模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-max | 当前等同 qwen-max-2024-09-19 稳定版,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-max-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-max-2024-09-19 | 又称 qwen-max-0919 快照版,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-max-2024-04-28 | 8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
qwen-max-2024-04-03 | 又称 qwen-max-0403,8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
qwen-max-2024-01-07 | 又称 qwen-max-0107,8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-plus | 当前等同 qwen-plus-2024-11-25 稳定版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-plus-2025-01-12 | 又称 qwen-plus-0112 快照版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-12-20 | 又称 qwen-plus-1220,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-11-27 | 又称 qwen-plus-1127,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-11-25 | 又称 qwen-plus-1125,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-09-19 | 又称 qwen-plus-0919,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-08-06 | 128,000 上下文长度,128,000 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-plus-2024-07-23 | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入,8,000 最大输出。 |
qwen-plus-2024-06-24 | 又称 qwen-plus-0624,32,000 上下文长度,30,000 最大输入,8,000 最大输出。 |
qwen-plus-2024-02-06 | 又称 qwen-plus-0206,32,000 上下文长度,30,000 最大输入,8,000 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-turbo | 当前等同 qwen-turbo-2024-11-01 稳定版,1,000,000 上下文长度,1,000,000 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-turbo-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-turbo-2024-11-01 | 又称 qwen-turbo-1101 快照版,1,000,000 上下文长度,1,000,000 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-turbo-2024-09-19 | 131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-turbo-2024-06-24 | 8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
qwen-turbo-2024-02-06 | 又称 qwen-turbo-0206,8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-long | 10,000,000 上下文长度,10,000,000 最大输入,6,000 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-vl-max | 当前等同 qwen-vl-max-2024-11-19 稳定版,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,单图最大 16384,2,048 最大输出。 |
qwen-vl-max-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-vl-max-2024-12-30 | 又称 qwen-vl-max-1230 快照版,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,单图最大 16384,2,048 最大输出。 |
qwen-vl-max-2024-11-19 | 又称 qwen-vl-max-1119,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,单图最大 16384,2,048 最大输出。 |
qwen-vl-max-2024-10-30 | 又称 qwen-vl-max-1030,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,单图最大 16384,2,048 最大输出。 |
qwen-vl-max-2024-08-09 | 又称 qwen-vl-max-0809,32,768 上下文长度,30,720 最大输入,单图最大 16384,2,048 最大输出。 |
qwen-vl-max-2024-02-01 | 8,000 上下文长度,6,000 最大输入,单图最大 1280。 |
qwen-vl-plus | 大幅提升细节识别和文字识别能力,支持超百万像素分辨率和任意宽高比的图像。在广泛的视觉任务中提供卓越性能。 |
qwen-vl-plus-latest | 始终等同最新快照版,32,000 上下文长度,30,000 最大输入,单图最大 16384。 |
qwen-vl-plus-2025-01-02 | 又称 qwen-vl-plus-0102 快照版,32,000 上下文长度,30,000 最大输入,单图最大 16384。 |
qwen-vl-plus-2024-08-09 | 又称 qwen-vl-plus-0809,32,000 上下文长度,30,000 最大输入,单图最大 16384。 |
qwen-vl-plus-2023-12-01 | 8,000 上下文长度,6,000 最大输入,2,000 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
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qwen-audio-turbo | 当前等同 qwen-audio-turbo-2024-08-07 稳定版,8,000 上下文长度,6,000 最大输入,1,500 最大输出。 |
qwen-audio-turbo-latest | 始终等同最新快照版,8,192 上下文长度,6,144 最大输入,2,048 最大输出。 |
qwen-audio-turbo-2024-12-04 | 又称 qwen-audio-turbo-1204 快照版,8,192 上下文长度,6,144 最大输入,2,048 最大输出。 |
qwen-audio-turbo-2024-08-07 | 8,000 上下文长度,6,000 最大输入,1,500 最大输出。 |
qwen-audio-asr | 当前等同 qwen-audio-asr-2024-12-04 稳定版,8,192 上下文长度,6,144 最大输入,2,048 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-math-plus | 当前等同 qwen-math-plus-2024-09-19 稳定版,4,096 上下文长度,3,072 最大输入,3,072 最大输出。 |
qwen-math-plus-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-math-plus-2024-09-19 | 又称 qwen-math-plus-0919 快照版,4,096 上下文长度,3,072 最大输入,3,072 最大输出。 |
qwen-math-plus-2024-08-16 | 4,096 上下文长度,3,072 最大输入,3,072 最大输出。 |
qwen-math-turbo | 当前等同 qwen-math-turbo-2024-09-19 稳定版。 |
qwen-math-turbo-latest | 始终等同最新快照版。 |
qwen-math-turbo-2024-09-19 | 又称 qwen-math-turbo-0919 快照版。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
qwen-coder-plus | 当前等同 qwen-coder-plus-2024-11-06 稳定版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-coder-plus-latest | 等同 qwen-coder-plus 最新的快照版本。 |
qwen-coder-plus-2024-11-06 | 又称 qwen-coder-plus-1106 快照版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-coder-turbo | 当前等同 qwen-coder-turbo-2024-09-19 稳定版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
qwen-coder-turbo-latest | 等同 qwen-coder-turbo 最新的快照版本。 |
qwen-coder-turbo-2024-09-19 | 又称 qwen-coder-turbo-0919 快照版,131,072 上下文长度,129,024 最大输入,8,192 最大输出。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
llama3.3-70b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3.2-3b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3.2-1b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3.1-405b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3.1-70b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3.1-8b-instruct | 32,000 上下文长度,30,000 最大输入。 |
llama3-70b-instruct | 8,000 上下文长度,8,000 最大输入。 |
llama3-8b-instruct | 8,000 上下文长度,8,000 最大输入。 |
llama2-13b-chat-v2 | 4,000 上下文长度,4,000 最大输入。 |
llama2-7b-chat-v2 | 4,000 上下文长度,4,000 最大输入。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
baichuan2-turbo | 32,000 上下文长度,32,000 最大输入。 |
baichuan2-13b-chat-v1 | 4,096 上下文长度,4,096 最大输入。 |
baichuan2-7b-chat-v1 | 4,096 上下文长度,4,096 最大输入。 |
baichuan-7b-v1 | 4,096 上下文长度,4,096 最大输入。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
chatglm3-6b | 7,500 上下文长度,7,500 最大输入。 |
chatglm-6b-v2 | 6,500 上下文长度,6,500 最大输入。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
yi-large | 32,000 上下文长度,32,000 最大输入。 |
yi-medium | 32,000 上下文长度,32,000 最大输入。 |
yi-large-rag | 16,000 上下文长度,16,000 最大输入。 |
yi-large-turbo | 16,000 上下文长度,16,000 最大输入。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
abab6.5g-chat | 8,000 上下文长度,8,000 最大输入。 |
abab6.5t-chat | 8,000 上下文长度,8,000 最大输入。 |
abab6.5s-chat | 245,000 上下文长度,245,000 最大输入。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
ziya-llama-13b-v1 | IDEA研究院出品的大规模语言模型,限时免费(需申请)。 |
模型名称 | 描述 |
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belle-llama-13b-2m-v1 | BELLE出品的大规模语言模型,限时免费(需申请)。 |
模型名称 | 描述 |
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chatyuan-large-v2 | 元语智能出品的大规模语言模型,限时免费(需申请)。 |
模型名称 | 描述 |
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billa-7b-sft-v1 | 开源的推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型,限时免费(需申请)。 |
模型名称 | 描述 |
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farui-plus | 适用于回答法律问题、推荐裁判类案、辅助案情分析、生成法律文书、检索法律知识、审查合同条款等。 |
模型名称 | 描述 |
---|---|
tongyi-intent-detect-v3 | 能够在百毫秒级时间内快速、准确地解析用户意图,并选择合适工具来解决用户问题。 |
模型名称 | 描述 |
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text-embedding-v3 | 1024(默认)、768或512 向量维度,20 最大行数,8,192 单行最大处理Token数,支持50+主流语种。 |
text-embedding-v2 | 1536 向量维度,25 最大行数,2,048 单行最大处理Token数,支持中文、英语等。 |
text-embedding-v1 | 支持中文、英语等。 |
text-embedding-async-v2 | 100,000 最大行数,支持中文、英语等。 |
text-embedding-async-v1 | 支持中文、英语等。 |
模型名称 | 描述 |
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multimodal-embedding-v1 | 将文本、图像或视频转换成一组由浮点数组成的向量,适用于视频分类、图像分类、图文检索等。 |
模型名称 | 描述 |
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opennlu-v1 | 针对给定的文本(中文或英文)进行信息抽取或文本分类。 |
模型名称 | 描述 |
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gte-rerank | 用于语义检索,根据与查询的语义相关性从高到低对候选文本进行排序。 |