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Rifx.Online

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我们的核心是充满激情的创新者,致力于弥合尖端AI技术与全球开发者之间的差距。我们的AI API聚合平台作为一个中心枢纽,以前所未有的便捷性和效率将您连接到大量强大的AI模型和服务。

我们的使命

我们致力于使AI能力的获取民主化,使开发者、企业和研究人员能够利用人工智能的力量,而无需管理多个API集成的复杂性。通过提供统一的接口来访问多样化的AI服务,我们正在加速创新并赋予创造者构建下一代智能应用的能力。

我们提供的服务

  • 简化访问: 一个API统治所有。通过单一的标准化接口访问数百个AI模型。
  • 成本优化: 我们的平台智能地将您的请求路由到最具成本效益的提供商,而不影响质量。
  • 灵活性: 从广泛的AI服务中选择,包括自然语言处理、图像识别、语音转文本等。
  • 可靠性: 受益于我们强大的基础设施,确保您的AI驱动应用的高可用性和性能。

我们的承诺

我们致力于维护最高标准的安全性和隐私。您的数据和知识产权受到最谨慎的对待,我们不断更新我们的做法以符合最新的数据保护法规。

加入我们这个激动人心的旅程,一起塑造AI集成的未来。无论您是独立开发者、成长中的初创公司还是成熟的企业,我们的平台都旨在满足您的需求并推动您的创新。

让我们一起构建更智能的未来!

Anthropic: Claude 3.5 Haiku (2024-10-22)

Anthropic: Claude 3.5 Haiku (2024-10-22)

Claude 3.5 Haiku 在所有技能领域中都进行了增强，包括编码、工具使用和推理。作为 Anthropic 系列中速度最快的模型，它提供快速的响应时间，适用于需要高交互性和低延迟的应用，如面向用户的聊天机器人和即时代码补全。它在数据提取和实时内容审核等专业任务中表现出色，使其成为广泛行业的多功能工具。 它不支持图像输入。 查看发布公告和基准测试结果 [he

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FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B

FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B

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FunAudioLLM/SenseVoiceSmall

FunAudioLLM/SenseVoiceSmall

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Google: Gemini Experimental 1121 (free)

Google: Gemini Experimental 1121 (free)

实验性版本（2024年11月21日） 的 Gemini。

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Google: Gemma 2 9B (free)

Google: Gemma 2 9B (free)

Gemma 2 9B by Google 是一个先进的开源语言模型，在其尺寸类别中设定了效率和性能的新标准。 该模型旨在支持多种任务，使开发者和研究人员能够构建创新应用，同时保持可访问性、安全性和成本效益。 有关更多详细信息，请参阅 发布公告。

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Inflatebot: Mag Mell R1 12B

Inflatebot: Mag Mell R1 12B

Mag Mell 是一个基于 Mistral Nemo 的预训练语言模型的合并，使用 mergekit 创建。它是一个出色的角色扮演和讲故事模型，结合了许多其他模型的最佳部分，成为许多用例的通用解决方案。 旨在成为任何虚构、创意用例的通用“最佳 Nemo”模型。 Mag Mell 由 3 个中间部分组成：Hero (RP, trop

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Google: LearnLM 1.5 Pro Experimental (free)

Google: LearnLM 1.5 Pro Experimental (free)

谷歌的 Gemini 1.5 Pro 实验版本。

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Meta: Llama 3.1 70B Instruct (free)

Meta: Llama 3.1 70B Instruct (free)

Meta最新发布的模型系列（Llama 3.1）推出了多种规模和版本。这个70B的指令调优版本针对高质量对话用例进行了优化。 与领先的闭源模型相比，它在人工评估中表现出色。 使用该模型须遵循Meta的可接受使用政策。 _这些是[Llama 3.1 70B Instruct](

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Meta: Llama 3.2 3B Instruct (free)

Meta: Llama 3.2 3B Instruct (free)

Llama 3.2 3B 是一个拥有 30 亿参数的多语言大型语言模型，针对对话生成、推理和摘要等高级自然语言处理任务进行了优化。该模型采用最新的 Transformer 架构，支持包括英语、西班牙语和印地语在内的八种语言，并可适应其他语言。 Llama 3.2B 模型在 9 万亿个标记上进行训练，擅长遵循指令、复杂推理和工具使用。其平衡的性能使其非常适合需要在多语

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Meta: Llama 3.2 90B Vision Instruct (free)

Meta: Llama 3.2 90B Vision Instruct (free)

The Llama 90B Vision模型是一款顶级的90亿参数多模态模型，旨在应对最具挑战性的视觉推理和语言任务。它在图像描述、视觉问答和高级图像-文本理解方面提供无与伦比的准确性。该模型在庞大的多模态数据集上进行预训练，并通过人类反馈进行微调，旨在处理最苛刻的基于图像的AI任务。 该模型非常适合需要尖端多模态AI能力的行业，特别是那些处理复杂实时视觉和文本分析

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Meta: Llama 3.3 8B Instruct (free)

Meta: Llama 3.3 8B Instruct (free)

A lightweight and ultra-fast variant of Llama 3.3 70B, for use when quick response times are needed most.

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Meta: Llama 4 Maverick

Meta: Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per for

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Meta: Llama 4 Scout

Meta: Llama 4 Scout

Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input (text and

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Meta: Llama Guard 4 12B

Meta: Llama Guard 4 12B

Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs

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MiniMax: MiniMax-01

MiniMax: MiniMax-01

MiniMax-01 是一个结合了 MiniMax-Text-01 进行文本生成和 MiniMax-VL-01 进行图像理解的模型。它拥有 4560 亿个参数，每次推理激活 459 亿个参数，并且可以处理多达 400 万个 token 的上下文。 文本模型采用混合架构，结合了 Lightning Attention、Softmax Attention 和专家混合（MoE）。图像模型采用“ViT

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Mistral: Mistral 7B Instruct (free)

Mistral: Mistral 7B Instruct (free)

一个高性能、行业标准的 7.3B 参数模型，针对速度和上下文长度进行了优化。 Mistral 7B Instruct 有多个版本变体，这里是最新版本。 _这些是 Mistral 7B Instruct 的免费限速端点。输出可能会被缓存。有关速率限制的信息，请阅读 [这里](/docs/limi

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Mistral Large 2411

Mistral Large 2411

Mistral Large 2 2411 是 Mistral Large 2 的更新版本，与 Pixtral Large 2411 一起发布。 它流利地支持英语、法语、西班牙语、德语和意大利语，具有高语法准确性，并且其长上下文窗口允许从大型文档中精

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MoonshotAI: Kimi K2

MoonshotAI: Kimi K2

Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for

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MoonshotAI: Kimi K2 (free)

MoonshotAI: Kimi K2 (free)

Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for

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OpenChat 3.5 7B (free)

OpenChat 3.5 7B (free)

OpenChat 7B 是一个开源语言模型库，经过“C-RLFT（条件强化学习微调）”的精细调优——这是一种受离线强化学习启发的策略。它是在没有偏好标签的混合质量数据上进行训练的。对于在 Mistral 7B 上微调的 OpenChat，请查看 OpenChat 7B。 对于在 Llama 8B 上微调的

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Phi-3 Medium 128K Instruct (free)

Phi-3 Medium 128K Instruct (free)

Phi-3 128K Medium 是一个强大的 140 亿参数模型，旨在实现高级语言理解、推理和指令跟随。通过监督微调和偏好调整进行优化，它在涉及常识、数学、逻辑推理和代码处理的任务中表现出色。 在发布时，Phi-3 Medium 在轻量级模型中展示了最先进的性能。在 MMLU-Pro 评估中，该模型甚至接近 Llama3 70B 的性能水平。 对于 4k 上下

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Phi-3 Mini 128K Instruct (free)

Phi-3 Mini 128K Instruct (free)

Phi-3 Mini 是一个强大的 3.8B 参数模型，旨在实现高级语言理解、推理和指令跟随。通过监督微调和偏好调整进行优化，它在涉及常识、数学、逻辑推理和代码处理的任务中表现出色。 在发布时，Phi-3 Medium 在轻量级模型中展示了最先进的性能。该模型是静态的，训练于一个截至 2023 年 10 月的离线数据集。 _这些是免费的、速率限制的端点，适用于 [

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Qwen 2 7B Instruct (free)

Qwen 2 7B Instruct (free)

Qwen2 7B 是一个基于变换器的模型，在语言理解、多语言能力、编码、数学和推理方面表现出色。 它具有 SwiGLU 激活、注意力 QKV 偏置和组查询注意力。它在大量数据上进行了预训练，并进行了监督微调和直接偏好优化。 有关更多详细信息，请参见这篇 博客文章 和 [GitHub 仓

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Llama 3 Euryale 70B v2.1

Llama 3 Euryale 70B v2.1

Euryale 70B v2.1 是一个专注于创意角色扮演的模型，来自 Sao10k。更好的提示遵循性。 更好的解剖学/空间意识。 更好地适应独特和自定义的格式/回复格式。 非常有创意，很多独特的风格。 在角色扮演过程中没有限制。

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Sao10K: Llama 3 8B Lunaris

Sao10K: Llama 3 8B Lunaris

Lunaris 8B 是一个基于 Llama 3 的多功能通用和角色扮演模型。它是多个模型的战略合并，旨在平衡创造力与改进的逻辑和一般知识。 由 Sao10k 创建，该模型旨在提供比 Stheno v3.2 更好的体验，具有增强的创造力和逻辑推理能力。 为了获得最佳效果，请使用 Llama 3 Instruct 上下文模板，温

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Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Euryale L3.1 70B v2.2 是一个专注于创意角色扮演的模型，来自 Sao10k。它是 Euryale L3 70B v2.1 的继任者。

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Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B

Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B

Euryale L3.3 70B 是一个专注于创意角色扮演的模型，来自 Sao10k。它是 Euryale L3 70B v2.2 的继任者。

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Toppy M 7B (free)

Toppy M 7B (free)

A wild 7B 参数模型，使用 mergekit 的新 task_arithmetic 合并方法合并了多个模型。合并模型列表： NousResearch/Nous-Capybara-7B-V1.9 HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta lemonil

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tts-1-1106

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