Models

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

Grok Code Fast 1 is a speedy and economical reasoning model that excels at agentic coding. With reasoning traces visible in the response, developers can steer Grok Code for high-quality work flows. ...

Grok 4 Fast is xAI's latest multimodal model with SOTA cost-efficiency and a 2M token context window. It comes in two flavors: non-reasoning and reasoning. Read more about the model on xAI's [news po ...

Grok 4 is xAI's latest reasoning model with a 256k context window. It supports parallel tool calling, structured outputs, and both image and text inputs. Note that reasoning is not exposed, reasoning ...

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 ...

DeepSeek V3，一个拥有685B参数的混合专家模型，是DeepSeek团队旗舰聊天模型系列的最新版本。 它继承了DeepSeek V3模型，并在多种任务上表现出色。 ...

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 ...

DeepSeek-R1 1. 介绍 我们介绍我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 DeepSeek-R1-Zero 是通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，表现出卓越的推理能力。 通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然展现出许多强大且有趣的推理行为。 然而，DeepSeek-R ...

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GPT-4.1 Mini 是一个中型模型，其性能与 GPT-4o 竞争，同时具有显著更低的延迟和成本。它保留了 1 million 的上下文窗口，在困难指令评估中得分 45.1%，在 MultiChallenge 中得分 35.8%，在 IFEval 中得分 84.1%。Mini 还展示了强大的编码能力（例如，在 Aider 的多语言 diff 基准测试中得分 31.6%）和视觉理解能力，使其适 ...

GPT-4.1 Mini 是一个中型模型，其性能与 GPT-4o 竞争，同时具有显著更低的延迟和成本。它保留了 1 million 的上下文窗口，在困难指令评估中得分 45.1%，在 MultiChallenge 中得分 35.8%，在 IFEval 中得分 84.1%。Mini 还展示了强大的编码能力（例如，在 Aider 的多语言 diff 基准测试中得分 31.6%）和视觉理解能力，使其适 ...

对于需要低延迟的任务，GPT‑4.1 nano 是 GPT-4.1 系列中速度最快、成本最低的模型。它以其 1 百万 token 的上下文窗口在小尺寸下提供卓越性能，并在 MMLU 上得分 80.1%，在 GPQA 上得分 50.3%，在 Aider polyglot coding 上得分 9.8%——甚至高于 GPT‑4o mini。它非常适合分类或自动补全等任务。 ...

GPT-4.1 是一款旗舰大型语言模型，针对高级指令跟随、现实世界的软件工程和长上下文推理进行了优化。它支持 1 million token 的上下文窗口，并在编码（54.6% SWE-bench Verified）、指令合规性（87.4% IFEval）和多模态理解基准测试中超越了 GPT-4o 和 GPT-4.5。它经过调优，能够提供精确的代码差异、代理可靠性以及在大文档上下文中的高召回率， ...