học và lập trình. Tuy nhiên, cũng có những vấn đề về chuyển đổi ngôn ngữ, vòng lặp suy luận, các vấn đề an toàn và sự khác biệt về các khả năng khác."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 là mô hình ngôn ngữ tổng quát tiên tiến, hỗ trợ nhiều loại chỉ dẫn."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct là mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh theo chỉ dẫn trong loạt Qwen2, với quy mô tham số là 72B. Mô hình này dựa trên kiến trúc Transformer, sử dụng hàm kích hoạt SwiGLU, độ lệch QKV trong chú ý và chú ý theo nhóm. Nó có khả năng xử lý đầu vào quy mô lớn. Mô hình thể hiện xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn về hiểu ngôn ngữ, sinh ngôn ngữ, khả năng đa ngôn ngữ, mã hóa, toán học và suy luận, vượt qua hầu hết các mô hình mã nguồn mở và thể hiện sức cạnh tranh tương đương với các mô hình độc quyền trong một số nhiệm vụ."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL là phiên bản mới nhất của mô hình Qwen-VL, đạt được hiệu suất hàng đầu trong các thử nghiệm chuẩn hiểu biết hình ảnh."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, nhằm tối ưu hóa việc xử lý các nhiệm vụ theo hướng dẫn."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, nhằm tối ưu hóa việc xử lý các nhiệm vụ theo hướng dẫn."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi đội ngũ Qianwen của Alibaba Cloud"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, sở hữu khả năng hiểu và tạo ra mạnh mẽ hơn."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, được thiết kế để tối ưu hóa việc xử lý các tác vụ chỉ dẫn."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, nhằm tối ưu hóa việc xử lý các nhiệm vụ theo hướng dẫn."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn mới, được thiết kế để tối ưu hóa việc xử lý các tác vụ chỉ dẫn."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder tập trung vào việc viết mã."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct là phiên bản mới nhất trong loạt mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho mã do Alibaba Cloud phát hành. Mô hình này được cải thiện đáng kể khả năng tạo mã, suy luận và sửa chữa thông qua việc đào tạo trên 5.5 triệu tỷ tokens, không chỉ nâng cao khả năng lập trình mà còn duy trì lợi thế về khả năng toán học và tổng quát. Mô hình cung cấp nền tảng toàn diện hơn cho các ứng dụng thực tế như tác nhân mã."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct là mô hình đa phương thức do đội ngũ Qwen2.5-VL phát triển, là một phần của loạt Qwen2.5-VL. Mô hình này không chỉ giỏi nhận diện các vật thể thông thường, mà còn có thể phân tích văn bản, biểu đồ, biểu tượng, hình vẽ và bố cục trong hình ảnh. Nó có thể hoạt động như một đại lý thị giác, có khả năng suy luận và điều khiển công cụ một cách động, bao gồm cả việc sử dụng máy tính và điện thoại. Ngoài ra, mô hình này có thể xác định chính xác vị trí của các đối tượng trong hình ảnh và tạo ra đầu ra có cấu trúc cho hóa đơn, bảng biểu, v.v. So với mô hình tiền nhiệm Qwen2-VL, phiên bản này đã được cải thiện đáng kể về khả năng giải toán và giải quyết vấn đề thông qua học tăng cường, và phong cách phản hồi cũng phù hợp hơn với sở thích của con người."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL là mô hình ngôn ngữ thị giác trong loạt Qwen2.5. Mô hình này có những cải tiến đáng kể: có khả năng hiểu thị giác mạnh hơn, có thể nhận diện các vật thể thông thường, phân tích văn bản, biểu đồ và bố cục; hoạt động như một đại lý thị giác có thể suy luận và hướng dẫn sử dụng công cụ một cách động; hỗ trợ hiểu các video dài hơn 1 giờ và bắt các sự kiện quan trọng; có thể định vị chính xác các vật thể trong hình ảnh thông qua việc tạo khung giới hạn hoặc điểm; hỗ trợ tạo ra đầu ra có cấu trúc, đặc biệt phù hợp với dữ liệu quét như hóa đơn, bảng biểu."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ."
},
"Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 là dòng mô hình mới nhất của Qwen, hỗ trợ ngữ cảnh 128k, so với các mô hình mã nguồn mở tốt nhất hiện tại, Qwen2-72B vượt trội hơn hẳn trong nhiều khả năng như hiểu ngôn ngữ tự nhiên, kiến thức, mã, toán học và đa ngôn ngữ."
},
"Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2 là dòng mô hình mới nhất của Qwen, có khả năng vượt qua các mô hình mã nguồn mở cùng quy mô hoặc thậm chí lớn hơn, Qwen2 7B đạt được lợi thế đáng kể trong nhiều bài kiểm tra, đặc biệt là trong việc hiểu mã và tiếng Trung."
},
"Qwen2-VL-72B": {
"description": "Qwen2-VL-72B là một mô hình ngôn ngữ hình ảnh mạnh mẽ, hỗ trợ xử lý đa phương thức giữa hình ảnh và văn bản, có khả năng nhận diện chính xác nội dung hình ảnh và sinh ra mô tả hoặc câu trả lời liên quan."
},
"Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-14B-Instruct là một mô hình ngôn ngữ lớn với 14 tỷ tham số, có hiệu suất xuất sắc, tối ưu cho các tình huống tiếng Trung và đa ngôn ngữ, hỗ trợ các ứng dụng như hỏi đáp thông minh, tạo nội dung."
},
"Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-32B-Instruct là một mô hình ngôn ngữ lớn với 32 tỷ tham số, có hiệu suất cân bằng, tối ưu cho các tình huống tiếng Trung và đa ngôn ngữ, hỗ trợ các ứng dụng như hỏi đáp thông minh, tạo nội dung."
},
"Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-72B-Instruct hỗ trợ ngữ cảnh 16k, tạo ra văn bản dài hơn 8K. Hỗ trợ gọi hàm và tương tác liền mạch với hệ thống bên ngoài, nâng cao đáng kể tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Kiến thức của mô hình đã tăng lên rõ rệt và khả năng mã hóa cũng như toán học được cải thiện đáng kể, hỗ trợ hơn 29 ngôn ngữ."
},
"Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct là một mô hình ngôn ngữ lớn với 7 tỷ tham số, hỗ trợ gọi hàm và tương tác liền mạch với các hệ thống bên ngoài, nâng cao tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Tối ưu cho các tình huống tiếng Trung và đa ngôn ngữ, hỗ trợ các ứng dụng như hỏi đáp thông minh, tạo nội dung."
},
"Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct là một mô hình hướng dẫn lập trình dựa trên đào tạo trước quy mô lớn, có khả năng hiểu và sinh mã mạnh mẽ, có thể xử lý hiệu quả các nhiệm vụ lập trình khác nhau, đặc biệt phù hợp cho việc viết mã thông minh, tạo kịch bản tự động và giải đáp các vấn đề lập trình."
},
"Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct là một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế đặc biệt cho việc tạo mã, hiểu mã và các tình huống phát triển hiệu quả, với quy mô 32B tham số hàng đầu trong ngành, có thể đáp ứng nhu cầu lập trình đa dạng."
},
"SenseChat": {
"description": "Mô hình phiên bản cơ bản (V4), độ dài ngữ cảnh 4K, khả năng tổng quát mạnh mẽ."
},
"SenseChat-128K": {
"description": "Mô hình phiên bản cơ bản (V4), độ dài ngữ cảnh 128K, thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ hiểu và sinh văn bản dài."
},
"SenseChat-32K": {
"description": "Mô hình phiên bản cơ bản (V4), độ dài ngữ cảnh 32K, linh hoạt áp dụng trong nhiều tình huống."
},
"SenseChat-5": {
"description": "Phiên bản mô hình mới nhất (V5.5), độ dài ngữ cảnh 128K, khả năng cải thiện đáng kể trong suy luận toán học, đối thoại tiếng Anh, theo dõi chỉ dẫn và hiểu biết văn bản dài, ngang tầm với GPT-4o."
},
"SenseChat-5-1202": {
"description": "Phiên bản mới nhất dựa trên V5.5, cải thiện đáng kể về năng lực cơ bản tiếng Trung và tiếng Anh, trò chuyện, kiến thức khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, viết lách, logic toán học và kiểm soát số lượng từ so với phiên bản trước."
},
"SenseChat-5-Cantonese": {
"description": "Độ dài ngữ cảnh 32K, vượt qua GPT-4 trong hiểu biết đối thoại tiếng Quảng Đông, có thể so sánh với GPT-4 Turbo trong nhiều lĩnh vực như kiến thức, suy luận, toán học và lập trình mã."
},
"SenseChat-5-beta": {
"description": "Một số hiệu suất vượt trội hơn SenseCat-5-1202"
},
"SenseChat-Character": {
"description": "Mô hình phiên bản tiêu chuẩn, độ dài ngữ cảnh 8K, tốc độ phản hồi cao."
},
"SenseChat-Character-Pro": {
"description": "Mô hình phiên bản cao cấp, độ dài ngữ cảnh 32K, khả năng được cải thiện toàn diện, hỗ trợ đối thoại tiếng Trung/tiếng Anh."
},
"SenseChat-Turbo": {
"description": "Phù hợp cho các tình huống hỏi đáp nhanh và tinh chỉnh mô hình."
},
"SenseChat-Turbo-1202": {
"description": "Là phiên bản nhẹ mới nhất của mô hình, đạt được hơn 90% khả năng của mô hình đầy đủ, giảm đáng kể chi phí suy diễn."
},
"SenseChat-Vision": {
"description": "Mô hình phiên bản mới nhất (V5.5), hỗ trợ đầu vào nhiều hình ảnh, hoàn thiện khả năng cơ bản của mô hình, đạt được sự cải thiện lớn trong nhận diện thuộc tính đối tượng, mối quan hệ không gian, nhận diện sự kiện hành động, hiểu cảnh, nhận diện cảm xúc, suy luận kiến thức logic và hiểu sinh ra văn bản."
},
"SenseNova-V6-Pro": {
"description": "Thực hiện sự thống nhất nguyên bản giữa hình ảnh, văn bản và video, vượt qua giới hạn phân tách đa phương thức truyền thống, giành được hai giải vô địch trong các đánh giá OpenCompass và SuperCLUE."
},
"SenseNova-V6-Reasoner": {
"description": "Kết hợp giữa lý luận sâu sắc về thị giác và ngôn ngữ, thực hiện tư duy chậm và lý luận sâu, trình bày quy trình chuỗi tư duy hoàn chỉnh."
},
"SenseNova-V6-Turbo": {
"description": "Thực hiện sự thống nhất nguyên bản giữa hình ảnh, văn bản và video, vượt qua giới hạn phân tách đa phương thức truyền thống, dẫn đầu toàn diện trong các khía cạnh cốt lõi như khả năng đa phương thức và khả năng ngôn ngữ, vừa văn vừa lý, nhiều lần đứng đầu trong các đánh giá trong và ngoài nước."
},
"Skylark2-lite-8k": {
"description": "Mô hình thế hệ thứ hai Skylark, mô hình Skylark2-lite có tốc độ phản hồi cao, phù hợp cho các tình huống yêu cầu tính thời gian thực cao, nhạy cảm với chi phí, không yêu cầu độ chính xác mô hình cao, chiều dài cửa sổ ngữ cảnh là 8k."
},
"Skylark2-pro-32k": {
"description": "Mô hình thế hệ thứ hai Skylark, phiên bản Skylark2-pro có độ chính xác cao hơn, phù hợp cho các tình huống tạo văn bản phức tạp, như tạo nội dung chuyên ngành, sáng tác tiểu thuyết, dịch thuật chất lượng cao, chiều dài cửa sổ ngữ cảnh là 32k."
},
"Skylark2-pro-4k": {
"description": "Mô hình thế hệ thứ hai Skylark, mô hình Skylark2-pro có độ chính xác cao hơn, phù hợp cho các tình huống tạo văn bản phức tạp, như tạo nội dung chuyên ngành, sáng tác tiểu thuyết, dịch thuật chất lượng cao, chiều dài cửa sổ ngữ cảnh là 4k."
},
"Skylark2-pro-character-4k": {
"description": "Mô hình thế hệ thứ hai Skylark, mô hình Skylark2-pro-character có khả năng nhập vai và trò chuyện xuất sắc, giỏi nhập vai theo yêu cầu của người dùng, tạo ra những cuộc trò chuyện tự nhiên, phù hợp để xây dựng chatbot, trợ lý ảo và dịch vụ khách hàng trực tuyến, có tốc độ phản hồi cao."
},
"Skylark2-pro-turbo-8k": {
"description": "Mô hình thế hệ thứ hai Skylark, mô hình Skylark2-pro-turbo-8k có tốc độ suy diễn nhanh hơn, chi phí thấp hơn, chiều dài cửa sổ ngữ cảnh là 8k."
},
"THUDM/GLM-4-32B-0414": {
"description": "GLM-4-32B-0414 là mô hình mã nguồn mở thế hệ mới trong dòng GLM, với 32 tỷ tham số. Mô hình này có hiệu suất tương đương với các dòng GPT của OpenAI và các dòng V3/R1 của DeepSeek."
},
"THUDM/GLM-4-9B-0414": {
"description": "GLM-4-9B-0414 là mô hình nhỏ trong dòng GLM, với 9 tỷ tham số. Mô hình này kế thừa các đặc điểm kỹ thuật của dòng GLM-4-32B, nhưng cung cấp lựa chọn triển khai nhẹ hơn. Mặc dù quy mô nhỏ, GLM-4-9B-0414 vẫn thể hiện khả năng xuất sắc trong các nhiệm vụ như tạo mã, thiết kế trang web, tạo đồ họa SVG và viết dựa trên tìm kiếm."
},
"THUDM/GLM-Z1-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-32B-0414 là một mô hình suy luận có khả năng suy tư sâu. Mô hình này được phát triển dựa trên GLM-4-32B-0414 thông qua khởi động lạnh và tăng cường học tập, và đã được huấn luyện thêm trong các nhiệm vụ toán học, mã và logic. So với mô hình cơ sở, GLM-Z1-32B-0414 đã nâng cao đáng kể khả năng toán học và khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp."
},
"THUDM/GLM-Z1-9B-0414": {
"description": "GLM-Z1-9B-0414 là mô hình nhỏ trong dòng GLM, chỉ có 9 tỷ tham số, nhưng vẫn thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong khi duy trì truyền thống mã nguồn mở. Mặc dù quy mô nhỏ, mô hình này vẫn thể hiện xuất sắc trong suy luận toán học và các nhiệm vụ chung, với hiệu suất tổng thể đứng đầu trong các mô hình mã nguồn mở cùng quy mô."
},
"THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414 là một mô hình suy luận sâu có khả năng suy tư (đối thủ của Deep Research của OpenAI). Khác với các mô hình suy tư sâu điển hình, mô hình suy tư này sử dụng thời gian suy tư sâu hơn để giải quyết các vấn đề mở và phức tạp hơn."
},
"THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4 9B là phiên bản mã nguồn mở, cung cấp trải nghiệm đối thoại tối ưu cho các ứng dụng hội thoại."
},
"Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": {
"description": "QwenLong-L1-32B là mô hình suy luận lớn có ngữ cảnh dài đầu tiên được huấn luyện bằng học tăng cường (LRM), tối ưu hóa cho các nhiệm vụ suy luận văn bản dài. Mô hình sử dụng khung học tăng cường mở rộng ngữ cảnh tiến dần, đạt được chuyển đổi ổn định từ ngữ cảnh ngắn sang dài. Trong bảy bài kiểm tra chuẩn hỏi đáp tài liệu ngữ cảnh dài, QwenLong-L1-32B vượt qua các mô hình hàng đầu như OpenAI-o3-mini và Qwen3-235B-A22B, hiệu suất tương đương Claude-3.7-Sonnet-Thinking. Mô hình đặc biệt mạnh về suy luận toán học, logic và suy luận đa bước."
},
"Yi-34B-Chat": {
"description": "Yi-1.5-34B, trong khi vẫn giữ được khả năng ngôn ngữ chung xuất sắc của dòng mô hình gốc, đã tăng cường đào tạo với 500 tỷ token chất lượng cao, nâng cao đáng kể khả năng logic toán học và mã."
},
"abab5.5-chat": {
"description": "Hướng đến các tình huống sản xuất, hỗ trợ xử lý nhiệm vụ phức tạp và sinh văn bản hiệu quả, phù hợp cho các ứng dụng trong lĩnh vực chuyên môn."
},
"abab5.5s-chat": {
"description": "Được thiết kế đặc biệt cho các tình huống đối thoại bằng tiếng Trung, cung cấp khả năng sinh đối thoại chất lượng cao bằng tiếng Trung, phù hợp cho nhiều tình huống ứng dụng."
},
"abab6.5g-chat": {
"description": "Được thiết kế đặc biệt cho các cuộc đối thoại đa ngôn ngữ, hỗ trợ sinh đối thoại chất lượng cao bằng tiếng Anh và nhiều ngôn ngữ khác."
},
"abab6.5s-chat": {
"description": "Phù hợp cho nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm sinh văn bản, hệ thống đối thoại, v.v."
},
"abab6.5t-chat": {
"description": "Tối ưu hóa cho các tình huống đối thoại bằng tiếng Trung, cung cấp khả năng sinh đối thoại mượt mà và phù hợp với thói quen diễn đạt tiếng Trung."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-r1": {
"description": "DeepSeek-R1 là một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến, được tối ưu hóa thông qua học tăng cường và dữ liệu khởi động lạnh, có hiệu suất suy luận, toán học và lập trình xuất sắc."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-v3": {
"description": "Mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) mạnh mẽ do Deepseek cung cấp, với tổng số tham số là 671B, mỗi ký hiệu kích hoạt 37B tham số."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3 70B, được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hiệu suất vượt trội hơn nhiều mô hình cạnh tranh."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3 8B, được tối ưu hóa cho đối thoại và các nhiệm vụ đa ngôn ngữ, thể hiện hiệu suất xuất sắc và hiệu quả."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3 8B (phiên bản HF), kết quả nhất quán với thực hiện chính thức, có tính nhất quán cao và tương thích đa nền tảng."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3.1 405B, có số lượng tham số cực lớn, phù hợp cho các nhiệm vụ phức tạp và theo dõi chỉ dẫn trong các tình huống tải cao."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3.1 70B, cung cấp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên xuất sắc, là lựa chọn lý tưởng cho các nhiệm vụ đối thoại và phân tích."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3.1 8B, được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ, có thể vượt qua hầu hết các mô hình mã nguồn mở và đóng trong các tiêu chuẩn ngành phổ biến."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct": {
"description": "Mô hình suy luận hình ảnh chỉ dẫn với 11B tham số của Meta. Mô hình này được tối ưu hóa cho nhận diện hình ảnh, suy luận hình ảnh, mô tả hình ảnh và trả lời các câu hỏi chung liên quan đến hình ảnh. Mô hình có khả năng hiểu dữ liệu hình ảnh như biểu đồ và đồ thị, và thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh và ngôn ngữ thông qua việc tạo mô tả văn bản về chi tiết hình ảnh."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Llama 3.2 3B là một mô hình đa ngôn ngữ nhẹ mà Meta phát hành. Mô hình này được thiết kế để tăng cường hiệu quả, mang lại cải tiến đáng kể về độ trễ và chi phí so với các mô hình lớn hơn. Các trường hợp sử dụng ví dụ của mô hình này bao gồm truy vấn, viết lại thông báo và hỗ trợ viết."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct": {
"description": "Mô hình suy luận hình ảnh chỉ dẫn với 90B tham số của Meta. Mô hình này được tối ưu hóa cho nhận diện hình ảnh, suy luận hình ảnh, mô tả hình ảnh và trả lời các câu hỏi chung liên quan đến hình ảnh. Mô hình có khả năng hiểu dữ liệu hình ảnh như biểu đồ và đồ thị, và thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh và ngôn ngữ thông qua việc tạo mô tả văn bản về chi tiết hình ảnh."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct": {
"description": "Llama 3.3 70B Instruct là phiên bản cập nhật tháng 12 của Llama 3.1 70B. Mô hình này được cải tiến dựa trên Llama 3.1 70B (ra mắt vào tháng 7 năm 2024), nâng cao khả năng gọi công cụ, hỗ trợ văn bản đa ngôn ngữ, toán học và lập trình. Mô hình này đạt được trình độ hàng đầu trong ngành về suy luận, toán học và tuân thủ hướng dẫn, đồng thời có thể cung cấp hiệu suất tương tự như 3.1 405B, với lợi thế đáng kể về tốc độ và chi phí."
},
"accounts/fireworks/models/mistral-small-24b-instruct-2501": {
"description": "Mô hình 24B tham số, có khả năng tiên tiến tương đương với các mô hình lớn hơn."
},
"accounts/fireworks/models/mixtral-8x22b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Mixtral MoE 8x22B, với số lượng tham số lớn và kiến trúc nhiều chuyên gia, hỗ trợ toàn diện cho việc xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp."
},
"accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Mixtral MoE 8x7B, kiến trúc nhiều chuyên gia cung cấp khả năng theo dõi và thực hiện chỉ dẫn hiệu quả."
},
"accounts/fireworks/models/mythomax-l2-13b": {
"description": "Mô hình MythoMax L2 13B, kết hợp công nghệ hợp nhất mới, xuất sắc trong việc kể chuyện và đóng vai."
},
"accounts/fireworks/models/phi-3-vision-128k-instruct": {
"description": "Mô hình chỉ dẫn Phi 3 Vision, mô hình đa mô hình nhẹ, có khả năng xử lý thông tin hình ảnh và văn bản phức tạp, với khả năng suy luận mạnh mẽ."
},
"accounts/fireworks/models/qwen-qwq-32b-preview": {
"description": "Mô hình QwQ là một mô hình nghiên cứu thử nghiệm được phát triển bởi đội ngũ Qwen, tập trung vào việc nâng cao khả năng suy luận của AI."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2-vl-72b-instruct": {
"description": "Phiên bản 72B của mô hình Qwen-VL là thành quả mới nhất của Alibaba, đại diện cho gần một năm đổi mới."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2p5-72b-instruct": {
"description": "Qwen2.5 là một loạt mô hình ngôn ngữ chỉ chứa bộ giải mã do đội ngũ Qwen của Alibaba Cloud phát triển. Những mô hình này cung cấp các kích thước khác nhau, bao gồm 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B và 72B, và có hai biến thể: phiên bản cơ sở (base) và phiên bản chỉ dẫn (instruct)."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct": {
"description": "Qwen2.5 Coder 32B Instruct là phiên bản mới nhất trong loạt mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho mã do Alibaba Cloud phát hành. Mô hình này được cải thiện đáng kể khả năng tạo mã, suy luận và sửa chữa thông qua việc đào tạo trên 5.5 triệu tỷ tokens, không chỉ nâng cao khả năng lập trình mà còn duy trì lợi thế về khả năng toán học và tổng quát. Mô hình cung cấp nền tảng toàn diện hơn cho các ứng dụng thực tế như tác nhân mã."
},
"accounts/yi-01-ai/models/yi-large": {
"description": "Mô hình Yi-Large, có khả năng xử lý đa ngôn ngữ xuất sắc, có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ sinh và hiểu ngôn ngữ."
},
"ai21-jamba-1.5-large": {
"description": "Mô hình đa ngôn ngữ với 398B tham số (94B hoạt động), cung cấp cửa sổ ngữ cảnh dài 256K, gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và tạo ra nội dung có căn cứ."
},
"ai21-jamba-1.5-mini": {
"description": "Mô hình đa ngôn ngữ với 52B tham số (12B hoạt động), cung cấp cửa sổ ngữ cảnh dài 256K, gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và tạo ra nội dung có căn cứ."
},
"ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Large": {
"description": "Một mô hình đa ngôn ngữ với 398 tỷ tham số (94 tỷ tham số hoạt động), cung cấp cửa sổ ngữ cảnh dài 256K, gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và sinh dựa trên sự thật."
},
"ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Mini": {
"description": "Một mô hình đa ngôn ngữ với 52 tỷ tham số (12 tỷ tham số hoạt động), cung cấp cửa sổ ngữ cảnh dài 256K, gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và sinh dựa trên sự thật."
},
"anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0": {
"description": "Claude 3.5 Sonnet nâng cao tiêu chuẩn ngành, hiệu suất vượt trội hơn các mô hình cạnh tranh và Claude 3 Opus, thể hiện xuất sắc trong nhiều đánh giá, đồng thời có tốc độ và chi phí của mô hình tầm trung