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AI MODEL DIRECTORY

模型百科

全面介绍主流大语言模型，包括能力定位、技术参数、使用场景与优劣对比

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domain智谱 AI8 个模型

智谱 AIglm

GLM-4.7

GLM-4.7：Zhipu AI 的 glm 模型，约 20.5 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

Mature GLM model for dependable coding, reasoning, and structured agent tasks 知识截止：2025-04

205K 上下文输入 $0.6/1M tokens输出 $2.2/1M tokens发布时间 2025年12月
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智谱 AIglm-flash

GLM-4.6V-Flash

GLM-4.6V-Flash：Zhipu AI 的 glm-flash 模型，约 12.8 万 tokens 上下文

Lightweight GLM vision model for visual reasoning, documents, and multimodal agents

128K 上下文多模态输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年12月
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智谱 AIglm

GLM-4.6V

GLM-4.6V：Zhipu AI 的 glm 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

GLM vision model for visual reasoning, documents, and multimodal agents 知识截止：2025-04

128K 上下文多模态输入 $0.3/1M tokens输出 $0.9/1M tokens发布时间 2025年12月
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智谱 AIglm

GLM-4.6

GLM-4.6：Zhipu AI 的 glm 模型，约 20.5 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

Late GLM-4 workhorse for coding agents, reasoning, and structured tasks 知识截止：2025-04

205K 上下文输入 $0.6/1M tokens输出 $2.2/1M tokens发布时间 2025年9月
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智谱 AIglm

GLM-4.5V

GLM-4.5V：Zhipu AI 的 glm 模型，约 6.4 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

GLM vision model for visual reasoning, documents, and multimodal agents 知识截止：2025-04

64K 上下文多模态输入 $0.6/1M tokens输出 $1.8/1M tokens发布时间 2025年8月
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智谱 AIglm-flash

GLM-4.5-Flash

GLM-4.5-Flash：Zhipu AI 的 glm-flash 模型，约 13.1 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

Efficient GLM model for fast reasoning, coding, and agent workflows 知识截止：2025-04

131K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年7月
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智谱 AIglm

GLM-4.5

GLM-4.5：Zhipu AI 的 glm 模型，约 13.1 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

Hybrid-reasoning GLM release that made the 4.5 line broadly useful 知识截止：2025-04

131K 上下文输入 $0.6/1M tokens输出 $2.2/1M tokens发布时间 2025年7月
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智谱 AIglm-air

GLM-4.5-Air

GLM-4.5-Air：Zhipu AI 的 glm-air 模型，约 13.1 万 tokens 上下文，知识截止 2025-04

Lighter GLM-4.5 variant for fast coding assistance and cheaper agents 知识截止：2025-04

131K 上下文输入 $0.2/1M tokens输出 $1.1/1M tokens发布时间 2025年7月
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domainMiniMax13 个模型

MiniMaxminimax-m

MiniMax M3.1 Flash Preview

MiniMax 多模态编程预览模型，仅通过 M Plan 和 MiniMax Code 开放

MiniMax M3.1 Flash Preview 支持多模态输入、1M 上下文和可调思考深度，目前仅在 M Plan 与 MiniMax Code 中提供

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MiniMaxminimax-m

MiniMax M3

MiniMax M3 是面向代码、Agent 和复杂任务的新一代模型

MiniMax M3 是 MiniMax 官方模型，适合中文对话、内容生成、业务助手和多模态产品能力评估

1000K 上下文多模态输入 $0.3/1M tokens输出 $1.2/1M tokens
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MiniMaxminimax-speech

MiniMax Speech 01

MiniMax 语音模型，适合语音生成、对话和多媒体内容场景

MiniMax Speech 01 面向语音和多媒体内容场景，适合语音生成、语音交互和音频化产品体验

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MiniMaxminimax-m

MiniMax M1

MiniMax 推理模型，适合长上下文推理、代码和复杂任务规划

MiniMax M1 是 MiniMax 官方模型，适合中文对话、内容生成、业务助手和多模态产品能力评估

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MiniMaxminimax-text

MiniMax Text 01

MiniMax 文本模型，适合通用语言理解、生成和智能体任务

MiniMax Text 01 是 MiniMax 官方模型，适合中文对话、内容生成、业务助手和多模态产品能力评估

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MiniMaxabab

ABAB6.5 Chat

MiniMax 通用对话模型，适合长文本理解、内容生成和复杂交互

ABAB6.5 Chat 是 MiniMax 官方模型，适合中文对话、内容生成、业务助手和多模态产品能力评估

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MiniMaxabab

ABAB6.5s Chat

MiniMax ABAB 系列对话模型，适合中文问答、写作和业务助手场景

ABAB6.5s Chat 是 MiniMax 官方模型，适合中文对话、内容生成、业务助手和多模态产品能力评估

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MiniMaxabab

abab7-chat

MiniMax 对话模型，适合内容生成和多轮交流

abab7-chat 是 MiniMax 面向对话和内容生成的模型，适合中文聊天、角色对话、内容创作和客户服务。它在对话体验和内容表达方面有较明确定位

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MiniMaxabab

abab6.5s-chat

MiniMax 轻量对话模型，适合低延迟聊天和内容任务

abab6.5s-chat 是 MiniMax 较轻量的对话模型，适合低延迟聊天、简单内容生成和客服问答。它通常用于对速度和成本更敏感的互动场景

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MiniMaxminimax

MiniMax-M2.5-highspeed

MiniMax-M2.5-highspeed：MiniMax 的 minimax 模型，约 20.5 万 tokens 上下文

High-speed MiniMax model for low-latency coding and agent workflows

发布时间 2026年2月
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MiniMaxminimax

MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5：MiniMax 的 minimax 模型，约 20.5 万 tokens 上下文

Prior MiniMax coding model for agent workflows, office edits, and automation

发布时间 2026年2月
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MiniMaxminimax

MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1：MiniMax 的 minimax 模型，约 20.5 万 tokens 上下文

Earlier MiniMax agent model for practical coding and productivity tasks

发布时间 2025年12月
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MiniMaxminimax

MiniMax-M2

MiniMax-M2：MiniMax 的 minimax 模型，约 19.7 万 tokens 上下文

Efficient open MiniMax model built for coding agents and tool-heavy workflows

发布时间 2025年10月
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domain跃问（StepFun）12 个模型

跃问（StepFun）step-3

Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰新一代推理模型，适合复杂中文任务和高效推理

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

多模态输入 ¥1.35/1M tokens输出 ¥8.1/1M tokens
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跃问（StepFun）step-vision

Step 1V 8K

跃问视觉理解模型，适合图文问答、多模态分析和视觉内容理解

Step 1V 8K 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

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跃问（StepFun）step-2

Step 2 Mini

跃问 Step 2 轻量模型，适合低延迟和成本敏感的高频调用场景

Step 2 Mini 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

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跃问（StepFun）step-1

Step 1 128K

跃问 Step 1 超长上下文模型，适合长文档分析和检索增强任务

Step 1 128K 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

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跃问（StepFun）step-3

Step 3.5 Flash

Step 3.5 Flash 是阶跃星辰 Step 3 系列模型，适合推理、问答和业务助手

Step 3.5 Flash 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

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跃问（StepFun）step-1

Step 1 32K

跃问 Step 1 长上下文模型，适合文档理解、摘要和知识问答

Step 1 32K 是阶跃星辰 Step 系列模型，适合中文问答、长文本、多模态理解和企业级应用

33K 上下文输入 $2.05/1M tokens输出 $9.59/1M tokens
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跃问（StepFun）step

Step-1 8K

跃问基础模型，适合轻量中文对话和内容任务

Step-1 8K 是阶跃星辰 StepFun 生态中的基础模型，适合轻量中文问答、内容生成、摘要和改写。它适合上下文规模不大的高频任务

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跃问（StepFun）step

Step-2 16K

跃问进阶模型，适合更复杂的中文和多轮任务

Step-2 16K 是 StepFun 生态中更高阶的模型，适合复杂中文问答、多轮业务助手、内容生成和文档处理。相比 Step-1，它更适合质量要求更高的任务

16K 上下文输入 $5.21/1M tokens输出 $16.44/1M tokens
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跃问（StepFun）step

StepAudio 2.5 ASR

StepAudio 2.5 ASR：stepfun 的 step 模型

Speech transcription model for accurate audio-to-text and captioning workflows

发布时间 2026年4月
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跃问（StepFun）step

StepAudio 2.5 TTS

StepAudio 2.5 TTS：stepfun 的 step 模型

Speech generation model for controllable voice, narration, and audio delivery

发布时间 2026年4月
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跃问（StepFun）

Step 3.5 Flash 2603

Step 3.5 Flash 2603：stepfun 的 AI 模型，约 25.6 万 tokens 上下文，知识截止 2025-01

StepFun flash model for efficient multimodal reasoning, coding, and tool use 知识截止：2025-01

发布时间 2026年4月
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跃问（StepFun）step

Step TTS 2

Step TTS 2：stepfun 的 step 模型

Speech generation model for controllable voice, narration, and audio delivery

发布时间 2026年3月
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domain火山引擎（豆包）23 个模型

火山引擎（豆包）doubao-seed

Doubao Seed 2.1 Lite 260915

Doubao Seed 2.1 Lite 260915，支持文本生成、图像与视频理解、音频理解

Doubao Seed 2.1 Lite 260915 是豆包 Seed 2.1 版本模型，支持文本生成、图像与视频理解、音频理解、深度思考、GUI 任务处理、工具调用和结构化输出

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火山引擎（豆包）doubao-seed

Doubao Seed 2.1 Pro 260915

Doubao Seed 2.1 Pro 260915，支持文本生成、图像与视频理解

Doubao Seed 2.1 Pro 260915 是豆包 Seed 2.1 版本模型，支持文本生成、图像与视频理解、深度思考、GUI 任务处理、工具调用和结构化输出

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火山引擎（豆包）glm-flash

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash：Volcengine 的 glm-flash 模型，约 100 万 tokens 上下文

Native multimodal GLM model for efficient coding and long-horizon agent tasks

1000K 上下文多模态输入 $0.11875/1M tokens输出 $0.41563/1M tokens发布时间 2026年8月
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火山引擎（豆包）deepseek-thinking

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813：Volcengine 的 deepseek-thinking 模型，约 100 万 tokens 上下文

DeepSeek V4 Pro snapshot with million-token context and support for thinking and non-thinking modes

1000K 上下文输入 $1.3359/1M tokens输出 $4.00771/1M tokens发布时间 2026年8月
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火山引擎（豆包）deepseek-flash

DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731：Volcengine 的 deepseek-flash 模型，约 100 万 tokens 上下文，知识截止 2025-05

Official DeepSeek V4 Flash release with enhanced agentic capabilities and integrated DSpark speculative decoding 知识截止：2025-05

1000K 上下文输入 $0.4453/1M tokens输出 $1.3359/1M tokens发布时间 2026年7月
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火山引擎（豆包）seed

Seed Character

Seed Character：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

ByteDance Seed model optimized for character-driven dialogue and consistent conversational behavior

256K 上下文多模态输入 $0.11875/1M tokens输出 $0.29687/1M tokens发布时间 2026年6月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 2.1 Pro

Seed 2.1 Pro：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

Flagship ByteDance Seed 2.1 model for complex multimodal reasoning, coding, and agents

256K 上下文多模态输入 $0.8906/1M tokens输出 $4.45301/1M tokens发布时间 2026年6月
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火山引擎（豆包）glm

GLM-5.2

GLM-5.2：Volcengine 的 glm 模型，约 100 万 tokens 上下文

Open flagship GLM for long-horizon coding agents and million-token context work

1000K 上下文输入 $1.18747/1M tokens输出 $4.15615/1M tokens发布时间 2026年6月
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火山引擎（豆包）doubao-vision

Doubao Vision Pro

豆包视觉理解模型，适合图文分析、多模态问答和视觉内容处理

Doubao Vision Pro 是火山引擎豆包体系模型，适合中文对话、内容生成、多模态理解和企业自动化场景

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火山引擎（豆包）doubao-thinking

Doubao Seed 1.6 Thinking

豆包思考模型，适合复杂推理、多步骤分析和代码辅助场景

Doubao Seed 1.6 Thinking 是火山引擎豆包体系模型，适合中文对话、内容生成、多模态理解和企业自动化场景

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火山引擎（豆包）doubao-seed

Doubao Seed 1.6

豆包 Seed 系列模型，适合通用对话、推理和智能体应用评估

Doubao Seed 1.6 是火山引擎豆包体系模型，适合中文对话、内容生成、多模态理解和企业自动化场景

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火山引擎（豆包）doubao

Doubao Lite

火山引擎豆包轻量模型，适合低成本高并发对话和基础文本任务

Doubao Lite 是火山引擎豆包体系模型，适合中文对话、内容生成、多模态理解和企业自动化场景

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火山引擎（豆包）doubao

Doubao Pro

火山引擎豆包高阶通用模型，适合复杂文本理解、生成和业务自动化

Doubao Pro 是火山引擎豆包体系模型，适合中文对话、内容生成、多模态理解和企业自动化场景

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火山引擎（豆包）doubao

Doubao Pro 32K

豆包 Pro 长上下文模型，适合中文企业应用和文档任务

Doubao Pro 32K 是火山引擎豆包系列中面向较高质量任务的模型，适合中文问答、企业知识库、文档总结和内容生产。32K 上下文适合处理中等长度文档和多轮业务上下文

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火山引擎（豆包）doubao

Doubao Lite 32K

豆包 Lite 长上下文轻量模型，适合成本敏感中文任务

Doubao Lite 32K 是豆包系列中更关注成本和速度的模型，适合中文客服、摘要、分类、改写和基础知识库问答。它适合承担高频基础任务，并与 Pro 版本形成分层使用

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火山引擎（豆包）seed

Seed 2.0 Code

Seed 2.0 Code：Volcengine 的 seed 模型，约 26.2 万 tokens 上下文

ByteDance Seed coding model for multimodal software engineering and long-running agents

262K 上下文多模态输入 $0.47499/1M tokens输出 $2.37494/1M tokens发布时间 2026年2月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 2.0 Mini

Seed 2.0 Mini：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

Lightweight ByteDance Seed 2.0 model for low-latency multimodal reasoning and high-volume tasks

256K 上下文多模态输入 $0.02969/1M tokens输出 $0.29687/1M tokens发布时间 2026年2月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 2.0 Lite

Seed 2.0 Lite：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

Cost-efficient ByteDance Seed 2.0 model for production chat, analysis, and structured generation

256K 上下文多模态输入 $0.08906/1M tokens输出 $0.53436/1M tokens发布时间 2026年2月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 2.0 Pro

Seed 2.0 Pro：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

Flagship ByteDance Seed 2.0 model for complex multimodal reasoning and long-horizon agent workflows

256K 上下文多模态输入 $0.47499/1M tokens输出 $2.37494/1M tokens发布时间 2026年2月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 1.8

Seed 1.8：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

ByteDance Seed model for multimodal reasoning, long-context analysis, and agent workflows

256K 上下文多模态输入 $0.11875/1M tokens输出 $1.18747/1M tokens发布时间 2025年12月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 1.6

Seed 1.6：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

ByteDance Seed model for long-context reasoning, instruction following, and tool-assisted tasks

256K 上下文输入 $0.11875/1M tokens输出 $1.18747/1M tokens发布时间 2025年10月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 1.6 Flash

Seed 1.6 Flash：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

Low-latency ByteDance Seed model for high-throughput chat, extraction, and lightweight tool use

256K 上下文多模态输入 $0.02227/1M tokens输出 $0.22265/1M tokens发布时间 2025年8月
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火山引擎（豆包）seed

Seed 1.6 Vision

Seed 1.6 Vision：Volcengine 的 seed 模型，约 25.6 万 tokens 上下文

ByteDance Seed multimodal model for image understanding, visual reasoning, and tool-assisted tasks

256K 上下文多模态输入 $0.11875/1M tokens输出 $1.18747/1M tokens发布时间 2025年8月
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domain小米（MiMo）9 个模型

小米（MiMo）mimo

MiMo V2.6 Pro UltraSpeed

小米 MiMo V2.6 高速模型，适合对生成速度和复杂能力都有要求的任务

MiMo V2.6 Pro UltraSpeed 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

输入 ¥30/1M tokens输出 ¥60/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2.6 Flash

小米 MiMo V2.6 低成本模型，适合高频对话、批量处理和快速响应

MiMo V2.6 Flash 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

输入 ¥1/1M tokens输出 ¥2/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2.6 Pro

小米 MiMo V2.6 高阶模型，适合复杂推理、代码和长文本任务

MiMo V2.6 Pro 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

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小米（MiMo）mimo

MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed

MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed：Xiaomi 的 mimo 模型，约 104.9 万 tokens 上下文，知识截止 2024-12

MiMo pro model for strong multimodal reasoning and agent execution 知识截止：2024-12

1049K 上下文输入 $1.305/1M tokens输出 $2.61/1M tokens发布时间 2026年6月
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2 Pro

小米 MiMo Pro 模型，适合复杂任务、代码辅助和业务自动化

MiMo V2 Pro 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

1049K 上下文输入 $0.435/1M tokens输出 $0.87/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2 Omni

小米 MiMo 多模态模型，适合图文理解和综合交互场景

MiMo V2 Omni 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

262K 上下文多模态输入 $0.14/1M tokens输出 $0.28/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2 Flash

小米 MiMo 轻量低延迟模型，适合高频对话和快速响应场景

MiMo V2 Flash 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

262K 上下文输入 $0.14/1M tokens输出 $0.28/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2.5 Pro

小米 MiMo 高阶模型，适合更复杂的推理、代码和长文本任务

MiMo V2.5 Pro 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

1049K 上下文输入 $0.435/1M tokens输出 $0.87/1M tokens
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小米（MiMo）mimo

MiMo V2.5

小米 MiMo 系列通用模型，适合中文对话、内容生成和工具调用场景

MiMo V2.5 是小米 MiMo 体系模型，适合中文对话、工具调用、多模态交互和智能硬件生态场景

1049K 上下文多模态输入 $0.14/1M tokens输出 $0.28/1M tokens
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domain百度（文心）8 个模型

百度（文心）ernie-5.0

ERNIE 5.0

ERNIE 5.0，用于文本生成、视觉理解和深度思考

ERNIE 5.0 是百度千帆官方旗舰模型目录收录的模型，支持文本生成、视觉理解和深度思考

输入 ¥6/per_thousand_tokens输出 ¥24/per_thousand_tokens
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百度（文心）ernie-5.1

ERNIE 5.1

ERNIE 5.1，用于文本生成

ERNIE 5.1 是百度千帆官方旗舰模型目录收录的模型，支持文本生成

输入 ¥4/per_thousand_tokens输出 ¥18/per_thousand_tokens
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百度（文心）ernie-lite

ERNIE Lite

百度文心轻量模型，适合成本敏感的问答、摘要和内容生成场景

ERNIE Lite 是百度文心/千帆体系模型，适合中文理解、知识问答、内容生成和企业应用

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百度（文心）ernie-speed

ERNIE Speed

百度文心高速模型，适合低延迟对话和高频基础文本任务

ERNIE Speed 是百度文心/千帆体系模型，适合中文理解、知识问答、内容生成和企业应用

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百度（文心）ernie-x1

ERNIE X1

百度文心推理模型，适合复杂分析、逻辑推理和多步骤问题求解

ERNIE X1 是百度文心/千帆体系模型，适合中文理解、知识问答、内容生成和企业应用

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百度（文心）ernie-4.5

ERNIE 4.5 Turbo

百度文心 4.5 系列模型，适合多场景中文任务、知识问答和业务助手

ERNIE 4.5 Turbo 是百度文心/千帆体系模型，适合中文理解、知识问答、内容生成和企业应用

输入 ¥0.8/per_thousand_tokens输出 ¥3.2/per_thousand_tokens
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百度（文心）ernie

ERNIE 4.0 Turbo 8K

百度文心旗舰通用模型，适合中文理解、内容生成和企业级应用

ERNIE 4.0 Turbo 8K 是百度文心/千帆体系模型，适合中文理解、知识问答、内容生成和企业应用

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百度（文心）ernie

ERNIE 4.0 Turbo 8K

文心一言 Turbo 模型，适合中文问答和企业应用

ERNIE 4.0 Turbo 8K 是百度文心系列中的通用模型，适合中文问答、内容生成、企业知识库和文档处理。它适合已经使用百度智能云或千帆平台的业务快速接入

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domainMistral36 个模型

Mistralglm

GLM-5.3

GLM-5.3：Mistral 的 glm 模型

Flagship GLM model for long-horizon coding, agents, and complex project delivery

发布时间 2026年8月
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Mistralglm

GLM-5.2

GLM-5.2：Mistral 的 glm 模型

Open flagship GLM for long-horizon coding agents and million-token context work

发布时间 2026年6月
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Mistralmixtral

Mixtral 8x7B

Mistral MoE 开源模型，适合通用语言任务、研究和自部署场景

Mixtral 8x7B 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralpixtral

Pixtral Large

Mistral 多模态视觉模型，适合图文理解、视觉问答和多模态分析

Pixtral Large 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralministral

Ministral 8B

Mistral 小参数模型，适合边缘部署、低成本调用和基础文本任务

Ministral 8B 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralmistral-large

Mistral Large

Mistral 高阶通用模型，适合复杂推理、企业问答和多语言任务

Mistral Large 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralmistral-small

Mistral Small

Mistral 轻量通用模型，适合低延迟、高并发和成本敏感场景

Mistral Small 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralcodestral

Codestral

Mistral 代码模型，适合代码补全、代码生成和开发辅助场景

Codestral 是 Mistral 官方模型，适合多语言任务、企业问答、代码、多模态或自部署场景

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Mistralmistral-medium

Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5：Mistral 的 mistral-medium 模型

Balanced Mistral model for enterprise assistants, multilingual work, and tools

发布时间 2026年4月
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Mistralmistral-small

Mistral Small 4

Mistral Small 4：Mistral 的 mistral-small 模型

Fast Mistral production model for chat, extraction, and cost-sensitive agents 知识截止：2025-06

发布时间 2026年3月
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Mistraldevstral

Devstral 2

Devstral 2：Mistral 的 devstral 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2025-12

发布时间 2025年12月
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Mistraldevstral

Devstral Small 2

Devstral Small 2：Mistral 的 devstral 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2025-12

发布时间 2025年12月
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Mistraldevstral

Devstral 2

Devstral 2：Mistral 的 devstral 模型

Mistral's coding-agent model for repository work, terminal tasks, and software fixes 知识截止：2025-12

发布时间 2025年12月
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Mistraldevstral

Devstral 2 (latest)

Devstral 2 (latest)：Mistral 的 devstral 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2025-12

发布时间 2025年12月
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Mistralmistral-medium

Mistral Medium 3.1

Mistral Medium 3.1：Mistral 的 mistral-medium 模型

Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows 知识截止：2025-05

发布时间 2025年8月
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Mistraldevstral

Devstral Small

Devstral Small：Mistral 的 devstral 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2025-05

发布时间 2025年7月
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Mistraldevstral

Devstral Medium

Devstral Medium：Mistral 的 devstral 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2025-05

发布时间 2025年7月
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Mistralmistral-small

Mistral Small 3.2

Mistral Small 3.2：Mistral 的 mistral-small 模型

Efficient Mistral model for fast chat, extraction, and production assistants 知识截止：2025-03

发布时间 2025年6月
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Mistralmistral-medium

Mistral Medium 3

Mistral Medium 3：Mistral 的 mistral-medium 模型

Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows 知识截止：2025-05

发布时间 2025年5月
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Mistralmagistral-small

Magistral Small

Magistral Small：Mistral 的 magistral-small 模型

Mistral reasoning model for transparent analysis, math, and complex decisions 知识截止：2025-06

发布时间 2025年3月
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Mistralmagistral-medium

Magistral Medium (latest)

Magistral Medium (latest)：Mistral 的 magistral-medium 模型

Mistral reasoning model for transparent analysis, math, and complex decisions 知识截止：2025-06

发布时间 2025年3月
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Mistralmistral-large

Mistral Large 2.1

Mistral Large 2.1：Mistral 的 mistral-large 模型

Flagship Mistral model for advanced reasoning, coding, and multilingual work 知识截止：2024-11

发布时间 2024年11月
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Mistralmistral-large

Mistral Large 3

Mistral Large 3：Mistral 的 mistral-large 模型

Mistral's largest general model for enterprise agents, coding, and multilingual reasoning 知识截止：2024-11

发布时间 2024年11月
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Mistralministral

Ministral 3B (latest)

Ministral 3B (latest)：Mistral 的 ministral 模型

Compact Mistral model for edge, latency-sensitive, and cost-efficient workloads 知识截止：2024-10

发布时间 2024年10月
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Mistralpixtral

Pixtral 12B

Pixtral 12B：Mistral 的 pixtral 模型

Mistral vision-language model for image understanding and multimodal chat 知识截止：2024-09

发布时间 2024年9月
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Mistralmistral-nemo

Open Mistral Nemo

Open Mistral Nemo：Mistral 的 mistral-nemo 模型

Legacy model retained for compatibility with older integrations 知识截止：2024-07

发布时间 2024年7月
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Mistralmistral-nemo

Mistral Nemo

Mistral Nemo：Mistral 的 mistral-nemo 模型

Efficient Mistral-NVIDIA open model for multilingual chat and local deployment 知识截止：2024-07

发布时间 2024年7月
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Mistralmixtral

Mixtral 8x22B

Mixtral 8x22B：Mistral 的 mixtral 模型

Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows 知识截止：2024-04

发布时间 2024年4月
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Mistralmistral-embed

Mistral Embed

Mistral Embed：Mistral 的 mistral-embed 模型

Embedding model for semantic search, retrieval, clustering, and ranking pipelines

发布时间 2023年12月
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Mistralmixtral

Mixtral 8x7B

Mixtral 8x7B：Mistral 的 mixtral 模型

Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows 知识截止：2024-01

发布时间 2023年12月
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Mistralmistral

Mistral 7B

Mistral 7B：Mistral 的 mistral 模型

Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows 知识截止：2023-12

发布时间 2023年9月
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domainCohere28 个模型

Cohereembed

Embed v5.0 Fast

Cohere 多模态向量模型，面向语义检索和文档索引

Embed v5.0 Fast 支持文本、图像及混合文档输入，128k 上下文，输出向量而非聊天答案，Pro 优先质量，Fast 优先低延迟

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Cohereembed

Embed v5.0 Pro

Cohere 多模态向量模型，面向语义检索和文档索引

Embed v5.0 Pro 支持文本、图像及混合文档输入，128k 上下文，输出向量而非聊天答案，Pro 优先质量，Fast 优先低延迟

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Coherenorth

North Small Translate 1.0

Cohere North 专用机器翻译模型，覆盖 50 多种语言

North Small Translate 1.0 是专为机器翻译训练的文本 MoE 模型，通过 Chat 接口提供 50 多种语言的翻译能力

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Coherenorth

North Mini Code

North Mini Code：Cohere 的 north 模型

Cohere coding model for practical software engineering and agentic edits 知识截止：2025-09-23

发布时间 2026年6月
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Coherererank

Rerank v3.5

Cohere 重排序模型，适合提升检索结果相关性和 RAG 答案质量

Rerank v3.5 是 Cohere 重排序模型，适合搜索结果重排、RAG 召回精排和答案质量提升

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Cohereembed

Embed v4.0

Cohere 向量嵌入模型，适合语义检索、聚类和 RAG 知识库构建

Embed v4.0 是 Cohere 向量嵌入模型，适合语义检索、RAG 索引、文本聚类和相似度计算

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Coherecommand

Command Light

Cohere 轻量生成模型，适合低延迟文本生成和基础对话场景

Command Light 是 Cohere 生成模型，适合企业问答、RAG、智能体和多语言生成

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Coherecommand-r

Command R

Cohere 面向 RAG、长上下文和多语言问答的通用模型

Command R 是 Cohere 生成模型，适合企业问答、RAG、智能体和多语言生成

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Coherecommand-r

Command R+

Cohere 面向检索增强、工具调用和企业问答的高阶模型

Command R+ 是 Cohere 生成模型，适合企业问答、RAG、智能体和多语言生成

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Coherecommand

Command A

Cohere 面向企业智能体和复杂任务的高阶生成模型

Command A 是 Cohere 生成模型，适合企业问答、RAG、智能体和多语言生成

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Coherecommand-a

Command A Plus

Command A Plus：Cohere 的 command-a 模型

Cohere's stronger command model for multilingual agents and enterprise workflows 知识截止：2025-04-01

发布时间 2026年5月
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Coherecommand-a

Command A Translate

Command A Translate：Cohere 的 command-a 模型

Translation model for multilingual conversion, localization, and cross-language workflows 知识截止：2024-06-01

发布时间 2025年8月
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Coherecommand-a

Command A Reasoning

Command A Reasoning：Cohere 的 command-a 模型

Cohere reasoning model for multilingual enterprise agents, tools, and complex workflows 知识截止：2024-06-01

发布时间 2025年8月
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Coherecommand-a

Command A Vision

Command A Vision：Cohere 的 command-a 模型

Cohere vision model for multilingual document analysis, OCR, and image understanding 知识截止：2024-06-01

发布时间 2025年7月
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Coherecommand-a

Command A

Command A：Cohere 的 command-a 模型

Cohere command model for multilingual enterprise agents, tools, and chat 知识截止：2024-06-01

发布时间 2025年3月
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Coherecommand-r

Command R7B Arabic

Command R7B Arabic：Cohere 的 command-r 模型

Open Command R model optimized for Arabic enterprise chat, RAG, and cultural knowledge 知识截止：2024-06-01

发布时间 2025年2月
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Coherecommand-r

Command R7B

Command R7B：Cohere 的 command-r 模型

Cohere retrieval model for long-context chat and enterprise RAG workflows 知识截止：2024-06-01

发布时间 2024年12月
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Coherecommand-r

Command R+

Command R+：Cohere 的 command-r 模型

Cohere's RAG workhorse for long-context enterprise search and tool use 知识截止：2024-06-01

发布时间 2024年8月
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Coherecommand-r

Command R

Command R：Cohere 的 command-r 模型

Cohere retrieval model for long-context chat and enterprise RAG workflows 知识截止：2024-06-01

发布时间 2024年8月
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domainMeta Llama13 个模型

Meta Llamallama-4

Llama 4 Maverick

Meta Llama 4 高阶模型，适合复杂多模态任务、智能体和高质量生成

Llama 4 Maverick 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

128K 上下文多模态输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens
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Meta Llamallama-4

Llama 4 Scout

Meta Llama 4 系列模型，面向多模态、长上下文和高效推理场景

Llama 4 Scout 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

128K 上下文多模态输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens
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Meta Llamallama-3.2

Llama 3.2 Vision

Meta Llama 视觉模型，适合图文理解、视觉问答和多模态应用

Llama 3.2 Vision 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

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Meta Llamallama-3.1

Llama 3.1 405B

Meta Llama 大参数开源模型，适合复杂推理、多语言任务和高质量生成

Llama 3.1 405B 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

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Meta Llamallama-3.1

Llama 3.1 70B

Meta Llama 中高参数开源模型，适合通用语言理解、生成和企业自部署

Llama 3.1 70B 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

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Meta Llamallama-3.1

Llama 3.1 8B

Meta Llama 轻量开源模型，适合本地部署、基础对话和低成本推理

Llama 3.1 8B 是 Meta Llama 官方模型，适合开源生态、自部署、多语言生成、多模态或智能体任务

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Meta Llamallama

Groq-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

Groq-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2025-01

Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses 知识截止：2025-01

128K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年4月
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Meta Llamallama

Cerebras-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

Cerebras-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2025-01

Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses 知识截止：2025-01

128K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年4月
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Meta Llamallama

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2024-08

Open multimodal Llama model for long-context analysis and efficient agents 知识截止：2024-08

128K 上下文多模态输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年4月
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Meta Llamallama

Cerebras-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct

Cerebras-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2025-01

Open multimodal Llama model for long-context analysis and efficient agents 知识截止：2025-01

128K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年4月
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Meta Llamallama

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2024-08

Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses 知识截止：2024-08

128K 上下文多模态输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2025年4月
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Meta Llamallama

Llama-3.3-70B-Instruct

Llama-3.3-70B-Instruct：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2023-12

Open Llama instruction model for multilingual chat, reasoning, and coding 知识截止：2023-12

128K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2024年12月
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Meta Llamallama

Llama-3.3-8B-Instruct

Llama-3.3-8B-Instruct：llama 的 llama 模型，约 12.8 万 tokens 上下文，知识截止 2023-12

Open Llama instruction model for multilingual chat, reasoning, and coding 知识截止：2023-12

128K 上下文输入 $0/1M tokens输出 $0/1M tokens发布时间 2024年12月
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