@lobehub/chat
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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.
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JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "Cero Uno, el último modelo de ajuste fino de código abierto, cuenta con 34 mil millones de parámetros, con ajuste fino que admite múltiples escenarios de conversación y datos de entrenamiento de alta calidad, alineados con las preferencias humanas."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "Cero Uno, el último modelo de ajuste fino de código abierto, cuenta con 9 mil millones de parámetros, con ajuste fino que admite múltiples escenarios de conversación y datos de entrenamiento de alta calidad, alineados con las preferencias humanas."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "【Versión desplegada de 360】DeepSeek-R1 utiliza técnicas de aprendizaje por refuerzo a gran escala en la fase de post-entrenamiento, mejorando enormemente la capacidad de inferencia del modelo con muy pocos datos etiquetados. En tareas de matemáticas, código y razonamiento en lenguaje natural, su rendimiento es comparable al de la versión oficial de OpenAI o1."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro, como un miembro importante de la serie de modelos de IA de 360, satisface diversas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural con su eficiente capacidad de manejo de textos, soportando la comprensión de textos largos y funciones de diálogo en múltiples turnos."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "Modelo especializado en traducción, optimizado con un ajuste fino profundo, con resultados de traducción líderes."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "360GPT Turbo ofrece potentes capacidades de cálculo y diálogo, con una excelente comprensión semántica y eficiencia de generación, siendo la solución ideal para empresas y desarrolladores como asistente inteligente."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K enfatiza la seguridad semántica y la responsabilidad, diseñado específicamente para aplicaciones que requieren altos estándares de seguridad de contenido, asegurando la precisión y robustez de la experiencia del usuario."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "360gpt2-o1 utiliza la búsqueda en árbol para construir cadenas de pensamiento e introduce un mecanismo de reflexión, entrenado mediante aprendizaje por refuerzo, lo que le permite tener la capacidad de auto-reflexión y corrección de errores."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro es un modelo avanzado de procesamiento de lenguaje natural lanzado por la empresa 360, con una excelente capacidad de generación y comprensión de textos, destacándose especialmente en la generación y creación de contenido, capaz de manejar tareas complejas de conversión de lenguaje y representación de roles."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "360zhinao2-o1 utiliza búsqueda en árbol para construir cadenas de pensamiento e introduce un mecanismo de reflexión, entrenando el modelo con aprendizaje por refuerzo, lo que le confiere la capacidad de auto-reflexión y corrección de errores."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra es la versión más poderosa de la serie de modelos grandes de Xinghuo, mejorando la comprensión y capacidad de resumen de contenido textual al actualizar la conexión de búsqueda en línea. Es una solución integral para mejorar la productividad en la oficina y responder con precisión a las necesidades, siendo un producto inteligente líder en la industria."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "Utiliza tecnología de búsqueda mejorada para lograr un enlace completo entre el gran modelo y el conocimiento del dominio, así como el conocimiento de toda la red. Soporta la carga de documentos en PDF, Word y otros formatos, así como la entrada de URL, proporcionando información oportuna y completa, con resultados precisos y profesionales."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "Optimizado para escenarios de alta frecuencia empresarial, con mejoras significativas en el rendimiento y una excelente relación calidad-precio. En comparación con el modelo Baichuan2, la creación de contenido mejora un 20%, las preguntas y respuestas de conocimiento un 17%, y la capacidad de interpretación de roles un 40%. En general, su rendimiento es superior al de GPT-3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "Con una ventana de contexto ultra larga de 128K, optimizado para escenarios de alta frecuencia empresarial, con mejoras significativas en el rendimiento y una excelente relación calidad-precio. En comparación con el modelo Baichuan2, la creación de contenido mejora un 20%, las preguntas y respuestas de conocimiento un 17%, y la capacidad de interpretación de roles un 40%. En general, su rendimiento es superior al de GPT-3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "El modelo tiene la mejor capacidad en el país, superando a los modelos principales extranjeros en tareas en chino como enciclopedias, textos largos y creación generativa. También cuenta con capacidades multimodales líderes en la industria, destacándose en múltiples evaluaciones de referencia autorizadas."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "El modelo más potente del país, superando a los modelos principales extranjeros en tareas en chino como enciclopedias, textos largos y creación generativa. También cuenta con capacidades multimodales líderes en la industria, destacándose en múltiples evaluaciones de referencia."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "El modelo más potente del país, superando a los modelos principales extranjeros en tareas en chino como enciclopedias, textos largos y creación generativa. También cuenta con capacidades multimodales líderes en la industria, destacándose en múltiples evaluaciones de referencia."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "LLM eficiente de última generación, experto en razonamiento, matemáticas y programación."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
"description": "DeepSeek R1, el modelo más grande e inteligente del conjunto DeepSeek, ha sido destilado en la arquitectura Llama 70B. Basado en pruebas de referencia y evaluaciones humanas, este modelo es más inteligente que el Llama 70B original, destacándose especialmente en tareas que requieren precisión matemática y factual."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "El modelo de destilación DeepSeek-R1 basado en Qwen2.5-Math-1.5B optimiza el rendimiento de inferencia mediante aprendizaje por refuerzo y datos de arranque en frío, actualizando el estándar de múltiples tareas en modelos de código abierto."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "El modelo de destilación DeepSeek-R1 basado en Qwen2.5-14B optimiza el rendimiento de inferencia mediante aprendizaje por refuerzo y datos de arranque en frío, actualizando el estándar de múltiples tareas en modelos de código abierto."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "La serie DeepSeek-R1 optimiza el rendimiento de inferencia mediante aprendizaje por refuerzo y datos de arranque en frío, actualizando el estándar de múltiples tareas en modelos de código abierto, superando el nivel de OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "El modelo de destilación DeepSeek-R1 basado en Qwen2.5-Math-7B optimiza el rendimiento de inferencia mediante aprendizaje por refuerzo y datos de arranque en frío, actualizando el estándar de múltiples tareas en modelos de código abierto."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 es un modelo MoE desarrollado internamente por la empresa DeepSeek. Los resultados de DeepSeek-V3 en múltiples evaluaciones superan a otros modelos de código abierto como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B, y su rendimiento es comparable al de los modelos cerrados de primer nivel mundial como GPT-4o y Claude-3.5-Sonnet."
},
"Doubao-1.5-thinking-pro-m": {
"description": "Doubao-1.5 es un nuevo modelo de pensamiento profundo (la versión m incluye capacidades de razonamiento multimodal nativas), destacándose en campos profesionales como matemáticas, programación, razonamiento científico y tareas generales como la escritura creativa, alcanzando o acercándose a los niveles de élite en múltiples pruebas de referencia como AIME 2024, Codeforces y GPQA. Soporta una ventana de contexto de 128k y una salida de 16k."
},
"Doubao-1.5-thinking-vision-pro": {
"description": "Modelo de pensamiento profundo visual completamente nuevo, que posee una mayor capacidad de comprensión y razonamiento multimodal general, logrando un rendimiento SOTA en 37 de los 59 estándares de evaluación pública."
},
"Doubao-1.5-vision-pro": {
"description": "Doubao-1.5-vision-pro es un modelo multimodal de gran escala actualizado, que soporta el reconocimiento de imágenes de cualquier resolución y proporciones extremas, mejorando la capacidad de razonamiento visual, reconocimiento de documentos, comprensión de información detallada y seguimiento de instrucciones."
},
"Doubao-1.5-vision-pro-32k": {
"description": "Doubao-1.5-vision-pro es un modelo multimodal de gran tamaño, actualizado, que soporta el reconocimiento de imágenes de cualquier resolución y proporciones extremas, mejorando la capacidad de razonamiento visual, reconocimiento de documentos, comprensión de información detallada y cumplimiento de instrucciones."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite presenta una velocidad de respuesta extrema y una mejor relación calidad-precio, ofreciendo opciones más flexibles para diferentes escenarios de clientes. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite presenta una velocidad de respuesta extrema y una mejor relación calidad-precio, ofreciendo opciones más flexibles para diferentes escenarios de clientes. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite presenta una velocidad de respuesta extrema y una mejor relación calidad-precio, ofreciendo opciones más flexibles para diferentes escenarios de clientes. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "El modelo principal más eficaz, adecuado para manejar tareas complejas, con un excelente rendimiento en escenarios como preguntas y respuestas de referencia, resúmenes, creación de contenido, clasificación de textos y juegos de roles. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 128k."
},
"Doubao-pro-256k": {
"description": "El modelo principal con el mejor rendimiento, adecuado para manejar tareas complejas, mostrando buenos resultados en escenarios como preguntas y respuestas de referencia, resúmenes, creación, clasificación de textos y juegos de roles. Soporta razonamiento y ajuste fino con una ventana de contexto de 256k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "El modelo principal más eficaz, adecuado para manejar tareas complejas, con un excelente rendimiento en escenarios como preguntas y respuestas de referencia, resúmenes, creación de contenido, clasificación de textos y juegos de roles. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "El modelo principal más eficaz, adecuado para manejar tareas complejas, con un excelente rendimiento en escenarios como preguntas y respuestas de referencia, resúmenes, creación de contenido, clasificación de textos y juegos de roles. Admite inferencia y ajuste fino con ventanas de contexto de 4k."
},
"Doubao-vision-lite-32k": {
"description": "El modelo Doubao-vision es un modelo multimodal lanzado por Doubao, que cuenta con potentes capacidades de comprensión e inferencia de imágenes, así como una precisa capacidad de comprensión de instrucciones. El modelo ha demostrado un rendimiento excepcional en la extracción de información textual de imágenes y en tareas de razonamiento basadas en imágenes, siendo aplicable a tareas de preguntas y respuestas visuales más complejas y amplias."
},
"Doubao-vision-pro-32k": {
"description": "El modelo Doubao-vision es un modelo multimodal lanzado por Doubao, que cuenta con potentes capacidades de comprensión e inferencia de imágenes, así como una precisa capacidad de comprensión de instrucciones. El modelo ha demostrado un rendimiento excepcional en la extracción de información textual de imágenes y en tareas de razonamiento basadas en imágenes, siendo aplicable a tareas de preguntas y respuestas visuales más complejas y amplias."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala de primera línea desarrollado por Baidu, que abarca una vasta cantidad de corpus en chino y en inglés, con potentes capacidades generales que pueden satisfacer la mayoría de los requisitos de preguntas y respuestas en diálogos, generación de contenido y aplicaciones de plugins; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala de primera línea desarrollado por Baidu, que abarca una vasta cantidad de corpus en chino y en inglés, con potentes capacidades generales que pueden satisfacer la mayoría de los requisitos de preguntas y respuestas en diálogos, generación de contenido y aplicaciones de plugins; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala de primera línea desarrollado por Baidu, que abarca una vasta cantidad de corpus en chino y en inglés, con potentes capacidades generales que pueden satisfacer la mayoría de los requisitos de preguntas y respuestas en diálogos, generación de contenido y aplicaciones de plugins; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala ultra avanzado desarrollado por Baidu, que ha logrado una actualización completa de las capacidades del modelo en comparación con ERNIE 3.5, siendo ampliamente aplicable a escenarios de tareas complejas en diversos campos; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala ultra avanzado desarrollado por Baidu, que ha logrado una actualización completa de las capacidades del modelo en comparación con ERNIE 3.5, siendo ampliamente aplicable a escenarios de tareas complejas en diversos campos; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala desarrollado por Baidu, con un rendimiento general excepcional, ampliamente aplicable a escenas complejas en diversos campos; soporta la conexión automática al complemento de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información de las preguntas y respuestas. En comparación con ERNIE 4.0, tiene un rendimiento superior."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "Modelo de lenguaje a gran escala ultra avanzado desarrollado por Baidu, con un rendimiento excepcional en efectos generales, siendo ampliamente aplicable a escenarios de tareas complejas en diversos campos; soporta la integración automática con el plugin de búsqueda de Baidu, garantizando la actualidad de la información en las respuestas. En comparación con ERNIE 4.0, ofrece un rendimiento superior."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "Modelo de lenguaje vertical desarrollado por Baidu, adecuado para aplicaciones como NPC en juegos, diálogos de servicio al cliente, y juegos de rol conversacionales, con un estilo de personaje más distintivo y coherente, y una mayor capacidad de seguir instrucciones, además de un rendimiento de inferencia superior."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "Modelo de lenguaje ligero desarrollado por Baidu, que combina un excelente rendimiento del modelo con una alta eficiencia de inferencia, superando a ERNIE Lite, adecuado para su uso en tarjetas de aceleración de IA de bajo consumo."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "Modelo de lenguaje de alto rendimiento desarrollado por Baidu, lanzado en 2024, con capacidades generales excepcionales, adecuado como modelo base para ajustes finos, manejando mejor problemas en escenarios específicos, y con un rendimiento de inferencia excelente."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "Modelo de lenguaje de alto rendimiento desarrollado por Baidu, lanzado en 2024, con capacidades generales excepcionales, superando a ERNIE Speed, adecuado como modelo base para ajustes finos, manejando mejor problemas en escenarios específicos, y con un rendimiento de inferencia excelente."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) es un modelo innovador, adecuado para aplicaciones en múltiples campos y tareas complejas."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B es un potente modelo de lenguaje visual, que admite el procesamiento multimodal de imágenes y texto, capaz de identificar con precisión el contenido de las imágenes y generar descripciones o respuestas relacionadas."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B es un potente modelo de lenguaje visual, que admite el procesamiento multimodal de imágenes y texto, capaz de identificar con precisión el contenido de las imágenes y generar descripciones o respuestas relacionadas."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "Capacidad de razonamiento de imágenes excepcional en imágenes de alta resolución, adecuada para aplicaciones de comprensión visual."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "Capacidad avanzada de razonamiento de imágenes para aplicaciones de agentes de comprensión visual."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "Modelo de texto ajustado por instrucciones de Llama 3.1, optimizado para casos de uso de diálogos multilingües, que se destaca en muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en benchmarks de la industria comunes."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "Modelo de texto ajustado por instrucciones de Llama 3.1, optimizado para casos de uso de diálogos multilingües, que se destaca en muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en benchmarks de la industria comunes."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "Modelo de texto ajustado por instrucciones de Llama 3.1, optimizado para casos de uso de diálogos multilingües, que se destaca en muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en benchmarks de la industria comunes."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "Modelo de lenguaje pequeño de última generación, con comprensión del lenguaje, excelente capacidad de razonamiento y generación de texto."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "Modelo de lenguaje pequeño de última generación, con comprensión del lenguaje, excelente capacidad de razonamiento y generación de texto."
},
"Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 es el modelo de lenguaje de código abierto multilingüe más avanzado de la serie Llama, que ofrece un rendimiento comparable al modelo de 405B a un costo extremadamente bajo. Basado en la estructura Transformer, y mejorado en utilidad y seguridad a través de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Su versión ajustada por instrucciones está optimizada para diálogos multilingües, superando a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en múltiples benchmarks de la industria. La fecha límite de conocimiento es diciembre de 2023."
},
"MiniMax-M1": {
"description": "Modelo de inferencia de desarrollo propio completamente nuevo. Líder mundial: 80K cadenas de pensamiento x 1M de entradas, con un rendimiento comparable a los modelos de vanguardia internacionales."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "En la serie de modelos MiniMax-01, hemos realizado una innovación audaz: la implementación a gran escala del mecanismo de atención lineal, donde la arquitectura Transformer tradicional ya no es la única opción. Este modelo tiene una cantidad de parámetros de hasta 456 mil millones, con 45.9 mil millones por activación. El rendimiento general del modelo es comparable a los mejores modelos internacionales, y puede manejar de manera eficiente contextos de hasta 4 millones de tokens, que es 32 veces más que GPT-4o y 20 veces más que Claude-3.5-Sonnet."
},
"MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
"description": "MiniMax-M1 es un modelo de inferencia de atención mixta a gran escala con pesos de código abierto, que cuenta con 456 mil millones de parámetros, activando aproximadamente 45.9 mil millones de parámetros por token. El modelo soporta de forma nativa contextos ultra largos de hasta 1 millón de tokens y, gracias a su mecanismo de atención relámpago, reduce en un 75 % las operaciones de punto flotante en tareas de generación de 100 mil tokens en comparación con DeepSeek R1. Además, MiniMax-M1 utiliza una arquitectura MoE (Mezcla de Expertos), combinando el algoritmo CISPO y un diseño de atención mixta para un entrenamiento eficiente mediante aprendizaje reforzado, logrando un rendimiento líder en la industria en inferencia con entradas largas y escenarios reales de ingeniería de software."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) es un modelo de instrucciones de alta precisión, adecuado para cálculos complejos."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "El mismo modelo Phi-3-medium, pero con un tamaño de contexto más grande para RAG o indicaciones de pocos disparos."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "Un modelo de 14B parámetros, que demuestra mejor calidad que Phi-3-mini, con un enfoque en datos densos de razonamiento de alta calidad."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "El mismo modelo Phi-3-mini, pero con un tamaño de contexto más grande para RAG o indicaciones de pocos disparos."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "El miembro más pequeño de la familia Phi-3. Optimizado tanto para calidad como para baja latencia."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "El mismo modelo Phi-3-small, pero con un tamaño de contexto más grande para RAG o indicaciones de pocos disparos."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "Un modelo de 7B parámetros, que demuestra mejor calidad que Phi-3-mini, con un enfoque en datos densos de razonamiento de alta calidad."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "Versión actualizada del modelo Phi-3-mini."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "Versión actualizada del modelo Phi-3-vision."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct es un modelo de lenguaje a gran escala de ajuste fino por instrucciones dentro de la serie Qwen2, con un tamaño de parámetros de 7B. Este modelo se basa en la arquitectura Transformer, utilizando funciones de activación SwiGLU, sesgos de atención QKV y atención de consulta agrupada, entre otras técnicas. Es capaz de manejar entradas a gran escala. Este modelo ha destacado en múltiples pruebas de referencia en comprensión del lenguaje, generación, capacidad multilingüe, codificación, matemáticas y razonamiento, superando a la mayoría de los modelos de código abierto y mostrando competitividad comparable a modelos propietarios en ciertas tareas. Qwen2-7B-Instruct ha mostrado mejoras significativas en múltiples evaluaciones en comparación con Qwen1.5-7B-Chat."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct es uno de los últimos modelos de lenguaje a gran escala lanzados por Alibaba Cloud. Este modelo de 7B ha mejorado significativamente en áreas como codificación y matemáticas. También ofrece soporte multilingüe, abarcando más de 29 idiomas, incluidos chino e inglés. El modelo ha mostrado mejoras significativas en el seguimiento de instrucciones, comprensión de datos estructurados y generación de salidas estructuradas (especialmente JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct es la última versión de la serie de modelos de lenguaje a gran escala específicos para código lanzada por Alibaba Cloud. Este modelo, basado en Qwen2.5, ha mejorado significativamente la generación, razonamiento y reparación de código a través de un entrenamiento con 55 billones de tokens. No solo ha mejorado la capacidad de codificación, sino que también ha mantenido ventajas en habilidades matemáticas y generales. El modelo proporciona una base más completa para aplicaciones prácticas como agentes de código."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL es el nuevo miembro de la serie Qwen, con potentes capacidades de comprensión visual. Puede analizar texto, gráficos y diseños en imágenes, comprender videos largos y capturar eventos. Es capaz de razonar, manipular herramientas, admitir el posicionamiento de objetos en múltiples formatos y generar salidas estructuradas. Optimiza la resolución dinámica y la tasa de cuadros para la comprensión de videos, además de mejorar la eficiencia del codificador visual."
},
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4-9B-Chat es la versión de código abierto de la serie de modelos preentrenados GLM-4 lanzada por Zhipu AI. Este modelo destaca en semántica, matemáticas, razonamiento, código y conocimiento. Además de soportar diálogos de múltiples turnos, GLM-4-9B-Chat también cuenta con funciones avanzadas como navegación web, ejecución de código, llamadas a herramientas personalizadas (Function Call) y razonamiento de textos largos. El modelo admite 26 idiomas, incluidos chino, inglés, japonés, coreano y alemán. En múltiples pruebas de referencia, GLM-4-9B-Chat ha demostrado un rendimiento excepcional, como AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU y C-Eval. Este modelo admite una longitud de contexto máxima de 128K, adecuado para investigación académica y aplicaciones comerciales."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
"description": "DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda problemas de repetitividad y legibilidad en el modelo. Antes del RL, DeepSeek-R1 introdujo datos de arranque en frío, optimizando aún más el rendimiento de inferencia. Se desempeña de manera comparable a OpenAI-o1 en tareas matemáticas, de código e inferencia, y mejora el rendimiento general a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0120": {
"description": "DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje reforzado (RL) que aborda problemas de repetición y legibilidad en modelos. Antes del RL, DeepSeek-R1 introdujo datos de arranque en frío para optimizar aún más el rendimiento del razonamiento. Su desempeño en matemáticas, código y tareas de razonamiento es comparable a OpenAI-o1, y mejora el rendimiento general mediante métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo obtenido mediante destilación de conocimiento basado en Qwen2.5-Math-7B. Este modelo se ha ajustado utilizando 800.000 muestras seleccionadas generadas por DeepSeek-R1, demostrando una excelente capacidad de razonamiento. Ha mostrado un rendimiento sobresaliente en múltiples pruebas de referencia, alcanzando un 92,8% de precisión en MATH-500, un 55,5% de tasa de aprobación en AIME 2024 y una puntuación de 1189 en CodeForces, lo que demuestra una fuerte capacidad matemática y de programación para un modelo de escala 7B."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje de expertos mixtos (MoE) con 671 mil millones de parámetros, que utiliza atención potencial de múltiples cabezas (MLA) y la arquitectura DeepSeekMoE, combinando estrategias de balanceo de carga sin pérdidas auxiliares para optimizar la eficiencia de inferencia y entrenamiento. Preentrenado en 14.8 billones de tokens de alta calidad, y ajustado mediante supervisión y aprendizaje por refuerzo, DeepSeek-V3 supera a otros modelos de código abierto y se acerca a los modelos cerrados líderes."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3-1226": {
"description": "DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje de expertos mixtos (MoE) con 671 mil millones de parámetros, que utiliza atención latente de múltiples cabezas (MLA) y la arquitectura DeepSeekMoE, combinando una estrategia de balanceo de carga sin pérdidas auxiliares para optimizar la eficiencia de inferencia y entrenamiento. Preentrenado en 14.8 billones de tokens de alta calidad y ajustado mediante supervisión y aprendizaje por refuerzo, DeepSeek-V3 supera en rendimiento a otros modelos de código abierto, acercándose a los modelos cerrados líderes."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview es un modelo de procesamiento de lenguaje natural innovador, capaz de manejar de manera eficiente tareas complejas de generación de diálogos y comprensión del contexto."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview es un modelo de investigación desarrollado por el equipo de Qwen, enfocado en la capacidad de razonamiento visual, que tiene ventajas únicas en la comprensión de escenas complejas y en la resolución de problemas matemáticos relacionados con la visión."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ es el modelo de inferencia de la serie Qwen. A diferencia de los modelos tradicionales de ajuste por instrucciones, QwQ posee habilidades de pensamiento e inferencia, lo que le permite lograr un rendimiento significativamente mejorado en tareas posteriores, especialmente en la resolución de problemas difíciles. QwQ-32B es un modelo de inferencia de tamaño mediano que puede competir en rendimiento con los modelos de inferencia más avanzados (como DeepSeek-R1, o1-mini). Este modelo utiliza tecnologías como RoPE, SwiGLU, RMSNorm y sesgo de atención QKV, y cuenta con una estructura de red de 64 capas y 40 cabezas de atención Q (en la arquitectura GQA, KV es de 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview es el último modelo de investigación experimental de Qwen, enfocado en mejorar la capacidad de razonamiento de la IA. A través de la exploración de mecanismos complejos como la mezcla de lenguajes y el razonamiento recursivo, sus principales ventajas incluyen una poderosa capacidad de análisis de razonamiento, así como habilidades matemáticas y de programación. Sin embargo, también presenta problemas de cambio de idioma, ciclos de razonamiento, consideraciones de seguridad y diferencias en otras capacidades."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 es un modelo de lenguaje general avanzado, que soporta múltiples tipos de instrucciones."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct es un modelo de lenguaje a gran escala de ajuste fino por instrucciones dentro de la serie Qwen2, con un tamaño de parámetros de 72B. Este modelo se basa en la arquitectura Transformer, utilizando funciones de activación SwiGLU, sesgos de atención QKV y atención de consulta agrupada, entre otras técnicas. Es capaz de manejar entradas a gran escala. Este modelo ha destacado en múltiples pruebas de referencia en comprensión del lenguaje, generación, capacidad multilingüe, codificación, matemáticas y razonamiento, superando a la mayoría de los modelos de código abierto y mostrando competitividad comparable a modelos propietarios en ciertas tareas."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL es la última iteración del modelo Qwen-VL, alcanzando un rendimiento de vanguardia en pruebas de comprensión visual."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de modelos de lenguaje a gran escala, diseñada para optimizar el procesamiento de tareas de instrucción."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de modelos de lenguaje a gran escala, diseñada para optimizar el procesamiento de tareas de instrucción."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Modelo de lenguaje de gran escala desarrollado por el equipo de Tongyi Qianwen de Alibaba Cloud"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de grandes modelos de lenguaje, con capacidades de comprensión y generación más fuertes."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de grandes modelos de lenguaje, diseñada para optimizar el manejo de tareas instructivas."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de modelos de lenguaje a gran escala, diseñada para optimizar el procesamiento de tareas de instrucción."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 es una nueva serie de grandes modelos de lenguaje, diseñada para optimizar el manejo de tareas instructivas."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder se centra en la escritura de código."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct es la última versión de la serie de modelos de lenguaje a gran escala específicos para código lanzada por Alibaba Cloud. Este modelo, basado en Qwen2.5, ha mejorado significativamente la generación, razonamiento y reparación de código a través de un entrenamiento con 55 billones de tokens. No solo ha mejorado la capacidad de codificación, sino que también ha mantenido ventajas en habilidades matemáticas y generales. El modelo proporciona una base más completa para aplicaciones prácticas como agentes de código."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo multimodal avanzado desarrollado por el equipo Tongyi Qianwen, que forma parte de la serie Qwen2.5-VL. Este modelo no solo domina el reconocimiento de objetos comunes, sino que también puede analizar texto, gráficos, iconos, diagramas y diseños en imágenes. Funciona como un agente visual inteligente capaz de razonar y manipular herramientas dinámicamente, con habilidades para operar computadoras y dispositivos móviles. Además, el modelo puede localizar con precisión objetos en imágenes y generar salidas estructuradas para documentos como facturas y tablas. En comparación con su predecesor Qwen2-VL, esta versión ha mejorado significativamente sus capacidades matemáticas y de resolución de problemas mediante aprendizaje por refuerzo, y su estilo de respuesta se ha optimizado para adaptarse mejor a las preferencias humanas."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL es el modelo de lenguaje visual de la serie Qwen2.5. Este modelo presenta mejoras significativas en múltiples aspectos: posee una mayor capacidad de comprensión visual, pudiendo reconocer objetos comunes, analizar texto, gráficos y diseños; como agente visual puede razonar y guiar dinámicamente el uso de herramientas; soporta la comprensión de videos largos de más de 1 hora capturando eventos clave; es capaz de localizar objetos en imágenes con precisión generando cuadros delimitadores o puntos; y admite la generación de salidas estructuradas, especialmente útil para datos escaneados como facturas o tablas."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento."
},
"Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 es la última serie del modelo Qwen, que admite un contexto de 128k. En comparación con los modelos de código abierto más óptimos actuales, Qwen2-72B supera significativamente a los modelos líderes actuales en comprensión del lenguaje natural, conocimiento, código, matemáticas y capacidades multilingües."
},
"Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2 es la última serie del modelo Qwen, capaz de superar a los modelos de código abierto de tamaño equivalente e incluso a modelos de mayor tamaño. Qwen2 7B ha logrado ventajas significativas en múltiples evaluaciones, especialmente en comprensión de código y chino."
},
"Qwen2-VL-72B": {
"description": "Qwen2-VL-72B es un potente modelo de lenguaje visual que admite el procesamiento multimodal de imágenes y texto, capaz de identificar con precisión el contenido de las imágenes y generar descripciones o respuestas relacionadas."
},
"Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-14B-Instruct es un modelo de lenguaje grande de 14 mil millones de parámetros, con un rendimiento excelente, optimizado para escenarios en chino y multilingües, que admite aplicaciones de preguntas y respuestas inteligentes, generación de contenido, entre otros."
},
"Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande de 32 mil millones de parámetros, con un rendimiento equilibrado, optimizado para escenarios en chino y multilingües, que admite aplicaciones de preguntas y respuestas inteligentes, generación de contenido, entre otros."
},
"Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-72B-Instruct admite un contexto de 16k, generando textos largos de más de 8K. Soporta llamadas a funciones e interacción sin problemas con sistemas externos, lo que mejora enormemente la flexibilidad y escalabilidad. El conocimiento del modelo ha aumentado significativamente, y se ha mejorado considerablemente la capacidad de codificación y matemáticas, con soporte para más de 29 idiomas."
},
"Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct es un modelo de lenguaje grande de 7 mil millones de parámetros, que admite llamadas a funciones e interacción sin problemas con sistemas externos, mejorando enormemente la flexibilidad y escalabilidad. Optimizado para escenarios en chino y multilingües, admite aplicaciones de preguntas y respuestas inteligentes, generación de contenido, entre otros."
},
"Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct es un modelo de instrucciones de programación basado en un preentrenamiento a gran escala, con una potente capacidad de comprensión y generación de código, capaz de manejar eficientemente diversas tareas de programación, especialmente adecuado para la escritura inteligente de código, generación de scripts automatizados y resolución de problemas de programación."
},
"Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande diseñado específicamente para la generación de código, comprensión de código y escenarios de desarrollo eficiente, con una escala de 32B parámetros, líder en la industria, capaz de satisfacer diversas necesidades de programación."
},
"SenseChat": {
"description": "Modelo de versión básica (V4), longitud de contexto de 4K, con potentes capacidades generales."
},
"SenseChat-128K": {
"description": "Modelo de versión básica (V4), longitud de contexto de 128K, se destaca en tareas de comprensión y generación de textos largos."
},
"SenseChat-32K": {
"description": "Modelo de versión básica (V4), longitud de contexto de 32K, aplicable de manera flexible en diversos escenarios."
},
"SenseChat-5": {
"description": "Modelo de última versión (V5.5), longitud de contexto de 128K, con capacidades significativamente mejoradas en razonamiento matemático, diálogos en inglés, seguimiento de instrucciones y comprensión de textos largos, comparable a GPT-4o."
},
"SenseChat-5-1202": {
"description": "Basado en la versión más reciente V5.5, con mejoras significativas en capacidades básicas en chino e inglés, chat, conocimientos científicos y humanísticos, redacción, lógica matemática y control de longitud de texto."
},
"SenseChat-5-Cantonese": {
"description": "Longitud de contexto de 32K, supera a GPT-4 en la comprensión de diálogos en cantonés, siendo comparable a GPT-4 Turbo en múltiples áreas como conocimiento, razonamiento, matemáticas y programación."
},
"SenseChat-5-beta": {
"description": "Rendimiento superior en algunos aspectos en comparación con SenseCat-5-1202"
},
"SenseChat-Character": {
"description": "Modelo estándar, longitud de contexto de 8K, alta velocidad de respuesta."
},
"SenseChat-Character-Pro": {
"description": "Modelo de versión avanzada, longitud de contexto de 32K, con capacidades completamente mejoradas, admite diálogos en chino/inglés."
},
"SenseChat-Turbo": {
"description": "Adecuado para preguntas rápidas y escenarios de ajuste fino del modelo."
},
"SenseChat-Turbo-1202": {
"description": "Es la última versión ligera del modelo, alcanzando más del 90% de la capacidad del modelo completo, reduciendo significativamente el costo de inferencia."
},
"SenseChat-Vision": {
"description": "La última versión del modelo (V5.5) admite la entrada de múltiples imágenes, logrando una optimización completa de las capacidades básicas del modelo, con mejoras significativas en el reconocimiento de atributos de objetos, relaciones espaciales, reconocimiento de eventos de acción, comprensión de escenas, reconocimiento de emociones, razonamiento lógico y comprensión y generación de texto."
},
"SenseNova-V6-Pro": {
"description": "Logra una unificación nativa de capacidades de imagen, texto y video, superando las limitaciones tradicionales de la multimodalidad discreta, y ha ganado el doble campeonato en las evaluaciones de OpenCompass y SuperCLUE."
},
"SenseNova-V6-Reasoner": {
"description": "Equilibra el razonamiento profundo visual y lingüístico, logrando un pensamiento lento y un razonamiento profundo, presentando un proceso completo de cadena de pensamiento."
},
"SenseNova-V6-Turbo": {
"description": "Logra una unificación nativa de capacidades de imagen, texto y video, superando las limitaciones tradicionales de la multimodalidad discreta, liderando en dimensiones clave como capacidades multimodales y lingüísticas, combinando literatura y ciencia, y ocupando repetidamente el nivel de la primera división en múltiples evaluaciones tanto nacionales como internacionales."
},
"Skylark2-lite-8k": {
"description": "El modelo de segunda generación Skaylark (Skylark), el modelo Skylark2-lite, tiene una alta velocidad de respuesta, adecuado para escenarios donde se requiere alta inmediatez, sensibilidad de costos y baja necesidad de precisión del modelo, con una longitud de ventana de contexto de 8k."
},
"Skylark2-pro-32k": {
"description": "El modelo de segunda generación Skaylark (Skylark), la versión Skylark2-pro, cuenta con una alta precisión, adecuada para escenarios de generación de texto más complejos, como redacción de copy en campos especializados, creación de novelas y traducciones de alta calidad, con una longitud de ventana de contexto de 32k."
},
"Skylark2-pro-4k": {
"description": "El modelo de segunda generación Skaylark (Skylark), el modelo Skylark2-pro, tiene una alta precisión, adecuado para escenarios de generación de texto más complejos, como redacción de copy en campos especializados, creación de novelas y traducciones de alta calidad, con una longitud de ventana de contexto de 4k."
},
"Skylark2-pro-character-4k": {
"description": "El modelo de segunda generación Skaylark (Skylark), el modelo Skylark2-pro-character, presenta habilidades excepcionales para el juego de roles y la conversación, destacándose en interpretar diversos roles según las solicitudes del usuario, con un contenido conversacional natural y fluido, ideal para la construcción de chatbots, asistentes virtuales y servicios al cliente en línea, con una alta velocidad de respuesta."
},
"Skylark2-pro-turbo-8k": {
"description": "El modelo de segunda generación Skaylark (Skylark), Skylark2-pro-turbo-8k, ofrece una inferencia más rápida y costos más bajos, con una longitud de ventana de contexto de 8k."
},
"THUDM/GLM-4-32B-0414": {
"description": "GLM-4-32B-0414 es el nuevo modelo de código abierto de la serie GLM, con 32 mil millones de parámetros. Su rendimiento es comparable a las series GPT de OpenAI y V3/R1 de DeepSeek."
},
"THUDM/GLM-4-9B-0414": {
"description": "GLM-4-9B-0414 es un modelo pequeño de la serie GLM, con 9 mil millones de parámetros. Este modelo hereda las características técnicas de la serie GLM-4-32B, pero ofrece opciones de implementación más ligeras. A pesar de su menor tamaño, GLM-4-9B-0414 sigue mostrando habilidades sobresalientes en tareas de generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y redacción basada en búsqueda."
},
"THUDM/GLM-Z1-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-32B-0414 es un modelo de inferencia con capacidad de pensamiento profundo. Este modelo se desarrolló a partir de GLM-4-32B-0414 mediante un arranque en frío y aprendizaje por refuerzo ampliado, y se entrenó adicionalmente en tareas de matemáticas, código y lógica. En comparación con el modelo base, GLM-Z1-32B-0414 mejora significativamente la capacidad matemática y la habilidad para resolver tareas complejas."
},
"THUDM/GLM-Z1-9B-0414": {
"description": "GLM-Z1-9B-0414 es un modelo pequeño de la serie GLM, con solo 9 mil millones de parámetros, pero que muestra una capacidad sorprendente manteniendo la tradición de código abierto. A pesar de su menor tamaño, este modelo sigue destacando en razonamiento matemático y tareas generales, con un rendimiento general que se encuentra entre los mejores en modelos de código abierto de tamaño similar."
},
"THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414 es un modelo de inferencia profunda con capacidad de reflexión (en comparación con la investigación profunda de OpenAI). A diferencia de los modelos típicos de pensamiento profundo, el modelo de reflexión utiliza un tiempo de reflexión más prolongado para resolver problemas más abiertos y complejos."
},
"THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4 9B es una versión de código abierto, que proporciona una experiencia de conversación optimizada para aplicaciones de diálogo."
},
"Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": {
"description": "QwenLong-L1-32B es el primer modelo de razonamiento a gran escala con contexto largo entrenado mediante aprendizaje reforzado (LRM), optimizado para tareas de razonamiento con textos extensos. Utiliza un marco de aprendizaje reforzado con expansión progresiva de contexto, logrando una transición estable de contexto corto a largo. En siete pruebas de referencia de preguntas y respuestas con documentos de contexto largo, QwenLong-L1-32B supera a modelos insignia como OpenAI-o3-mini y Qwen3-235B-A22B, con un rendimiento comparable a Claude-3.7-Sonnet-Thinking. Destaca en razonamiento matemático, lógico y de múltiples saltos."
},
"Yi-34B-Chat": {
"description": "Yi-1.5-34B, manteniendo la excelente capacidad de lenguaje general de la serie original, ha mejorado significativamente la lógica matemática y la capacidad de codificación mediante un entrenamiento incremental de 500 mil millones de tokens de alta calidad."
},
"abab5.5-chat": {
"description": "Orientado a escenarios de productividad, admite el procesamiento de tareas complejas y la generación eficiente de texto, adecuado para aplicaciones en campos profesionales."
},
"abab5.5s-chat": {
"description": "Diseñado para escenarios de diálogo de personajes en chino, ofrece capacidades de generación de diálogos de alta calidad en chino, adecuado para diversas aplicaciones."
},
"abab6.5g-chat": {
"description": "Diseñado para diálogos de personajes multilingües, admite generación de diálogos de alta calidad en inglés y otros idiomas."
},
"abab6.5s-chat": {
"description": "Adecuado para una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo generación de text