{ "01-ai/yi-1.5-34b-chat": { "description": "Zero One Everything, het nieuwste open-source fine-tuning model, met 34 miljard parameters, dat fine-tuning ondersteunt voor verschillende dialoogscenario's, met hoogwaardige trainingsdata die zijn afgestemd op menselijke voorkeuren." }, "01-ai/yi-1.5-9b-chat": { "description": "Zero One Everything, het nieuwste open-source fine-tuning model, met 9 miljard parameters, dat fine-tuning ondersteunt voor verschillende dialoogscenario's, met hoogwaardige trainingsdata die zijn afgestemd op menselijke voorkeuren." }, "360/deepseek-r1": { "description": "【360 Deployment Version】DeepSeek-R1 maakt op grote schaal gebruik van versterkend leren in de post-training fase, waardoor de modelinferencecapaciteit aanzienlijk is verbeterd met slechts een paar gelabelde gegevens. Het presteert op het gebied van wiskunde, code en natuurlijke taalredenering op een niveau dat vergelijkbaar is met de officiële versie van OpenAI o1." }, "360gpt-pro": { "description": "360GPT Pro, als een belangrijk lid van de 360 AI-modelreeks, voldoet aan de diverse natuurlijke taaltoepassingsscenario's met efficiënte tekstverwerkingscapaciteiten en ondersteunt lange tekstbegrip en meerdaagse gesprekken." }, "360gpt-pro-trans": { "description": "Een model speciaal voor vertalingen, geoptimaliseerd door diepgaande afstemming, met toonaangevende vertaalresultaten." }, "360gpt-turbo": { "description": "360GPT Turbo biedt krachtige reken- en gesprekscapaciteiten, met uitstekende semantische begrip en generatie-efficiëntie, en is de ideale intelligente assistentoplossing voor bedrijven en ontwikkelaars." }, "360gpt-turbo-responsibility-8k": { "description": "360GPT Turbo Responsibility 8K legt de nadruk op semantische veiligheid en verantwoordelijkheid, speciaal ontworpen voor toepassingen met hoge eisen aan inhoudsveiligheid, en zorgt voor nauwkeurigheid en robuustheid in de gebruikerservaring." }, "360gpt2-o1": { "description": "360gpt2-o1 bouwt denkketens op met behulp van boomzoekmethoden en introduceert een reflectiemechanisme, getraind met versterkend leren, waardoor het model in staat is tot zelfreflectie en foutcorrectie." }, "360gpt2-pro": { "description": "360GPT2 Pro is een geavanceerd natuurlijk taalverwerkingsmodel dat is ontwikkeld door 360, met uitstekende tekstgeneratie- en begripcapaciteiten, vooral in de generatieve en creatieve domeinen, en kan complexe taaltransformaties en rolinterpretatietaken aan." }, "360zhinao2-o1": { "description": "360zhinao2-o1 bouwt een denkketen op met behulp van boomzoekmethoden en introduceert een reflectiemechanisme, waarbij het gebruik maakt van versterkend leren om het model in staat te stellen tot zelfreflectie en foutcorrectie." }, "4.0Ultra": { "description": "Spark4.0 Ultra is de krachtigste versie in de Spark-grootmodelserie, die de netwerkintegratie heeft geüpgraded en de tekstbegrip- en samenvattingscapaciteiten heeft verbeterd. Het is een allesomvattende oplossing voor het verbeteren van de kantoorproductiviteit en het nauwkeurig reageren op behoeften, en is een toonaangevend intelligent product in de industrie." }, "Baichuan2-Turbo": { "description": "Maakt gebruik van zoekversterkingstechnologie om een uitgebreide koppeling tussen het grote model en domeinspecifieke kennis en wereldwijde kennis te realiseren. Ondersteunt het uploaden van verschillende documenten zoals PDF en Word, evenals URL-invoer, met tijdige en uitgebreide informatieverzameling en nauwkeurige, professionele output." }, "Baichuan3-Turbo": { "description": "Geoptimaliseerd voor veelvoorkomende zakelijke scenario's, met aanzienlijke verbeteringen en een hoge prijs-kwaliteitverhouding. In vergelijking met het Baichuan2-model is de inhoudsgeneratie met 20% verbeterd, de kennisvraag met 17% en de rolspelcapaciteit met 40%. De algehele prestaties zijn beter dan die van GPT-3.5." }, "Baichuan3-Turbo-128k": { "description": "Met een 128K ultra-lange contextvenster, geoptimaliseerd voor veelvoorkomende zakelijke scenario's, met aanzienlijke verbeteringen en een hoge prijs-kwaliteitverhouding. In vergelijking met het Baichuan2-model is de inhoudsgeneratie met 20% verbeterd, de kennisvraag met 17% en de rolspelcapaciteit met 40%. De algehele prestaties zijn beter dan die van GPT-3.5." }, "Baichuan4": { "description": "Het model heeft de beste prestaties in het binnenland en overtreft buitenlandse mainstream modellen in kennisencyclopedieën, lange teksten en creatieve generaties. Het heeft ook toonaangevende multimodale capaciteiten en presteert uitstekend in verschillende autoritatieve evaluatiebenchmarks." }, "Baichuan4-Air": { "description": "Modelcapaciteiten zijn nationaal de beste, overtreft buitenlandse mainstream modellen in kennisencyclopedie, lange teksten en creatieve generatie in Chinese taken. Beschikt ook over toonaangevende multimodale capaciteiten en presteert uitstekend op verschillende autoritatieve evaluatiebenchmarks." }, "Baichuan4-Turbo": { "description": "Modelcapaciteiten zijn nationaal de beste, overtreft buitenlandse mainstream modellen in kennisencyclopedie, lange teksten en creatieve generatie in Chinese taken. Beschikt ook over toonaangevende multimodale capaciteiten en presteert uitstekend op verschillende autoritatieve evaluatiebenchmarks." }, "DeepSeek-R1": { "description": "Een geavanceerd en efficiënt LLM, gespecialiseerd in redeneren, wiskunde en programmeren." }, "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": { "description": "DeepSeek R1 - een groter en slimmer model binnen de DeepSeek-suite - is gedistilleerd naar de Llama 70B-architectuur. Op basis van benchmarktests en menselijke evaluaties is dit model slimmer dan het oorspronkelijke Llama 70B, vooral in taken die wiskunde en feitelijke nauwkeurigheid vereisen." }, "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel gebaseerd op Qwen2.5-Math-1.5B, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel gebaseerd op Qwen2.5-14B, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": { "description": "De DeepSeek-R1 serie optimaliseert inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt en de OpenAI-o1-mini niveaus overtreft." }, "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel gebaseerd op Qwen2.5-Math-7B, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "DeepSeek-V3": { "description": "DeepSeek-V3 is een MoE-model dat zelf is ontwikkeld door DeepSeek Company. De prestaties van DeepSeek-V3 overtreffen die van andere open-source modellen zoals Qwen2.5-72B en Llama-3.1-405B, en presteert op het gebied van prestaties gelijkwaardig aan de wereldtop gesloten modellen zoals GPT-4o en Claude-3.5-Sonnet." }, "Doubao-1.5-thinking-pro-m": { "description": "Doubao-1.5 is een nieuw diep denkmodel (de m-versie heeft ingebouwde multimodale diep redeneringscapaciteiten), dat uitblinkt in wiskunde, programmeren, wetenschappelijke redenering en creatieve schrijfopdrachten, en in verschillende autoritaire benchmarks zoals AIME 2024, Codeforces, GPQA, het niveau van de top van de industrie bereikt of benadert. Ondersteunt een contextvenster van 128k en 16k output." }, "Doubao-1.5-thinking-vision-pro": { "description": "Een nieuw visueel diepdenkend model, met sterkere algemene multimodale begrip- en redeneringscapaciteiten, dat SOTA-prestaties behaalt op 37 van de 59 openbare evaluatiestandaarden." }, "Doubao-1.5-vision-pro": { "description": "Doubao-1.5-vision-pro is een nieuw geüpgradede multimodale groot model, dat ondersteuning biedt voor beeldherkenning met willekeurige resoluties en extreme beeldverhoudingen, en de visuele redenering, documentherkenning, begrip van gedetailleerde informatie en het volgen van instructies verbetert." }, "Doubao-1.5-vision-pro-32k": { "description": "Doubao-1.5-vision-pro is een nieuw geüpgraded multimodaal groot model, dat ondersteuning biedt voor beeldherkenning met willekeurige resoluties en extreme beeldverhoudingen, en de visuele redenering, documentherkenning, begrip van gedetailleerde informatie en het volgen van instructies verbetert." }, "Doubao-lite-128k": { "description": "Doubao-lite beschikt over een uitstekende responssnelheid en een goede prijs-kwaliteitverhouding, en biedt klanten flexibele keuzes voor verschillende scenario's. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 128k." }, "Doubao-lite-32k": { "description": "Doubao-lite beschikt over een uitstekende responssnelheid en een goede prijs-kwaliteitverhouding, en biedt klanten flexibele keuzes voor verschillende scenario's. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 32k." }, "Doubao-lite-4k": { "description": "Doubao-lite beschikt over een uitstekende responssnelheid en een goede prijs-kwaliteitverhouding, en biedt klanten flexibele keuzes voor verschillende scenario's. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 4k." }, "Doubao-pro-128k": { "description": "Het meest effectieve hoofmodel, geschikt voor het verwerken van complexe taken, met goede resultaten in referentievraag, samenvattingen, creatie, tekstclassificatie, rollenspellen en meer. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 128k." }, "Doubao-pro-256k": { "description": "Het beste hoofdmachine model, geschikt voor het verwerken van complexe taken, met goede prestaties in referentievraag- en antwoordsituaties, samenvattingen, creatie, tekstclassificatie, rollenspellen, enz. Ondersteunt redenering en fine-tuning met een contextvenster van 256k." }, "Doubao-pro-32k": { "description": "Het meest effectieve hoofmodel, geschikt voor het verwerken van complexe taken, met goede resultaten in referentievraag, samenvattingen, creatie, tekstclassificatie, rollenspellen en meer. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 32k." }, "Doubao-pro-4k": { "description": "Het meest effectieve hoofmodel, geschikt voor het verwerken van complexe taken, met goede resultaten in referentievraag, samenvattingen, creatie, tekstclassificatie, rollenspellen en meer. Ondersteunt inferentie en fine-tuning met een contextvenster van 4k." }, "Doubao-vision-lite-32k": { "description": "Het Doubao-vision model is een multimodaal groot model dat door Doubao is geïntroduceerd, met krachtige mogelijkheden voor beeldbegrip en redenering, evenals nauwkeurige instructiebegrip. Het model heeft sterke prestaties getoond in het extraheren van tekstinformatie uit afbeeldingen en op afbeeldingen gebaseerde redeneringstaken, en kan worden toegepast op complexere en bredere visuele vraag- en antwoordsituaties." }, "Doubao-vision-pro-32k": { "description": "Het Doubao-vision model is een multimodaal groot model dat door Doubao is geïntroduceerd, met krachtige mogelijkheden voor beeldbegrip en redenering, evenals nauwkeurige instructiebegrip. Het model heeft sterke prestaties getoond in het extraheren van tekstinformatie uit afbeeldingen en op afbeeldingen gebaseerde redeneringstaken, en kan worden toegepast op complexere en bredere visuele vraag- en antwoordsituaties." }, "ERNIE-3.5-128K": { "description": "De door Baidu ontwikkelde vlaggenschip grote taalmodel, dat een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse gegevens dekt, met krachtige algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met de Baidu zoekplug-in, wat de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie waarborgt." }, "ERNIE-3.5-8K": { "description": "De door Baidu ontwikkelde vlaggenschip grote taalmodel, dat een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse gegevens dekt, met krachtige algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met de Baidu zoekplug-in, wat de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie waarborgt." }, "ERNIE-3.5-8K-Preview": { "description": "De door Baidu ontwikkelde vlaggenschip grote taalmodel, dat een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse gegevens dekt, met krachtige algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met de Baidu zoekplug-in, wat de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie waarborgt." }, "ERNIE-4.0-8K-Latest": { "description": "Het door Baidu ontwikkelde vlaggenschip van een ultra-groot taalmodel, dat in vergelijking met ERNIE 3.5 een algehele upgrade van de modelcapaciteiten heeft gerealiseerd, en breed toepasbaar is in complexe taken in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met de Baidu-zoekplug-in om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ERNIE-4.0-8K-Preview": { "description": "Het door Baidu ontwikkelde vlaggenschip van een ultra-groot taalmodel, dat in vergelijking met ERNIE 3.5 een algehele upgrade van de modelcapaciteiten heeft gerealiseerd, en breed toepasbaar is in complexe taken in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met de Baidu-zoekplug-in om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": { "description": "De zelfontwikkelde vlaggenschip super-grote taalmodel van Baidu, dat uitmuntend presteert in diverse complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met de Baidu-zoekplug-in, waarborgt de actualiteit van vraag-antwoordinformatie. Overtreft in performance ten opzichte van ERNIE 4.0." }, "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": { "description": "Het door Baidu ontwikkelde vlaggenschip van een ultra-groot taalmodel, dat uitstekende algehele prestaties levert en breed toepasbaar is in complexe taken in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met de Baidu-zoekplug-in om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen. In vergelijking met ERNIE 4.0 presteert het beter." }, "ERNIE-Character-8K": { "description": "Het door Baidu ontwikkelde verticale taalmodel, geschikt voor toepassingen zoals game NPC's, klantenservice gesprekken en rollenspellen, met een duidelijker en consistenter karakterontwerp, sterkere instructievolgcapaciteiten en betere inferentieprestaties." }, "ERNIE-Lite-Pro-128K": { "description": "Het door Baidu ontwikkelde lichte taalmodel, dat zowel uitstekende modelprestaties als inferentieprestaties biedt, met betere resultaten dan ERNIE Lite, en geschikt is voor inferentie op AI-versnelling kaarten met lage rekencapaciteit." }, "ERNIE-Speed-128K": { "description": "Het door Baidu in 2024 gepresenteerde nieuwe hoge-prestatie taalmodel, met uitstekende algemene capaciteiten, geschikt als basis model voor fine-tuning, om beter specifieke probleemstellingen aan te pakken, met uitstekende inferentieprestaties." }, "ERNIE-Speed-Pro-128K": { "description": "Het door Baidu in 2024 gepresenteerde nieuwe hoge-prestatie taalmodel, met uitstekende algemene capaciteiten, betere resultaten dan ERNIE Speed, en geschikt als basis model voor fine-tuning, om beter specifieke probleemstellingen aan te pakken, met uitstekende inferentieprestaties." }, "Gryphe/MythoMax-L2-13b": { "description": "MythoMax-L2 (13B) is een innovatief model, geschikt voor toepassingen in meerdere domeinen en complexe taken." }, "InternVL2-8B": { "description": "InternVL2-8B is een krachtig visueel taalmodel dat multimodale verwerking van afbeeldingen en tekst ondersteunt, in staat om afbeeldingsinhoud nauwkeurig te identificeren en relevante beschrijvingen of antwoorden te genereren." }, "InternVL2.5-26B": { "description": "InternVL2.5-26B is een krachtig visueel taalmodel dat multimodale verwerking van afbeeldingen en tekst ondersteunt, in staat om afbeeldingsinhoud nauwkeurig te identificeren en relevante beschrijvingen of antwoorden te genereren." }, "Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": { "description": "Uitstekende beeldredeneringscapaciteiten op hoge resolutie afbeeldingen, geschikt voor visuele begripstoepassingen." }, "Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": { "description": "Geavanceerde beeldredeneringscapaciteiten voor visuele begripstoepassingen." }, "Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerd tekstmodel, geoptimaliseerd voor meertalige gesprekstoepassingen, presteert uitstekend op veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op veelvoorkomende industriële benchmarks." }, "Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerd tekstmodel, geoptimaliseerd voor meertalige gesprekstoepassingen, presteert uitstekend op veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op veelvoorkomende industriële benchmarks." }, "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerd tekstmodel, geoptimaliseerd voor meertalige gesprekstoepassingen, presteert uitstekend op veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op veelvoorkomende industriële benchmarks." }, "Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": { "description": "Een geavanceerd, state-of-the-art klein taalmiddel met taalbegrip, uitstekende redeneervaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": { "description": "Een geavanceerd, state-of-the-art klein taalmiddel met taalbegrip, uitstekende redeneervaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": { "description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmiddel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van een 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor nuttigheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal geoptimaliseerd voor meertalige gesprekken en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023." }, "MiniMax-Text-01": { "description": "In de MiniMax-01-serie modellen hebben we gedurfde innovaties doorgevoerd: voor het eerst op grote schaal een lineaire aandachtmechanisme geïmplementeerd, waardoor de traditionele Transformer-architectuur niet langer de enige keuze is. Dit model heeft een parameterhoeveelheid van maar liefst 456 miljard, met een enkele activatie van 45,9 miljard. De algehele prestaties van het model zijn vergelijkbaar met die van de beste modellen in het buitenland, terwijl het efficiënt de wereldwijd langste context van 4 miljoen tokens kan verwerken, wat 32 keer de capaciteit van GPT-4o en 20 keer die van Claude-3.5-Sonnet is." }, "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": { "description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) is een hoogprecisie instructiemodel, geschikt voor complexe berekeningen." }, "Phi-3-medium-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-medium model, maar met een grotere contextgrootte voor RAG of few shot prompting." }, "Phi-3-medium-4k-instruct": { "description": "Een model met 14 miljard parameters, biedt betere kwaliteit dan Phi-3-mini, met een focus op hoogwaardige, redeneringsdichte gegevens." }, "Phi-3-mini-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-mini model, maar met een grotere contextgrootte voor RAG of few shot prompting." }, "Phi-3-mini-4k-instruct": { "description": "De kleinste lid van de Phi-3 familie. Geoptimaliseerd voor zowel kwaliteit als lage latentie." }, "Phi-3-small-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-small model, maar met een grotere contextgrootte voor RAG of few shot prompting." }, "Phi-3-small-8k-instruct": { "description": "Een model met 7 miljard parameters, biedt betere kwaliteit dan Phi-3-mini, met een focus op hoogwaardige, redeneringsdichte gegevens." }, "Phi-3.5-mini-instruct": { "description": "Een geüpdatete versie van het Phi-3-mini model." }, "Phi-3.5-vision-instrust": { "description": "Een geüpdatete versie van het Phi-3-vision model." }, "Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": { "description": "Qwen2-7B-Instruct is een instructie-fijn afgesteld groot taalmodel in de Qwen2-serie, met een parameter grootte van 7B. Dit model is gebaseerd op de Transformer-architectuur en maakt gebruik van technieken zoals de SwiGLU-activeringsfunctie, aandacht QKV-bias en groepsquery-aandacht. Het kan grote invoer verwerken. Dit model presteert uitstekend in taalbegrip, generatie, meertalige capaciteiten, codering, wiskunde en redenering in verschillende benchmarktests, en overtreft de meeste open-source modellen, en toont in sommige taken een concurrentievermogen vergelijkbaar met dat van propriëtaire modellen. Qwen2-7B-Instruct presteert beter dan Qwen1.5-7B-Chat in verschillende evaluaties, wat aanzienlijke prestatieverbeteringen aantoont." }, "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-7B-Instruct is een van de nieuwste grote taalmodellen die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit 7B-model heeft aanzienlijke verbeteringen in coderings- en wiskundige vaardigheden. Het model biedt ook meertalige ondersteuning, met meer dan 29 ondersteunde talen, waaronder Chinees en Engels. Het model heeft aanzienlijke verbeteringen in het volgen van instructies, het begrijpen van gestructureerde gegevens en het genereren van gestructureerde uitvoer (vooral JSON)." }, "Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct is de nieuwste versie van de code-specifieke grote taalmodelreeks die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit model is aanzienlijk verbeterd in codegeneratie, redenering en herstelcapaciteiten door training met 55 biljoen tokens, gebaseerd op Qwen2.5. Het versterkt niet alleen de coderingscapaciteiten, maar behoudt ook de voordelen van wiskundige en algemene vaardigheden. Het model biedt een meer uitgebreide basis voor praktische toepassingen zoals code-agenten." }, "Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-VL is een nieuw lid van de Qwen-serie, met krachtige visuele inzichtscapaciteiten. Het kan tekst, grafieken en lay-outs in afbeeldingen analyseren en langere video's begrijpen en gebeurtenissen vastleggen. Het kan redeneren en tools bedienen, ondersteunt multi-formaat objectlocalisatie en structuuroutput genereren. De video-begripstraining is geoptimaliseerd voor dynamische resolutie en framesnelheid, en de efficiëntie van de visuele encoder is verbeterd." }, "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": { "description": "GLM-4-9B-Chat is de open-source versie van het GLM-4-serie voorgetrainde model, gelanceerd door Zhipu AI. Dit model presteert uitstekend in semantiek, wiskunde, redenering, code en kennis. Naast ondersteuning voor meerdaagse gesprekken, beschikt GLM-4-9B-Chat ook over geavanceerde functies zoals webbrowser, code-uitvoering, aangepaste tool-aanroepen (Function Call) en lange tekstredenering. Het model ondersteunt 26 talen, waaronder Chinees, Engels, Japans, Koreaans en Duits. In verschillende benchmarktests toont GLM-4-9B-Chat uitstekende prestaties, zoals AlignBench-v2, MT-Bench, MMLU en C-Eval. Dit model ondersteunt een maximale contextlengte van 128K, geschikt voor academisch onderzoek en commerciële toepassingen." }, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": { "description": "DeepSeek-R1 is een inferentiemodel aangedreven door versterkend leren (RL), dat de problemen van herhaling en leesbaarheid in modellen aanpakt. Voor RL introduceert DeepSeek-R1 koude startdata, wat de inferentieprestaties verder optimaliseert. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en inferentietaken, en verbetert de algehele effectiviteit door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden." }, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0120": { "description": "DeepSeek-R1 is een door versterkend leren (RL) aangedreven redeneermodel dat problemen met herhaling en leesbaarheid in modellen aanpakt. Voor RL introduceert DeepSeek-R1 cold-start data om de redeneerprestaties verder te optimaliseren. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en redeneertaken en verbetert de algehele effectiviteit door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden." }, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B is een model dat is afgeleid van Qwen2.5-Math-7B door middel van kennisdistillatie. Dit model is fijn afgesteld met 800.000 zorgvuldig geselecteerde voorbeelden die zijn gegenereerd door DeepSeek-R1, waardoor het uitstekende inferentiecapaciteiten vertoont. Het presteert goed op verschillende benchmarks, met een nauwkeurigheid van 92,8% op MATH-500, een doorlooptarief van 55,5% op AIME 2024 en een score van 1189 op CodeForces. Als een model van 7B schaal toont het sterke wiskundige en programmeringvaardigheden." }, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": { "description": "DeepSeek-V3 is een hybride expert (MoE) taalmodel met 6710 miljard parameters, dat gebruikmaakt van multi-head latent attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, gecombineerd met een load balancing-strategie zonder extra verlies, om de inferentie- en trainingsefficiëntie te optimaliseren. Door voorgetraind te worden op 14,8 biljoen hoogwaardige tokens en vervolgens te worden fijngesteld met supervisie en versterkend leren, overtreft DeepSeek-V3 andere open-source modellen in prestaties en komt het dicht in de buurt van toonaangevende gesloten modellen." }, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3-1226": { "description": "DeepSeek-V3 is een hybride expert (MoE) taalmodel met 6710 miljard parameters, dat gebruikmaakt van multi-head latent attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, gecombineerd met een load balancing strategie zonder extra verlies, om de efficiëntie van inferentie en training te optimaliseren. Door voorgetraind te worden op 14,8 biljoen hoogwaardige tokens en vervolgens te worden verfijnd met supervisie en versterkend leren, overtreft DeepSeek-V3 andere open-source modellen in prestaties en benadert het de toonaangevende gesloten-source modellen." }, "QwQ-32B-Preview": { "description": "QwQ-32B-Preview is een innovatief natuurlijk taalverwerkingsmodel dat efficiënt complexe dialooggeneratie en contextbegripstaken kan verwerken." }, "Qwen/QVQ-72B-Preview": { "description": "QVQ-72B-Preview is een onderzoeksmodel ontwikkeld door het Qwen-team, dat zich richt op visuele redeneervaardigheden en unieke voordelen heeft in het begrijpen van complexe scènes en het oplossen van visueel gerelateerde wiskundige problemen." }, "Qwen/QwQ-32B": { "description": "QwQ is het inferentiemodel van de Qwen-serie. In vergelijking met traditionele instructie-geoptimaliseerde modellen beschikt QwQ over denk- en redeneervaardigheden, waardoor het in staat is om aanzienlijk verbeterde prestaties te leveren in downstream-taken, vooral bij het oplossen van moeilijke problemen. QwQ-32B is een middelgroot inferentiemodel dat concurrerende prestaties kan behalen in vergelijking met de meest geavanceerde inferentiemodellen (zoals DeepSeek-R1, o1-mini). Dit model maakt gebruik van technologieën zoals RoPE, SwiGLU, RMSNorm en Attention QKV bias, en heeft een netwerkstructuur van 64 lagen en 40 Q-aandachtshoofden (met KV van 8 in de GQA-architectuur)." }, "Qwen/QwQ-32B-Preview": { "description": "QwQ-32B-Preview is het nieuwste experimentele onderzoeksmodel van Qwen, gericht op het verbeteren van AI-redeneringscapaciteiten. Door het verkennen van complexe mechanismen zoals taalmixing en recursieve redenering, zijn de belangrijkste voordelen onder andere krachtige redeneringsanalyses, wiskundige en programmeervaardigheden. Tegelijkertijd zijn er ook problemen met taalwisseling, redeneringscycli, veiligheidskwesties en verschillen in andere capaciteiten." }, "Qwen/Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 is een geavanceerd algemeen taalmodel dat verschillende soorten instructies ondersteunt." }, "Qwen/Qwen2-7B-Instruct": { "description": "Qwen2-72B-Instruct is een instructie-fijn afgesteld groot taalmodel in de Qwen2-serie, met een parameter grootte van 72B. Dit model is gebaseerd op de Transformer-architectuur en maakt gebruik van technieken zoals de SwiGLU-activeringsfunctie, aandacht QKV-bias en groepsquery-aandacht. Het kan grote invoer verwerken. Dit model presteert uitstekend in taalbegrip, generatie, meertalige capaciteiten, codering, wiskunde en redenering in verschillende benchmarktests, en overtreft de meeste open-source modellen, en toont in sommige taken een concurrentievermogen vergelijkbaar met dat van propriëtaire modellen." }, "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": { "description": "Qwen2-VL is de nieuwste iteratie van het Qwen-VL-model, dat de toonaangevende prestaties behaalde in benchmarktests voor visueel begrip." }, "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie van grote taalmodellen, ontworpen om de verwerking van instructietaken te optimaliseren." }, "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie van grote taalmodellen, ontworpen om de verwerking van instructietaken te optimaliseren." }, "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": { "description": "Een groot taalmodel ontwikkeld door het Alibaba Cloud Tongyi Qianwen-team" }, "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie grote taalmodellen, met sterkere begrip- en generatiecapaciteiten." }, "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie grote taalmodellen, ontworpen om de verwerking van instructietaken te optimaliseren." }, "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie van grote taalmodellen, ontworpen om de verwerking van instructietaken te optimaliseren." }, "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": { "description": "Qwen2.5 is een geheel nieuwe serie grote taalmodellen, ontworpen om de verwerking van instructietaken te optimaliseren." }, "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder richt zich op het schrijven van code." }, "Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct is de nieuwste versie van de code-specifieke grote taalmodelreeks die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit model is aanzienlijk verbeterd in codegeneratie, redenering en herstelcapaciteiten door training met 55 biljoen tokens, gebaseerd op Qwen2.5. Het versterkt niet alleen de coderingscapaciteiten, maar behoudt ook de voordelen van wiskundige en algemene vaardigheden. Het model biedt een meer uitgebreide basis voor praktische toepassingen zoals code-agenten." }, "Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct is een multimodaal groot model dat is uitgebracht door het team van Qwen2.5-VL. Dit model is niet alleen bedreven in het herkennen van algemene objecten, maar kan ook afbeeldingen analyseren voor tekst, grafieken, pictogrammen, diagrammen en lay-outs. Het kan als een visueel intelligentieagent fungeren, in staat tot redeneren en dynamisch het besturen van tools, met de mogelijkheid om computers en smartphones te gebruiken. Bovendien kan dit model objecten in afbeeldingen nauwkeurig lokaliseren en gestructureerde uitvoer voor facturen, tabellen en dergelijke genereren. Ten opzichte van het vorige model Qwen2-VL is deze versie verder verbeterd in wiskunde en probleemoplossend vermogen door versterkend leren, en het antwoordstijl is meer in lijn met menselijke voorkeuren." }, "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-VL is een visueel-taalmodel uit de Qwen2.5-reeks. Dit model heeft aanzienlijke verbeteringen op verschillende gebieden: het heeft een betere visuele begripscapaciteit, kan veelvoorkomende objecten herkennen, tekst, grafieken en lay-outs analyseren; als visueel agent kan het redeneren en het gebruik van tools dynamisch begeleiden; het ondersteunt het begrijpen van video's langer dan 1 uur en kan belangrijke gebeurtenissen vastleggen; het kan objecten in afbeeldingen nauwkeurig lokaliseren door bounding boxes of punten te genereren; het ondersteunt de generatie van gestructureerde uitvoer, met name geschikt voor facturen, tabellen en andere gescande gegevens." }, "Qwen/Qwen3-14B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen/Qwen3-235B-A22B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen/Qwen3-30B-A3B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 is de nieuwste serie van het Qwen-model, dat 128k context ondersteunt. In vergelijking met de huidige beste open-source modellen, overtreft Qwen2-72B op het gebied van natuurlijke taalbegrip, kennis, code, wiskunde en meertaligheid aanzienlijk de huidige toonaangevende modellen." }, "Qwen2-7B-Instruct": { "description": "Qwen2 is de nieuwste serie van het Qwen-model, dat in staat is om de beste open-source modellen van gelijke grootte of zelfs grotere modellen te overtreffen. Qwen2 7B heeft aanzienlijke voordelen behaald in verschillende evaluaties, vooral op het gebied van code en begrip van het Chinees." }, "Qwen2-VL-72B": { "description": "Qwen2-VL-72B is een krachtig visueel taalmodel dat multimodale verwerking van afbeeldingen en tekst ondersteunt, in staat om afbeeldingsinhoud nauwkeurig te herkennen en relevante beschrijvingen of antwoorden te genereren." }, "Qwen2.5-14B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-14B-Instruct is een groot taalmodel met 14 miljard parameters, met uitstekende prestaties, geoptimaliseerd voor Chinese en meertalige scenario's, en ondersteunt toepassingen zoals intelligente vraag-en-antwoord en contentgeneratie." }, "Qwen2.5-32B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-32B-Instruct is een groot taalmodel met 32 miljard parameters, met een evenwichtige prestatie, geoptimaliseerd voor Chinese en meertalige scenario's, en ondersteunt toepassingen zoals intelligente vraag-en-antwoord en contentgeneratie." }, "Qwen2.5-72B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-72B-Instruct ondersteunt 16k context en genereert lange teksten van meer dan 8K. Het ondersteunt functieaanroepen en naadloze interactie met externe systemen, wat de flexibiliteit en schaalbaarheid aanzienlijk vergroot. De kennis van het model is duidelijk toegenomen en de coderings- en wiskundige vaardigheden zijn sterk verbeterd, met ondersteuning voor meer dan 29 talen." }, "Qwen2.5-7B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-7B-Instruct is een groot taalmodel met 7 miljard parameters, dat function calls ondersteunt en naadloos kan interageren met externe systemen, wat de flexibiliteit en schaalbaarheid aanzienlijk vergroot. Geoptimaliseerd voor Chinese en meertalige scenario's, ondersteunt het toepassingen zoals intelligente vraag-en-antwoord en contentgeneratie." }, "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct is een op grote schaal voorgetraind programmeerinstructiemodel met krachtige codebegrip- en generatiecapaciteiten, dat efficiënt verschillende programmeertaken kan verwerken, vooral geschikt voor slimme codegeneratie, automatiseringsscripts en het beantwoorden van programmeervragen." }, "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct is een groot taalmodel dat speciaal is ontworpen voor codegeneratie, codebegrip en efficiënte ontwikkelingsscenario's, met een toonaangevende parameteromvang van 32B, dat kan voldoen aan diverse programmeerbehoeften." }, "SenseChat": { "description": "Basisversie van het model (V4), met een contextlengte van 4K, heeft sterke algemene capaciteiten." }, "SenseChat-128K": { "description": "Basisversie van het model (V4), met een contextlengte van 128K, presteert uitstekend in taken van begrip en generatie van lange teksten." }, "SenseChat-32K": { "description": "Basisversie van het model (V4), met een contextlengte van 32K, flexibel toepasbaar in verschillende scenario's." }, "SenseChat-5": { "description": "De nieuwste versie van het model (V5.5), met een contextlengte van 128K, heeft aanzienlijke verbeteringen in wiskundig redeneren, Engelse conversatie, instructievolging en begrip van lange teksten, en kan zich meten met GPT-4o." }, "SenseChat-5-1202": { "description": "Gebaseerd op versie V5.5, met significante verbeteringen ten opzichte van de vorige versie in basisvaardigheden in Chinees en Engels, chatten, exacte wetenschappen, geesteswetenschappen, schrijven, wiskundige logica en woordenaantalcontrole." }, "SenseChat-5-Cantonese": { "description": "Met een contextlengte van 32K overtreft het de conversatiebegrip in het Kantonees van GPT-4 en kan het zich in verschillende domeinen zoals kennis, redeneren, wiskunde en coderen meten met GPT-4 Turbo." }, "SenseChat-5-beta": { "description": "Presteert in sommige opzichten beter dan SenseCat-5-1202" }, "SenseChat-Character": { "description": "Standaardversie van het model, met een contextlengte van 8K, hoge responsnelheid." }, "SenseChat-Character-Pro": { "description": "Geavanceerde versie van het model, met een contextlengte van 32K, met uitgebreide verbeteringen in capaciteiten, ondersteunt zowel Chinese als Engelse conversaties." }, "SenseChat-Turbo": { "description": "Geschikt voor snelle vraag-en-antwoord en modelafstemming." }, "SenseChat-Turbo-1202": { "description": "Dit is de nieuwste lichte versie van het model, die meer dan 90% van de capaciteiten van het volledige model bereikt en de kosten voor inferentie aanzienlijk verlaagt." }, "SenseChat-Vision": { "description": "De nieuwste versie van het model (V5.5) ondersteunt meerdere afbeeldingen als invoer en heeft aanzienlijke optimalisaties doorgevoerd in de basiscapaciteiten van het model, met verbeteringen in objecteigenschappenherkenning, ruimtelijke relaties, actie-evenementherkenning, scènebegrip, emotieherkenning, logische kennisredenering en tekstbegrip en -generatie." }, "SenseNova-V6-Pro": { "description": "Realiseert de native integratie van afbeeldingen, tekst en video, doorbreekt de traditionele beperkingen van gescheiden multimodaliteit, en heeft in de OpenCompass en SuperCLUE evaluaties dubbele kampioenstitels behaald." }, "SenseNova-V6-Reasoner": { "description": "Combineert visuele en taaldiepe redenering, realiseert langzaam denken en diepgaande redenering, en presenteert het volledige denkproces." }, "SenseNova-V6-Turbo": { "description": "Realiseert de native integratie van afbeeldingen, tekst en video, doorbreekt de traditionele beperkingen van gescheiden multimodaliteit, en is op alle belangrijke dimensies zoals basisvaardigheden in multimodaliteit en taalvaardigheden toonaangevend, met een evenwichtige benadering van tekst en redenering, en heeft in verschillende evaluaties herhaaldelijk de top van binnen- en buitenlandse ranglijsten bereikt." }, "Skylark2-lite-8k": { "description": "De tweede generatie Skylark (Skylark2) model, Skylark2-lite model heeft een hoge responssnelheid, geschikt voor scenario's met hoge realtimevereisten, kostenbewustzijn en lagere modelnauwkeurigheidsvereisten, met een contextvenster lengte van 8k." }, "Skylark2-pro-32k": { "description": "De tweede generatie Skylark (Skylark2) model, Skylark2-pro versie heeft een hoge modelnauwkeurigheid, geschikt voor complexere tekstgeneratiescenario's zoals professionele copywriting, romanproductie, en hoogwaardig vertalen, met een contextvenster lengte van 32k." }, "Skylark2-pro-4k": { "description": "De tweede generatie Skylark (Skylark2) model, Skylark2-pro model heeft een hoge modelnauwkeurigheid, geschikt voor complexere tekstgeneratiescenario's zoals professionele copywriting, romanproductie, en hoogwaardig vertalen, met een contextvenster lengte van 4k." }, "Skylark2-pro-character-4k": { "description": "De tweede generatie Skylark (Skylark2) model, Skylark2-pro-character model heeft uitstekende rolspelin en chatmogelijkheden, en is goed in het aannemen van verschillende rollen op basis van gebruikersprompt, met een natuurlijk vloeiende conversatie. Ideaal voor het bouwen van chatbots, virtuele assistenten en online klantenservice met hoge responssnelheden." }, "Skylark2-pro-turbo-8k": { "description": "De tweede generatie Skylark (Skylark2) model, Skylark2-pro-turbo-8k biedt snellere inferentie en lagere kosten, met een contextvenster lengte van 8k." }, "THUDM/GLM-4-32B-0414": { "description": "GLM-4-32B-0414 is de nieuwe generatie open source model uit de GLM-serie, met 32 miljard parameters. De prestaties van dit model zijn vergelijkbaar met die van OpenAI's GPT-serie en DeepSeek's V3/R1-serie." }, "THUDM/GLM-4-9B-0414": { "description": "GLM-4-9B-0414 is een klein model uit de GLM-serie met 9 miljard parameters. Dit model erft de technische kenmerken van de GLM-4-32B-serie, maar biedt een lichtere implementatieoptie. Ondanks de kleinere schaal toont GLM-4-9B-0414 nog steeds uitstekende capaciteiten in taken zoals codegeneratie, webdesign, SVG-graphics generatie en op zoek gebaseerde schrijfopdrachten." }, "THUDM/GLM-Z1-32B-0414": { "description": "GLM-Z1-32B-0414 is een redeneringsmodel met diep denkvermogen. Dit model is ontwikkeld op basis van GLM-4-32B-0414 door middel van koude start en versterkend leren, en is verder getraind op wiskunde, code en logische taken. In vergelijking met het basismodel heeft GLM-Z1-32B-0414 aanzienlijke verbeteringen in wiskundige vaardigheden en het oplossen van complexe taken." }, "THUDM/GLM-Z1-9B-0414": { "description": "GLM-Z1-9B-0414 is een klein model uit de GLM-serie met slechts 9 miljard parameters, maar toont verbazingwekkende capaciteiten terwijl het de open source traditie behoudt. Ondanks de kleinere schaal presteert dit model nog steeds uitstekend in wiskundige redenering en algemene taken, met een algehele prestatie die vooroploopt in de open source modellen van gelijke schaal." }, "THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": { "description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414 is een diep redeneringsmodel met reflectievermogen (vergelijkbaar met OpenAI's Deep Research). In tegenstelling tot typische diep denkmodellen, gebruikt het reflectiemodel langere periodes van diep nadenken om meer open en complexe problemen op te lossen." }, "THUDM/glm-4-9b-chat": { "description": "GLM-4 9B is de open-source versie die een geoptimaliseerde gesprekservaring biedt voor gespreksapplicaties." }, "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": { "description": "QwenLong-L1-32B is het eerste grote redeneermodel met lange context (LRM) dat getraind is met versterkend leren, geoptimaliseerd voor lange tekstredeneringstaken. Het model bereikt stabiele overdracht van korte naar lange context via een progressief contextuitbreidingsraamwerk. In zeven lange context documentvraag-en-antwoord benchmarks overtreft QwenLong-L1-32B vlaggenschipmodellen zoals OpenAI-o3-mini en Qwen3-235B-A22B, en presteert vergelijkbaar met Claude-3.7-Sonnet-Thinking. Het model blinkt uit in complexe taken zoals wiskundige, logische en multi-hop redenering." }, "Yi-34B-Chat": { "description": "Yi-1.5-34B heeft de uitstekende algemene taalvaardigheden van de oorspronkelijke modelserie behouden en heeft door incrementele training van 500 miljard hoogwaardige tokens de wiskundige logica en codevaardigheden aanzienlijk verbeterd." }, "abab5.5-chat": { "description": "Gericht op productiviteitsscenario's, ondersteunt complexe taakverwerking en efficiënte tekstgeneratie, geschikt voor professionele toepassingen." }, "abab5.5s-chat": { "description": "Speciaal ontworpen voor Chinese personagegesprekken, biedt hoogwaardige Chinese gespreksgeneratiecapaciteiten, geschikt voor diverse toepassingsscenario's." }, "abab6.5g-chat": { "description": "Speciaal ontworpen voor meertalige personagegesprekken, ondersteunt hoogwaardige gespreksgeneratie in het Engels en andere talen." }, "abab6.5s-chat": { "description": "Geschikt voor een breed scala aan natuurlijke taalverwerkingstaken, waaronder tekstgeneratie, conversatiesystemen, enz." }, "abab6.5t-chat": { "description": "Geoptimaliseerd voor Chinese personagegesprekken, biedt vloeiende en cultureel passende gespreksgeneratiecapaciteiten." }, "accounts/fireworks/models/deepseek-r1": { "description": "DeepSeek-R1 is een geavanceerd groot taalmodel, geoptimaliseerd met versterkend leren en koude startdata, met uitstekende prestaties in redeneren, wiskunde en programmeren." }, "accounts/fireworks/models/deepseek-v3": { "description": "Een krachtige Mixture-of-Experts (MoE) taalmodel van Deepseek, met een totaal aantal parameters van 671B, waarbij 37B parameters per token worden geactiveerd." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct": { "description": "Llama 3 70B instructiemodel, speciaal geoptimaliseerd voor meertalige gesprekken en natuurlijke taalbegrip, presteert beter dan de meeste concurrerende modellen." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct": { "description": "Llama 3 8B instructiemodel, geoptimaliseerd voor gesprekken en meertalige taken, presteert uitstekend en efficiënt." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf": { "description": "Llama 3 8B instructiemodel (HF-versie), consistent met de officiële implementatieresultaten, biedt hoge consistentie en cross-platform compatibiliteit." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct": { "description": "Llama 3.1 405B instructiemodel heeft een enorm aantal parameters, geschikt voor complexe taken en instructies in omgevingen met hoge belasting." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct": { "description": "Llama 3.1 70B instructiemodel biedt uitstekende natuurlijke taalbegrip en generatiecapaciteiten, ideaal voor gespreks- en analysetaken." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct": { "description": "Llama 3.1 8B instructiemodel, geoptimaliseerd voor meertalige gesprekken, kan de meeste open-source en gesloten-source modellen overtreffen op gangbare industriestandaarden." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct": { "description": "Meta's 11B-parameter instructie-geoptimaliseerde beeldredeneringsmodel. Dit model is geoptimaliseerd voor visuele herkenning, beeldredenering, afbeeldingsbeschrijving en het beantwoorden van algemene vragen over afbeeldingen. Dit model kan visuele gegevens begrijpen, zoals diagrammen en grafieken, en overbrugt de kloof tussen visuele informatie en tekst door het genereren van tekstbeschrijvingen van afbeeldingsdetails." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct": { "description": "Llama 3.2 3B instructiemodel is een lichtgewicht meertalig model geïntroduceerd door Meta. Dit model is ontworpen om de efficiëntie te verhogen, met aanzienlijke verbeteringen in latentie en kosten in vergelijking met grotere modellen. Voorbeelden van gebruikssituaties van dit model zijn het herformuleren van vragen en prompts, evenals schrijfondersteuning." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct": { "description": "Meta's 90B-parameter instructie-geoptimaliseerde beeldredeneringsmodel. Dit model is geoptimaliseerd voor visuele herkenning, beeldredenering, afbeeldingsbeschrijving en het beantwoorden van algemene vragen over afbeeldingen. Dit model kan visuele gegevens begrijpen, zoals diagrammen en grafieken, en overbrugt de kloof tussen visuele informatie en tekst door het genereren van tekstbeschrijvingen van afbeeldingsdetails." }, "accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct": { "description": "Llama 3.3 70B Instruct is de update van december voor Llama 3.1 70B. Dit model is verbeterd op basis van Llama 3.1 70B (uitgebracht in juli 2024) en biedt verbeterde toolaanroepen, ondersteuning voor meertalige teksten, wiskunde en programmeervaardigheden. Het model heeft een toonaangevende prestatie bereikt op het gebied van redeneren, wiskunde en het volgen van instructies, en kan prestaties bieden die vergelijkbaar zijn met die van 3.1 405B, met aanzienlijke voordelen op het gebied van snelheid en kosten." }, "accounts/fireworks/models/mistral-small-24b-instruct-2501": { "description": "Een model met 24B parameters, dat geavanceerde mogelijkheden biedt die vergelijkbaar zijn met grotere modellen." }, "accounts/fireworks/models/mixtral-8x22b-instruct": { "description": "Mixtral MoE 8x22B instructiemodel, met een groot aantal parameters en een multi-expertarchitectuur, biedt uitgebreide ondersteuning voor de efficiënte verwerking van complexe taken." }, "accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct": { "description": "Mixtral MoE 8x7B instructiemodel, met een multi-expertarchitectuur die efficiënte instructievolging en uitvoering biedt." }, "accounts/fireworks/models/mythomax-l2-13b": { "description": "MythoMax L2 13B model, dat gebruik maakt van innovatieve samenvoegtechnologie, is goed in verhalen vertellen en rollenspellen." }, "accounts/fireworks/models/phi-3-vision-128k-instruct": { "description": "Phi 3 Vision instructiemodel, een lichtgewicht multimodaal model dat complexe visuele en tekstuele informatie kan verwerken, met sterke redeneercapaciteiten." }, "accounts/fireworks/models/qwen-qwq-32b-preview": { "description": "Het QwQ-model is een experimenteel onderzoeksmodel ontwikkeld door het Qwen-team, gericht op het verbeteren van de AI-redeneringscapaciteiten." }, "accounts/fireworks/models/qwen2-vl-72b-instruct": { "description": "De 72B versie van het Qwen-VL model is het nieuwste resultaat van Alibaba's iteraties, dat bijna een jaar aan innovaties vertegenwoordigt." }, "accounts/fireworks/models/qwen2p5-72b-instruct": { "description": "Qwen2.5 is een serie decoder-only taalmodellen ontwikkeld door het Alibaba Qwen-team. Deze modellen zijn beschikbaar in verschillende groottes, waaronder 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B en 72B, met zowel een basisversie als een instructieversie." }, "accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct": { "description": "Qwen2.5 Coder 32B Instruct is de nieuwste versie van de code-specifieke grote taalmodelreeks die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit model is aanzienlijk verbeterd in codegeneratie, redenering en herstelcapaciteiten door training met 55 biljoen tokens, gebaseerd op Qwen2.5. Het versterkt niet alleen de coderingscapaciteiten, maar behoudt ook de voordelen van wiskundige en algemene vaardigheden. Het model biedt een meer uitgebreide basis voor praktische toepassingen zoals code-agenten." }, "accounts/yi-01-ai/models/yi-large": { "description": "Yi-Large model, met uitstekende meertalige verwerkingscapaciteiten, geschikt voor verschillende taalgeneratie- en begripstaken." }, "ai21-jamba-1.5-large": { "description": "Een meertalig model met 398 miljard parameters (94 miljard actief), biedt een contextvenster van 256K, functieaanroep, gestructureerde output en gegronde generatie." }, "ai21-jamba-1.5-mini": { "description": "Een meertalig model met 52 miljard parameters (12 miljard actief), biedt een contextvenster van 256K, functieaanroep, gestructureerde output en gegronde generatie." }, "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Large": { "description": "Een meertalig model met 398 miljard parameters (waarvan 94 miljard actief), biedt een contextvenster van 256K tokens, functieaanroepen, gestructureerde output en feitelijke generatie." }, "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Mini": { "description": "Een meertalig model met 52 miljard parameters (waarvan 12 miljard actief), biedt een contextvenster van 256K tokens, functieaanroepen, gestructureerde output en feitelijke generatie." }, "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0": { "description": "Claude 3.5 Sonnet heeft de industrienormen verbeterd, met prestaties die de concurrentiemodellen en Claude 3 Opus overtreffen, en presteert uitstekend in brede evaluaties, met de snelheid en kosten van ons gemiddelde model." }, "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": { "description": "Claude 3.5 Sonnet heeft de industrienormen verhoogd, met prestaties die de concurrentiemodellen en Claude 3 Opus overtreffen. Het presteert uitstekend in uitgebreide evaluaties, terwijl het de snelheid en kosten van onze middelgrote modellen behoudt." }, "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0": { "description": "Claude 3 Haiku is het snelste en meest compacte model van Anthropic, met bijna onmiddellijke reactietijden. Het kan snel eenvoudige vragen en verzoeken beantwoorden. Klanten kunnen een naadloze AI-ervaring creëren die menselijke interactie nabootst. Claude 3 Haiku kan afbeeldingen verwerken en tekstoutput retourneren, met een contextvenster van 200K." }, "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0": { "description": "Claude 3 Opus is het krachtigste AI-model van Anthropic, met geavanceerde prestaties op zeer complexe taken. Het kan open prompts en ongeziene scenario's verwerken, met uitstekende vloeiendheid en mensachtige begrip. Claude 3 Opus toont de grenzen van de mogelijkheden van generatieve AI. Claude 3 Opus kan afbeeldingen verwerken en tekstoutput retourneren, met een contextvenster van 200K." }, "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0": { "description": "Claude 3 Sonnet van Anthropic bereikt een ideale balans tussen intelligentie en snelheid - bijzonder geschikt voor bedrijfswerkbelasting. Het biedt maximale bruikbaarheid tegen lagere kosten dan concurrenten en is ontworpen als een betrouwbare, duurzame hoofdmachine, geschikt voor grootschalige AI-implementaties. Claude 3 Sonnet kan afbeeldingen verwerken en tekstoutput retourneren, met een contextvenster van 200K." }, "anthropic.claude-instant-v1": { "description": "Een snel, kosteneffectief en toch zeer capabel model dat een reeks taken kan verwerken, waaronder dagelijkse gesprekken, tekstanalyses, samenvattingen en documentvragen." }, "anthropic.claude-v2": { "description": "Anthropic's model toont hoge capaciteiten in een breed scala aan taken, van complexe gesprekken en creatieve inhoudgeneratie tot gedetailleerde instructievolging." }, "anthropic.claude-v2:1": { "description": "De bijgewerkte versie van Claude 2, met een verdubbeling van het contextvenster en verbeteringen in betrouwbaarheid, hallucinatiepercentages en op bewijs gebaseerde nauwkeurigheid in lange documenten en RAG-contexten." }, "anthropic/claude-3-haiku": { "description": "Claude 3 Haiku is het snelste en meest compacte model van Anthropic, ontworpen voor bijna onmiddellijke reacties. Het biedt snelle en nauwkeurige gerichte prestaties." }, "anthropic/claude-3-opus": { "description": "Claude 3 Opus is het krachtigste model van Anthropic voor het verwerken van zeer complexe taken. Het excelleert in prestaties, intelligentie, vloeiendheid en begrip." }, "anthropic/claude-3.5-haiku": { "description": "Claude 3.5 Haiku is het snelste volgende generatie model van Anthropic. In vergelijking met Claude 3 Haiku heeft Claude 3.5 Haiku verbeteringen in verschillende vaardigheden en overtreft het de grootste modellen van de vorige generatie, Claude 3 Opus, in veel intellectuele benchmarktests." }, "anthropic/claude-3.5-sonnet": { "description": "Claude 3.5 Sonnet biedt mogelijkheden die verder gaan dan Opus en een snellere snelheid dan Sonnet, terwijl het dezelfde prijs als Sonnet behoudt. Sonnet is bijzonder goed in programmeren, datawetenschap, visuele verwerking en agenttaken." }, "anthropic/claude-3.7-sonnet": { "description": "Claude 3.7 Sonnet is het meest geavanceerde model van Anthropic tot nu toe en het eerste hybride redeneermodel op de markt. Claude 3.7 Sonnet kan bijna onmiddellijke reacties of uitgebreide stapsgewijze overpeinzingen genereren, waarbij gebruikers deze processen duidelijk kunnen volgen. Sonnet is bijzonder goed in programmeren, datawetenschap, visuele verwerking en agenttaken." }, "anthropic/claude-opus-4": { "description": "Claude Opus 4 is het krachtigste model van Anthropic voor het verwerken van zeer complexe taken. Het blinkt uit in prestaties, intelligentie, vloeiendheid en begrip." }, "anthropic/claude-sonnet-4": { "description": "Claude Sonnet 4 kan bijna onmiddellijke reacties genereren of uitgebreide stapsgewijze overwegingen, waarbij gebruikers deze processen duidelijk kunnen volgen. API-gebruikers kunnen ook de denktijd van het model nauwkeurig regelen." }, "aya": { "description": "Aya 23 is een meertalig model van Cohere, ondersteunt 23 talen en biedt gemak voor diverse taaltoepassingen." }, "aya:35b": { "description": "Aya 23 is een meertalig model van Cohere, ondersteunt 23 talen en biedt gemak voor diverse taaltoepassingen." }, "baichuan/baichuan2-13b-chat": { "description": "Baichuan-13B is een open-source, commercieel bruikbaar groot taalmodel ontwikkeld door Baichuan Intelligent, met 13 miljard parameters, dat de beste prestaties in zijn klasse heeft behaald op gezaghebbende Chinese en Engelse benchmarks." }, "c4ai-aya-expanse-32b": { "description": "Aya Expanse is een hoogwaardig 32B meertalig model, ontworpen om de prestaties van eentalige modellen uit te dagen door middel van instructietuning, data-arbitrage, voorkeurstraining en modelintegratie. Het ondersteunt 23 talen." }, "c4ai-aya-expanse-8b": { "description": "Aya Expanse is een hoogwaardig 8B meertalig model, ontworpen om de prestaties van eentalige modellen uit te dagen door middel van instructietuning, data-arbitrage, voorkeurstraining en modelintegratie. Het ondersteunt 23 talen." }, "c4ai-aya-vision-32b": { "description": "Aya Vision is een geavanceerd multimodaal model dat uitstekende prestaties levert op meerdere belangrijke benchmarks voor taal-, tekst- en beeldcapaciteiten. Deze versie met 32 miljard parameters richt zich op de meest geavanceerde meertalige prestaties." }, "c4ai-aya-vision-8b": { "description": "Aya Vision is een geavanceerd multimodaal model dat uitstekende prestaties levert op meerdere belangrijke benchmarks voor taal-, tekst- en beeldcapaciteiten. Deze versie met 8 miljard parameters richt zich op lage latentie en optimale prestaties." }, "charglm-3": { "description": "CharGLM-3 is ontworpen voor rollenspellen en emotionele begeleiding, ondersteunt zeer lange meerdaagse herinneringen en gepersonaliseerde gesprekken, met brede toepassingen." }, "charglm-4": { "description": "CharGLM-4 is ontworpen voor rollenspel en emotionele begeleiding, ondersteunt extreem lange meerdaagse herinneringen en gepersonaliseerde gesprekken, met brede toepassingen." }, "chatglm3": { "description": "ChatGLM3 is een gesloten bronmodel dat is uitgebracht door Zhipu AI en de KEG-laboratorium van Tsinghua-universiteit. Het is voorafgetraind met een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse identificatoren en getraind om in overeenstemming te zijn met menselijke voorkeuren. In vergelijking met het eerste model, heeft het verbeteringen van respectievelijk 16%, 36% en 280% behaald op MMLU, C-Eval en GSM8K, en staat het bovendruk op de Chinese taaklijst C-Eval. Het is geschikt voor scenario's met hoge eisen aan kennis, redeneringsvermogen en creativiteit, zoals het schrijven van advertentieteksten, romans, kennisgerelateerde teksten en codegeneratie." }, "chatglm3-6b-base": { "description": "ChatGLM3-6b-base is een open source basismodel van de nieuwste generatie van de ChatGLM-reeks, ontwikkeld door ZhiPu, met een schaal van 6 miljard parameters." }, "chatgpt-4o-latest": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "claude-2.0": { "description": "Claude 2 biedt belangrijke vooruitgangen in capaciteiten voor bedrijven, waaronder de toonaangevende 200K token context, een aanzienlijke vermindering van de frequentie van modelhallucinaties, systeemprompten en een nieuwe testfunctie: functie-aanroepen." }, "claude-2.1": { "description": "Claude 2 biedt belangrijke vooruitgangen in capaciteiten voor bedrijven, waaronder de toonaangevende 200K token context, een aanzienlijke vermindering van de frequentie van modelhallucinaties, systeemprompten en een nieuwe testfunctie: functie-aanroepen." }, "claude-3-5-haiku-20241022": { "description": "Claude 3.5 Haiku is het snelste volgende generatie model van Anthropic. In vergelijking met Claude 3 Haiku heeft Claude 3.5 Haiku verbeteringen in alle vaardigheden en overtreft het de grootste modellen van de vorige generatie, Claude 3 Opus, in veel intellectuele benchmarktests." }, "claude-3-5-sonnet-20240620": { "description": "Claude 3.5 Sonnet biedt mogelijkheden die verder gaan dan Opus en is sneller dan Sonnet, terwijl het dezelfde prijs behoudt. Sonnet is bijzonder goed in programmeren, datawetenschap, visuele verwerking en agenttaken." }, "claude-3-5-sonnet-20241022": { "description": "Claude 3.5 Sonnet biedt mogelijkheden die verder gaan dan Opus en is sneller dan Sonnet, terwijl het dezelfde prijs als Sonnet behoudt. Sonnet is bijzonder goed in programmeren, datawetenschap, visuele verwerking en agendataken." }, "claude-3-7-sonnet-20250219": { "description": "Claude 3.7 Sonnet is een van de nieuwste modellen van Anthropic, met verbeterde prestaties en een groter contextvenster, waardoor het model beter in staat is om complexe taken uit te voeren." }, "claude-3-haiku-20240307": { "description": "Claude 3 Haiku is het snelste en meest compacte model van Anthropic, ontworpen voor bijna onmiddellijke reacties. Het heeft snelle en nauwkeurige gerichte prestaties." }, "claude-3-opus-20240229": { "description": "Claude 3 Opus is het krachtigste model van Anthropic voor het verwerken van zeer complexe taken. Het presteert uitstekend op het gebied van prestaties, intelligentie, vloeiendheid en begrip." }, "claude-3-sonnet-20240229": { "description": "Claude 3 Sonnet biedt een ideale balans tussen intelligentie en snelheid voor bedrijfswerkbelastingen. Het biedt maximale bruikbaarheid tegen een lagere prijs, betrouwbaar en geschikt voor grootschalige implementatie." }, "claude-opus-4-20250514": { "description": "Claude Opus 4 is het krachtigste model van Anthropic voor het verwerken van zeer complexe taken. Het presteert uitstekend op het gebied van prestaties, intelligentie, vloeiendheid en begrip." }, "claude-sonnet-4-20250514": { "description": "Claude 4 Sonnet kan bijna onmiddellijke reacties of verlengde, geleidelijke overpeinzingen genereren, waarbij gebruikers deze processen duidelijk kunnen zien. API-gebruikers kunnen ook gedetailleerde controle uitoefenen over de denktijd van het model." }, "codegeex-4": { "description": "CodeGeeX-4 is een krachtige AI-programmeerassistent die slimme vraag- en antwoordmogelijkheden en code-aanvulling ondersteunt voor verschillende programmeertalen, waardoor de ontwikkelingssnelheid wordt verhoogd." }, "codegeex4-all-9b": { "description": "CodeGeeX4-ALL-9B is een meertalig codegeneratiemodel dat uitgebreide functionaliteit biedt, waaronder code-aanvulling en -generatie, code-interpreter, webzoekfunctie, functieaanroepen en repository-niveau codevragen, en dekt verschillende scenario's in softwareontwikkeling. Het is een top codegeneratiemodel met minder dan 10B parameters." }, "codegemma": { "description": "CodeGemma is een lichtgewicht taalmodel dat speciaal is ontworpen voor verschillende programmeertaken, ondersteunt snelle iteratie en integratie." }, "codegemma:2b": { "description": "CodeGemma is een lichtgewicht taalmodel dat speciaal is ontworpen voor verschillende programmeertaken, ondersteunt snelle iteratie en integratie." }, "codellama": { "description": "Code Llama is een LLM dat zich richt op codegeneratie en -discussie, met brede ondersteuning voor programmeertalen, geschikt voor ontwikkelaarsomgevingen." }, "codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf": { "description": "Code Llama is een LLM die zich richt op codegeneratie en -discussie, met uitgebreide ondersteuning voor programmeertalen, geschikt voor ontwikkelaarsomgevingen." }, "codellama:13b": { "description": "Code Llama is een LLM dat zich richt op codegeneratie en -discussie, met brede ondersteuning voor programmeertalen, geschikt voor ontwikkelaarsomgevingen." }, "codellama:34b": { "description": "Code Llama is een LLM dat zich richt op codegeneratie en -discussie, met brede ondersteuning voor programmeertalen, geschikt voor ontwikkelaarsomgevingen." }, "codellama:70b": { "description": "Code Llama is een LLM dat zich richt op codegeneratie en -discussie, met brede ondersteuning voor programmeertalen, geschikt voor ontwikkelaarsomgevingen." }, "codeqwen": { "description": "CodeQwen1.5 is een groot taalmodel dat is getraind op een grote hoeveelheid codegegevens, speciaal ontworpen om complexe programmeertaken op te lossen." }, "codestral": { "description": "Codestral is het eerste codemodel van Mistral AI, biedt uitstekende ondersteuning voor codegeneratietaken." }, "codestral-latest": { "description": "Codestral is een geavanceerd generatief model dat zich richt op codegeneratie, geoptimaliseerd voor tussentijdse invulling en code-aanvultaken." }, "codex-mini-latest": { "description": "codex-mini-latest is een verfijnde versie van o4-mini, speciaal ontworpen voor Codex CLI. Voor direct gebruik via de API raden we aan te beginnen met gpt-4.1." }, "cognitivecomputations/dolphin-mixtral-8x22b": { "description": "Dolphin Mixtral 8x22B is een model ontworpen voor instructievolging, gesprekken en programmeren." }, "cohere-command-r": { "description": "Command R is een schaalbaar generatief model gericht op RAG en Tool Use om productie-schaal AI voor ondernemingen mogelijk te maken." }, "cohere-command-r-plus": { "description": "Command R+ is een state-of-the-art RAG-geoptimaliseerd model ontworpen om enterprise-grade workloads aan te pakken." }, "cohere/Cohere-command-r": { "description": "Command R is een schaalbaar generatief model ontworpen voor RAG en toolgebruik, waarmee bedrijven productieklaar AI kunnen realiseren." }, "cohere/Cohere-command-r-plus": { "description": "Command R+ is een geavanceerd RAG-geoptimaliseerd model, ontworpen voor bedrijfsniveau workloads." }, "command": { "description": "Een instructievolgend dialoogmodel dat hoge kwaliteit en betrouwbaarheid biedt voor taaltaken, met een langere contextlengte dan ons basisgeneratiemodel." }, "command-a-03-2025": { "description": "Command A is ons krachtigste model tot nu toe, met uitstekende prestaties in het gebruik van tools, agenten, retrieval-augmented generation (RAG) en meertalige toepassingen. Command A heeft een contextlengte van 256K, kan draaien op slechts twee GPU's en heeft een doorvoersnelheid die 150% hoger is dan die van Command R+ 08-2024." }, "command-light": { "description": "Een kleinere, snellere versie van Command, die bijna even krachtig is, maar sneller." }, "command-light-nightly": { "description": "Om de tijd tussen de belangrijkste versies te verkorten, hebben we een nightly versie van het Command-model gelanceerd. Voor de command-light serie wordt deze versie command-light-nightly genoemd. Houd er rekening mee dat command-light-nightly de nieuwste, meest experimentele en (mogelijk) onbetrouwbare versie is. Nightly versies worden regelmatig bijgewerkt zonder voorafgaande kennisgeving, dus het wordt niet aanbevolen om deze in productieomgevingen te gebruiken." }, "command-nightly": { "description": "Om de tijd tussen de belangrijkste versies te verkorten, hebben we een nightly versie van het Command-model gelanceerd. Voor de Command-serie wordt deze versie command-cightly genoemd. Houd er rekening mee dat command-nightly de nieuwste, meest experimentele en (mogelijk) onbetrouwbare versie is. Nightly versies worden regelmatig bijgewerkt zonder voorafgaande kennisgeving, dus het wordt niet aanbevolen om deze in productieomgevingen te gebruiken." }, "command-r": { "description": "Command R is geoptimaliseerd voor conversatie- en lange contexttaken, bijzonder geschikt voor dynamische interactie en kennisbeheer." }, "command-r-03-2024": { "description": "Command R is een instructievolgend dialoogmodel dat hogere kwaliteit en betrouwbaarheid biedt voor taaltaken, met een langere contextlengte dan eerdere modellen. Het kan worden gebruikt voor complexe workflows, zoals codegeneratie, retrieval-augmented generation (RAG), toolgebruik en agenten." }, "command-r-08-2024": { "description": "command-r-08-2024 is een bijgewerkte versie van het Command R-model, uitgebracht in augustus 2024." }, "command-r-plus": { "description": "Command R+ is een hoogpresterend groot taalmodel, speciaal ontworpen voor echte zakelijke scenario's en complexe toepassingen." }, "command-r-plus-04-2024": { "description": "Command R+ is een instructievolgend dialoogmodel dat hogere kwaliteit en betrouwbaarheid biedt voor taaltaken, met een langere contextlengte dan eerdere modellen. Het is het meest geschikt voor complexe RAG-workflows en meervoudig gebruik van tools." }, "command-r-plus-08-2024": { "description": "Command R+ is een dialoogmodel dat instructies volgt, met hogere kwaliteit en betrouwbaarheid in taalgerelateerde taken, en een langere contextlengte dan eerdere modellen. Het is het meest geschikt voor complexe RAG-workflows en het gebruik van meerdere stappen." }, "command-r7b-12-2024": { "description": "command-r7b-12-2024 is een compacte en efficiënte bijgewerkte versie, uitgebracht in december 2024. Het presteert uitstekend in taken die complexe redenering en meervoudige verwerking vereisen, zoals RAG, toolgebruik en agenten." }, "compound-beta": { "description": "Compound-beta is een samengesteld AI-systeem dat wordt ondersteund door meerdere open beschikbare modellen in GroqCloud, en kan intelligent en selectief tools gebruiken om gebruikersvragen te beantwoorden." }, "compound-beta-mini": { "description": "Compound-beta-mini is een samengesteld AI-systeem dat wordt ondersteund door open beschikbare modellen in GroqCloud, en kan intelligent en selectief tools gebruiken om gebruikersvragen te beantwoorden." }, "computer-use-preview": { "description": "Het computer-use-preview model is een speciaal model ontworpen voor 'computergebruiktools', getraind om computergerelateerde taken te begrijpen en uit te voeren." }, "dall-e-2": { "description": "De tweede generatie DALL·E model, ondersteunt realistischere en nauwkeurigere beeldgeneratie, met een resolutie die vier keer zo hoog is als die van de eerste generatie." }, "dall-e-3": { "description": "Het nieuwste DALL·E model, uitgebracht in november 2023. Ondersteunt realistischere en nauwkeurigere beeldgeneratie met een sterkere detailweergave." }, "databricks/dbrx-instruct": { "description": "DBRX Instruct biedt betrouwbare instructieverwerkingscapaciteiten en ondersteunt toepassingen in verschillende sectoren." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1": { "description": "DeepSeek-R1 is een op versterkend leren (RL) aangedreven inferentiemodel dat de problemen van herhaling en leesbaarheid in het model oplost. Voor RL introduceerde DeepSeek-R1 koude startdata om de inferentieprestaties verder te optimaliseren. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en inferentietaken, en verbetert de algehele effectiviteit door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528": { "description": "DeepSeek R1 verbetert aanzienlijk de diepte van redeneer- en inferentiecapaciteiten door gebruik te maken van extra rekenkracht en algoritmische optimalisaties tijdens de natrainingsfase. Het model presteert uitstekend op diverse benchmarktests, waaronder wiskunde, programmeren en algemene logica. De algehele prestaties benaderen nu toonaangevende modellen zoals O3 en Gemini 2.5 Pro." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B": { "description": "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B is een model verkregen door het destilleren van ketens van gedachten van DeepSeek-R1-0528 naar Qwen3 8B Base. Dit model bereikt state-of-the-art prestaties onder open source modellen, overtreft Qwen3 8B met 10% in de AIME 2024 test en bereikt het prestatieniveau van Qwen3-235B-thinking. Het presteert uitstekend in wiskundige redenering, programmeren en algemene logica benchmarks. De architectuur is identiek aan Qwen3-8B, maar deelt de tokenizerconfiguratie van DeepSeek-R1-0528." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": { "description": "DeepSeek-R1 distillatiemodel, geoptimaliseerd voor inferentieprestaties door versterkend leren en koude startdata, open-source model dat de multi-taak benchmark vernieuwt." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B is een model dat is verkregen door kennisdistillatie van Qwen2.5-32B. Dit model is fijn afgestemd met 800.000 zorgvuldig geselecteerde voorbeelden gegenereerd door DeepSeek-R1 en toont uitstekende prestaties in verschillende domeinen zoals wiskunde, programmeren en redeneren. Het heeft uitstekende resultaten behaald in meerdere benchmarktests, waaronder een nauwkeurigheid van 94,3% op MATH-500, wat sterke wiskundige redeneringscapaciteiten aantoont." }, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B is een model dat is verkregen door kennisdistillatie van Qwen2.5-Math-7B. Dit model is fijn afgestemd met 800.000 zorgvuldig geselecteerde voorbeelden gegenereerd door DeepSeek-R1 en toont uitstekende inferentiecapaciteiten. Het heeft uitstekende resultaten behaald in verschillende benchmarktests, met een nauwkeurigheid van 92,8% op MATH-500, een slaagpercentage van 55,5% op AIME 2024, en een score van 1189 op CodeForces, wat sterke wiskundige en programmeercapaciteiten aantoont voor een model van 7B schaal." }, "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5": { "description": "DeepSeek V2.5 combineert de uitstekende kenmerken van eerdere versies en versterkt de algemene en coderingscapaciteiten." }, "deepseek-ai/DeepSeek-V3": { "description": "DeepSeek-V3 is een hybride expert (MoE) taalmodel met 6710 miljard parameters, dat gebruikmaakt van multi-head latent attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, gecombineerd met een load balancing-strategie zonder extra verlies, om de inferentie- en trainingsefficiëntie te optimaliseren. Door voorgetraind te worden op 14,8 biljoen hoogwaardige tokens en vervolgens te worden fijngetuned met supervisie en versterkend leren, overtreft DeepSeek-V3 andere open-source modellen in prestaties en komt het dicht in de buurt van toonaangevende gesloten modellen." }, "deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat": { "description": "DeepSeek 67B is een geavanceerd model dat is getraind voor complexe gesprekken." }, "deepseek-ai/deepseek-r1": { "description": "Geavanceerd efficiënt LLM, gespecialiseerd in redeneren, wiskunde en programmeren." }, "deepseek-ai/deepseek-vl2": { "description": "DeepSeek-VL2 is een hybride expert (MoE) visueel taalmodel dat is ontwikkeld op basis van DeepSeekMoE-27B, met een MoE-architectuur met spaarzame activatie, die uitstekende prestaties levert met slechts 4,5 miljard geactiveerde parameters. Dit model presteert uitstekend in verschillende taken, waaronder visuele vraag-antwoord, optische tekenherkenning, document/tabel/grafiekbegrip en visuele positionering." }, "deepseek-chat": { "description": "Een nieuw open-source model dat algemene en code-capaciteiten combineert, behoudt niet alleen de algemene conversatiecapaciteiten van het oorspronkelijke Chat-model en de krachtige codeverwerkingscapaciteiten van het Coder-model, maar is ook beter afgestemd op menselijke voorkeuren. Bovendien heeft DeepSeek-V2.5 aanzienlijke verbeteringen gerealiseerd in schrijfopdrachten, instructievolging en andere gebieden." }, "deepseek-coder-33B-instruct": { "description": "DeepSeek Coder 33B is een code-taalmodel, getraind op 20 biljoen gegevens, waarvan 87% code en 13% in het Chinees en Engels. Het model introduceert een venstergrootte van 16K en invultaken, en biedt projectniveau code-aanvulling en fragmentinvulfunctionaliteit." }, "deepseek-coder-v2": { "description": "DeepSeek Coder V2 is een open-source hybride expertcode-model, presteert uitstekend in code-taken en is vergelijkbaar met GPT4-Turbo." }, "deepseek-coder-v2:236b": { "description": "DeepSeek Coder V2 is een open-source hybride expertcode-model, presteert uitstekend in code-taken en is vergelijkbaar met GPT4-Turbo." }, "deepseek-r1": { "description": "DeepSeek-R1 is een op versterkend leren (RL) aangedreven inferentiemodel dat de problemen van herhaling en leesbaarheid in het model oplost. Voor RL introduceerde DeepSeek-R1 koude startdata om de inferentieprestaties verder te optimaliseren. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en inferentietaken, en verbetert de algehele effectiviteit door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden." }, "deepseek-r1-0528": { "description": "685 miljard parameter full-power model, uitgebracht op 28 mei 2025. DeepSeek-R1 maakt uitgebreid gebruik van versterkend leren in de post-trainingsfase, wat de reden is voor de aanzienlijke verbetering van het redeneervermogen van het model ondanks zeer beperkte gelabelde data. Het presteert uitstekend op taken zoals wiskunde, coderen en natuurlijke taalredenering." }, "deepseek-r1-70b-fast-online": { "description": "DeepSeek R1 70B snelle versie, ondersteunt realtime online zoeken en biedt snellere reactietijden zonder in te boeten op modelprestaties." }, "deepseek-r1-70b-online": { "description": "DeepSeek R1 70B standaardversie, ondersteunt realtime online zoeken, geschikt voor dialoog- en tekstverwerkingstaken die actuele informatie vereisen." }, "deepseek-r1-distill-llama": { "description": "deepseek-r1-distill-llama is een model dat is gedistilleerd van Llama op basis van DeepSeek-R1." }, "deepseek-r1-distill-llama-70b": { "description": "DeepSeek R1 - een groter en slimmer model binnen de DeepSeek suite - is gedistilleerd naar de Llama 70B architectuur. Op basis van benchmarktests en menselijke evaluaties is dit model slimmer dan de originele Llama 70B, vooral in taken die wiskundige en feitelijke nauwkeurigheid vereisen." }, "deepseek-r1-distill-llama-8b": { "description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama." }, "deepseek-r1-distill-qianfan-llama-70b": { "description": "Eerste release op 14 februari 2025, gedistilleerd door het Qianfan grote model ontwikkelteam met Llama3_70B als basis (gebouwd met Meta Llama), waarbij ook Qianfan's corpora zijn toegevoegd aan de gedistilleerde data." }, "deepseek-r1-distill-qianfan-llama-8b": { "description": "Eerste release op 14 februari 2025, gedistilleerd door het Qianfan grote model ontwikkelteam met Llama3_8B als basis (gebouwd met Meta Llama), waarbij ook Qianfan's corpora zijn toegevoegd aan de gedistilleerde data." }, "deepseek-r1-distill-qwen": { "description": "deepseek-r1-distill-qwen is een model dat is gedistilleerd van Qwen op basis van DeepSeek-R1." }, "deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": { "description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama." }, "deepseek-r1-distill-qwen-14b": { "description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama." }, "deepseek-r1-distill-qwen-32b": { "description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama." }, "deepseek-r1-distill-qwen-7b": { "description": "Het DeepSeek-R1-Distill model is verkregen door middel van kennisdistillatie-technologie, waarbij samples gegenereerd door DeepSeek-R1 zijn afgestemd op open-source modellen zoals Qwen en Llama." }, "deepseek-r1-fast-online": { "description": "DeepSeek R1 volledige snelle versie, ondersteunt realtime online zoeken en combineert de krachtige capaciteiten van 671B parameters met snellere reactietijden." }, "deepseek-r1-online": { "description": "DeepSeek R1 volledige versie, met 671B parameters, ondersteunt realtime online zoeken en heeft krachtige begrip- en generatiecapaciteiten." }, "deepseek-reasoner": { "description": "Het redeneer model van DeepSeek. Voordat het model het uiteindelijke antwoord geeft, genereert het eerst een stuk denkproces om de nauwkeurigheid van het uiteindelijke antwoord te verbeteren." }, "deepseek-v2": { "description": "DeepSeek V2 is een efficiënt Mixture-of-Experts taalmodel, geschikt voor kosteneffectieve verwerkingsbehoeften." }, "deepseek-v2:236b": { "description": "DeepSeek V2 236B is het ontwerpcode-model van DeepSeek, biedt krachtige codegeneratiecapaciteiten." }, "deepseek-v3": { "description": "DeepSeek-V3 is een MoE-model dat is ontwikkeld door Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Technology Research Co., Ltd. Het heeft uitstekende scores in verschillende evaluaties en staat bovenaan de open-source modellen in de mainstream ranglijsten. V3 heeft de generatiesnelheid met 3 keer verbeterd in vergelijking met het V2.5 model, wat zorgt voor een snellere en soepelere gebruikerservaring." }, "deepseek-v3-0324": { "description": "DeepSeek-V3-0324 is een MoE-model met 671 miljard parameters, dat uitblinkt in programmeer- en technische vaardigheden, contextbegrip en het verwerken van lange teksten." }, "deepseek/deepseek-chat-v3-0324": { "description": "DeepSeek V3 is een expert gemengd model met 685B parameters, de nieuwste iteratie van de vlaggenschip chatmodelreeks van het DeepSeek-team.\n\nHet is een opvolger van het [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) model en presteert uitstekend in verschillende taken." }, "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free": { "description": "DeepSeek V3 is een expert gemengd model met 685B parameters, de nieuwste iteratie van de vlaggenschip chatmodelreeks van het DeepSeek-team.\n\nHet is een opvolger van het [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) model en presteert uitstekend in verschillende taken." }, "deepseek/deepseek-r1": { "description": "DeepSeek-R1 heeft de redeneringscapaciteiten van het model aanzienlijk verbeterd, zelfs met zeer weinig gelabelde gegevens. Voordat het model het uiteindelijke antwoord geeft, genereert het eerst een denkproces om de nauwkeurigheid van het uiteindelijke antwoord te verbeteren." }, "deepseek/deepseek-r1-0528": { "description": "DeepSeek-R1 verbetert de redeneercapaciteit van het model aanzienlijk, zelfs met zeer weinig gelabelde data. Voor het geven van het uiteindelijke antwoord genereert het model eerst een keten van gedachten om de nauwkeurigheid van het antwoord te verhogen." }, "deepseek/deepseek-r1-0528:free": { "description": "DeepSeek-R1 verbetert de redeneercapaciteit van het model aanzienlijk, zelfs met zeer weinig gelabelde data. Voor het geven van het uiteindelijke antwoord genereert het model eerst een keten van gedachten om de nauwkeurigheid van het antwoord te verhogen." }, "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b": { "description": "DeepSeek R1 Distill Llama 70B is een groot taalmodel gebaseerd op Llama3.3 70B, dat gebruikmaakt van de fine-tuning van DeepSeek R1-output en vergelijkbare concurrentieprestaties bereikt als grote vooraanstaande modellen." }, "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b": { "description": "DeepSeek R1 Distill Llama 8B is een gedistilleerd groot taalmodel gebaseerd op Llama-3.1-8B-Instruct, dat is getraind met behulp van de output van DeepSeek R1." }, "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b": { "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B is een gedistilleerd groot taalmodel gebaseerd op Qwen 2.5 14B, dat is getraind met behulp van de output van DeepSeek R1. Dit model heeft in verschillende benchmarktests OpenAI's o1-mini overtroffen en heeft de nieuwste technologische vooruitgang behaald voor dichte modellen (state-of-the-art). Hier zijn enkele resultaten van benchmarktests:\nAIME 2024 pass@1: 69.7\nMATH-500 pass@1: 93.9\nCodeForces Rating: 1481\nDit model toont concurrentieprestaties die vergelijkbaar zijn met grotere vooraanstaande modellen door fine-tuning op de output van DeepSeek R1." }, "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b": { "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 32B is een gedistilleerd groot taalmodel gebaseerd op Qwen 2.5 32B, dat is getraind met behulp van de output van DeepSeek R1. Dit model heeft in verschillende benchmarktests OpenAI's o1-mini overtroffen en heeft de nieuwste technologische vooruitgang behaald voor dichte modellen (state-of-the-art). Hier zijn enkele resultaten van benchmarktests:\nAIME 2024 pass@1: 72.6\nMATH-500 pass@1: 94.3\nCodeForces Rating: 1691\nDit model toont concurrentieprestaties die vergelijkbaar zijn met grotere vooraanstaande modellen door fine-tuning op de output van DeepSeek R1." }, "deepseek/deepseek-r1/community": { "description": "DeepSeek R1 is het nieuwste open-source model dat door het DeepSeek-team is uitgebracht, met zeer krachtige inferentieprestaties, vooral op het gebied van wiskunde, programmeren en redeneringstaken, en bereikt een niveau dat vergelijkbaar is met het o1-model van OpenAI." }, "deepseek/deepseek-r1:free": { "description": "DeepSeek-R1 heeft de redeneringscapaciteiten van het model aanzienlijk verbeterd, zelfs met zeer weinig gelabelde gegevens. Voordat het model het uiteindelijke antwoord geeft, genereert het eerst een denkproces om de nauwkeurigheid van het uiteindelijke antwoord te verbeteren." }, "deepseek/deepseek-v3": { "description": "DeepSeek-V3 heeft een belangrijke doorbraak bereikt in inferentiesnelheid ten opzichte van eerdere modellen. Het staat op de eerste plaats onder open-source modellen en kan zich meten met de meest geavanceerde gesloten modellen ter wereld. DeepSeek-V3 maakt gebruik van Multi-Head Latent Attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, die grondig zijn gevalideerd in DeepSeek-V2. Bovendien introduceert DeepSeek-V3 een aanvullende verliesloze strategie voor load balancing en stelt het multi-label voorspellingsdoelen in om sterkere prestaties te behalen." }, "deepseek/deepseek-v3/community": { "description": "DeepSeek-V3 heeft een belangrijke doorbraak bereikt in inferentiesnelheid ten opzichte van eerdere modellen. Het staat op de eerste plaats onder open-source modellen en kan zich meten met de meest geavanceerde gesloten modellen ter wereld. DeepSeek-V3 maakt gebruik van Multi-Head Latent Attention (MLA) en de DeepSeekMoE-architectuur, die grondig zijn gevalideerd in DeepSeek-V2. Bovendien introduceert DeepSeek-V3 een aanvullende verliesloze strategie voor load balancing en stelt het multi-label voorspellingsdoelen in om sterkere prestaties te behalen." }, "deepseek_r1": { "description": "DeepSeek-R1 is een redeneringsmodel aangedreven door versterkend leren (RL), dat de problemen van herhaling en leesbaarheid in het model oplost. Voor RL introduceerde DeepSeek-R1 koude startgegevens, wat de inferentieprestaties verder optimaliseerde. Het presteert vergelijkbaar met OpenAI-o1 in wiskunde, code en redeneringstaken, en heeft door zorgvuldig ontworpen trainingsmethoden de algehele effectiviteit verbeterd." }, "deepseek_r1_distill_llama_70b": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B is een model dat is verkregen door distillatie training van Llama-3.3-70B-Instruct. Dit model maakt deel uit van de DeepSeek-R1 serie en toont uitstekende prestaties in verschillende domeinen zoals wiskunde, programmeren en redenering door gebruik te maken van voorbeelden gegenereerd door DeepSeek-R1." }, "deepseek_r1_distill_qwen_14b": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B is een model dat is verkregen door kennisdistillatie van Qwen2.5-14B. Dit model is fijn afgesteld met 800.000 zorgvuldig geselecteerde voorbeelden gegenereerd door DeepSeek-R1, en toont uitstekende redeneringscapaciteiten." }, "deepseek_r1_distill_qwen_32b": { "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B is een model dat is verkregen door kennisdistillatie van Qwen2.5-32B. Dit model is fijn afgesteld met 800.000 zorgvuldig geselecteerde voorbeelden gegenereerd door DeepSeek-R1, en toont uitstekende prestaties in verschillende domeinen zoals wiskunde, programmeren en redenering." }, "doubao-1.5-lite-32k": { "description": "Doubao-1.5-lite is de nieuwste generatie lichtgewicht model, met extreme responssnelheid en prestaties die wereldwijd tot de top behoren." }, "doubao-1.5-pro-256k": { "description": "Doubao-1.5-pro-256k is een uitgebreide upgrade van Doubao-1.5-Pro, met een algehele prestatieverbetering van 10%. Ondersteunt redenering met een contextvenster van 256k en een maximale uitvoerlengte van 12k tokens. Hogere prestaties, groter venster, uitstekende prijs-kwaliteitverhouding, geschikt voor een breder scala aan toepassingsscenario's." }, "doubao-1.5-pro-32k": { "description": "Doubao-1.5-pro is de nieuwste generatie hoofdmachine, met algehele prestatie-upgrades en uitstekende prestaties op het gebied van kennis, code, redenering, enz." }, "doubao-1.5-thinking-pro": { "description": "Doubao-1.5 is een gloednieuw diepdenkend model dat uitblinkt in professionele gebieden zoals wiskunde, programmeren en wetenschappelijk redeneren, evenals in algemene taken zoals creatief schrijven. Het heeft op verschillende prestigieuze benchmarks zoals AIME 2024, Codeforces en GPQA niveaus bereikt die gelijk zijn aan of dicht bij de top van de industrie liggen. Ondersteunt een contextvenster van 128k en een output van 16k." }, "doubao-1.5-vision-lite": { "description": "Doubao-1.5-vision-lite is een nieuw geüpgradede multimodale groot model, dat ondersteuning biedt voor beeldherkenning met willekeurige resoluties en extreme beeldverhoudingen, en de visuele redenering, documentherkenning, begrip van gedetailleerde informatie en het volgen van instructies verbetert. Ondersteunt een contextvenster van 128k en een maximale outputlengte van 16k tokens." }, "doubao-seed-1.6": { "description": "Doubao-Seed-1.6 is een gloednieuw multimodaal diepdenkend model dat drie denkwijzen ondersteunt: auto, thinking en non-thinking. In de non-thinking modus is de modelprestatie aanzienlijk verbeterd ten opzichte van Doubao-1.5-pro/250115. Ondersteunt een contextvenster van 256k en een maximale uitvoerlengte van 16k tokens." }, "doubao-seed-1.6-flash": { "description": "Doubao-Seed-1.6-flash is een multimodaal diepdenkend model met extreem snelle inferentiesnelheid, TPOT slechts 10ms; ondersteunt zowel tekst- als visueel begrip, met tekstbegrip dat beter is dan de vorige lite-generatie en visueel begrip dat vergelijkbaar is met concurrerende pro-serie modellen. Ondersteunt een contextvenster van 256k en een maximale uitvoerlengte van 16k tokens." }, "doubao-seed-1.6-thinking": { "description": "Doubao-Seed-1.6-thinking model heeft sterk verbeterde denkvermogens. Vergeleken met Doubao-1.5-thinking-pro zijn de basisvaardigheden in coderen, wiskunde en logisch redeneren verder verbeterd, met ondersteuning voor visueel begrip. Ondersteunt een contextvenster van 256k en een maximale uitvoerlengte van 16k tokens." }, "emohaa": { "description": "Emohaa is een psychologisch model met professionele adviescapaciteiten, dat gebruikers helpt emotionele problemen te begrijpen." }, "ernie-3.5-128k": { "description": "Het vlaggenschip grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, dekt een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse corpora, met sterke algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ernie-3.5-8k": { "description": "Het vlaggenschip grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, dekt een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse corpora, met sterke algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ernie-3.5-8k-preview": { "description": "Het vlaggenschip grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, dekt een enorme hoeveelheid Chinese en Engelse corpora, met sterke algemene capaciteiten die voldoen aan de meeste eisen voor dialoogvragen, creatieve generatie en plug-in toepassingsscenario's; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ernie-4.0-8k-latest": { "description": "Het vlaggenschip ultra-grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, heeft een algehele upgrade van modelcapaciteiten in vergelijking met ERNIE 3.5, en is breed toepasbaar in complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ernie-4.0-8k-preview": { "description": "Het vlaggenschip ultra-grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, heeft een algehele upgrade van modelcapaciteiten in vergelijking met ERNIE 3.5, en is breed toepasbaar in complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen." }, "ernie-4.0-turbo-128k": { "description": "Het vlaggenschip ultra-grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, presteert uitstekend in algehele effectiviteit en is breed toepasbaar in complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen. Het presteert beter dan ERNIE 4.0." }, "ernie-4.0-turbo-8k-latest": { "description": "Het vlaggenschip ultra-grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, presteert uitstekend in algehele effectiviteit en is breed toepasbaar in complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen. Het presteert beter dan ERNIE 4.0." }, "ernie-4.0-turbo-8k-preview": { "description": "Het vlaggenschip ultra-grote taalmodel van Baidu, zelf ontwikkeld, presteert uitstekend in algehele effectiviteit en is breed toepasbaar in complexe taakscenario's in verschillende domeinen; ondersteunt automatische integratie met Baidu zoekplug-ins om de actualiteit van vraag- en antwoordinformatie te waarborgen. Het presteert beter dan ERNIE 4.0." }, "ernie-4.5-8k-preview": { "description": "Het Wenxin grote model 4.5 is een nieuwe generatie native multimodale basisgrootte model, ontwikkeld door Baidu, dat samenwerking optimaliseert door meerdere modaliteiten gezamenlijk te modelleren, met uitstekende multimodale begripcapaciteiten; het heeft verbeterde taalvaardigheden, met verbeteringen in begrip, generatie, logica en geheugen, en significante verbeteringen in hallucinatie, logische redenering en codecapaciteiten." }, "ernie-4.5-turbo-128k": { "description": "Wenxin 4.5 Turbo heeft duidelijke verbeteringen in het verminderen van hallucinaties, logische redenering en codevaardigheden. In vergelijking met Wenxin 4.5 is het sneller en goedkoper. De modelcapaciteiten zijn aanzienlijk verbeterd, waardoor het beter voldoet aan de verwerking van meerdaagse lange historische gesprekken en taken voor het begrijpen van lange documenten." }, "ernie-4.5-turbo-32k": { "description": "Wenxin 4.5 Turbo heeft duidelijke verbeteringen in het verminderen van hallucinaties, logische redenering en codevaardigheden. In vergelijking met Wenxin 4.5 is het sneller en goedkoper. De capaciteiten voor tekstcreatie en kennisvragen zijn aanzienlijk verbeterd. De uitvoerlengte en de vertraging bij volledige zinnen zijn in vergelijking met ERNIE 4.5 toegenomen." }, "ernie-4.5-turbo-vl-32k": { "description": "De gloednieuwe versie van het Wenxin Yiyan grote model heeft aanzienlijke verbeteringen in beeldbegrip, creatie, vertaling en code. Het ondersteunt voor het eerst een contextlengte van 32K, en de vertraging bij de eerste token is aanzienlijk verminderd." }, "ernie-char-8k": { "description": "Een door Baidu ontwikkeld groot taalmodel voor verticale scenario's, geschikt voor toepassingen zoals game NPC's, klantenservice dialoog, en rollenspellen, met een duidelijkere en consistentere karakterstijl, sterkere instructievolgcapaciteiten en betere inferentieprestaties." }, "ernie-char-fiction-8k": { "description": "Een door Baidu ontwikkeld groot taalmodel voor verticale scenario's, geschikt voor toepassingen zoals game NPC's, klantenservice dialoog, en rollenspellen, met een duidelijkere en consistentere karakterstijl, sterkere instructievolgcapaciteiten en betere inferentieprestaties." }, "ernie-lite-8k": { "description": "ERNIE Lite is een lichtgewicht groot taalmodel dat door Baidu is ontwikkeld, dat uitstekende modelprestaties en inferentiecapaciteiten combineert, geschikt voor gebruik met AI-versnelling kaarten met lage rekencapaciteit." }, "ernie-lite-pro-128k": { "description": "Een lichtgewicht groot taalmodel dat door Baidu is ontwikkeld, dat uitstekende modelprestaties en inferentiecapaciteiten combineert, met betere prestaties dan ERNIE Lite, geschikt voor gebruik met AI-versnelling kaarten met lage rekencapaciteit." }, "ernie-novel-8k": { "description": "Een algemeen groot taalmodel dat door Baidu is ontwikkeld, met duidelijke voordelen in het vervolgschrijven van romans, en ook toepasbaar in korte toneelstukken, films en andere scenario's." }, "ernie-speed-128k": { "description": "Het nieuwste zelfontwikkelde hoge-prestatie grote taalmodel van Baidu, dat uitstekende algemene capaciteiten heeft en geschikt is als basis model voor afstemming, om beter specifieke scenario's aan te pakken, met uitstekende inferentieprestaties." }, "ernie-speed-pro-128k": { "description": "Het nieuwste zelfontwikkelde hoge-prestatie grote taalmodel van Baidu, dat uitstekende algemene capaciteiten heeft en betere prestaties levert dan ERNIE Speed, geschikt als basis model voor afstemming, om beter specifieke scenario's aan te pakken, met uitstekende inferentieprestaties." }, "ernie-tiny-8k": { "description": "ERNIE Tiny is een ultra-presterend groot taalmodel dat de laagste implementatie- en afstemmingskosten heeft binnen de Wenxin modelreeks." }, "ernie-x1-32k": { "description": "Beschikt over sterkere capaciteiten in begrip, planning, reflectie en evolutie. Als een diepgaand denkmodel met een breder scala aan vaardigheden, combineert Wenxin X1 nauwkeurigheid, creativiteit en stijl, en excelleert het in Chinese kennisvragen, literaire creatie, tekstschrijven, dagelijkse gesprekken, logische redenering, complexe berekeningen en het aanroepen van tools." }, "ernie-x1-32k-preview": { "description": "Het Wenxin grote model X1 heeft sterkere capaciteiten in begrip, planning, reflectie en evolutie. Als een dieper denkmodel met bredere mogelijkheden, combineert Wenxin X1 nauwkeurigheid, creativiteit en stijl, en excelleert in Chinese kennisvragen, literaire creatie, tekstschrijven, dagelijkse gesprekken, logische redenering, complexe berekeningen en het aanroepen van tools." }, "ernie-x1-turbo-32k": { "description": "In vergelijking met ERNIE-X1-32K biedt dit model betere prestaties en effectiviteit." }, "gemini-1.0-pro-001": { "description": "Gemini 1.0 Pro 001 (Tuning) biedt stabiele en afstelbare prestaties, ideaal voor oplossingen voor complexe taken." }, "gemini-1.0-pro-002": { "description": "Gemini 1.0 Pro 002 (Tuning) biedt uitstekende multimodale ondersteuning, gericht op effectieve oplossingen voor complexe taken." }, "gemini-1.0-pro-latest": { "description": "Gemini 1.0 Pro is Google's high-performance AI-model, ontworpen voor brede taakuitbreiding." }, "gemini-1.5-flash-001": { "description": "Gemini 1.5 Flash 001 is een efficiënt multimodaal model dat ondersteuning biedt voor brede toepassingsuitbreiding." }, "gemini-1.5-flash-002": { "description": "Gemini 1.5 Flash 002 is een efficiënt multimodaal model dat ondersteuning biedt voor een breed scala aan toepassingen." }, "gemini-1.5-flash-8b": { "description": "Gemini 1.5 Flash 8B is een efficiënte multimodale model dat een breed scala aan toepassingen ondersteunt." }, "gemini-1.5-flash-8b-exp-0924": { "description": "Gemini 1.5 Flash 8B 0924 is het nieuwste experimentele model, met aanzienlijke prestatieverbeteringen in tekst- en multimodale toepassingen." }, "gemini-1.5-flash-8b-latest": { "description": "Gemini 1.5 Flash 8B is een efficiënte multimodale model dat uitgebreide toepassingen ondersteunt." }, "gemini-1.5-flash-exp-0827": { "description": "Gemini 1.5 Flash 0827 biedt geoptimaliseerde multimodale verwerkingscapaciteiten, geschikt voor verschillende complexe taak scenario's." }, "gemini-1.5-flash-latest": { "description": "Gemini 1.5 Flash is Google's nieuwste multimodale AI-model, met snelle verwerkingscapaciteiten, ondersteunt tekst-, beeld- en video-invoer, en is geschikt voor efficiënte opschaling van verschillende taken." }, "gemini-1.5-pro-001": { "description": "Gemini 1.5 Pro 001 is een schaalbare multimodale AI-oplossing die ondersteuning biedt voor een breed scala aan complexe taken." }, "gemini-1.5-pro-002": { "description": "Gemini 1.5 Pro 002 is het nieuwste productieklare model, dat hogere kwaliteit output biedt, met name op het gebied van wiskunde, lange contexten en visuele taken." }, "gemini-1.5-pro-exp-0801": { "description": "Gemini 1.5 Pro 0801 biedt uitstekende multimodale verwerkingscapaciteiten, wat grotere flexibiliteit in applicatieontwikkeling mogelijk maakt." }, "gemini-1.5-pro-exp-0827": { "description": "Gemini 1.5 Pro 0827 combineert de nieuwste optimalisatietechnologieën en biedt efficiëntere multimodale gegevensverwerkingscapaciteiten." }, "gemini-1.5-pro-latest": { "description": "Gemini 1.5 Pro ondersteunt tot 2 miljoen tokens en is de ideale keuze voor middelgrote multimodale modellen, geschikt voor veelzijdige ondersteuning van complexe taken." }, "gemini-2.0-flash": { "description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens." }, "gemini-2.0-flash-001": { "description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens." }, "gemini-2.0-flash-exp": { "description": "Gemini 2.0 Flash modelvariant, geoptimaliseerd voor kosteneffectiviteit en lage latentie." }, "gemini-2.0-flash-exp-image-generation": { "description": "Gemini 2.0 Flash experimenteel model, ondersteunt afbeeldingsgeneratie" }, "gemini-2.0-flash-lite": { "description": "Gemini 2.0 Flash is een modelvariant die is geoptimaliseerd voor kosteneffectiviteit en lage latentie." }, "gemini-2.0-flash-lite-001": { "description": "Gemini 2.0 Flash is een modelvariant die is geoptimaliseerd voor kosteneffectiviteit en lage latentie." }, "gemini-2.0-flash-preview-image-generation": { "description": "Gemini 2.0 Flash previewmodel, ondersteunt beeldgeneratie" }, "gemini-2.5-flash-preview-04-17": { "description": "Gemini 2.5 Flash Preview is het meest kosteneffectieve model van Google, dat uitgebreide functionaliteit biedt." }, "gemini-2.5-flash-preview-04-17-thinking": { "description": "Gemini 2.5 Flash Preview is het meest kosteneffectieve model van Google en biedt uitgebreide functionaliteiten." }, "gemini-2.5-flash-preview-05-20": { "description": "Gemini 2.5 Flash Preview is het meest kosteneffectieve model van Google en biedt uitgebreide functionaliteiten." }, "gemini-2.5-pro-exp-03-25": { "description": "Gemini 2.5 Pro Experimental is Google's meest geavanceerde denkmodel, dat in staat is om te redeneren over complexe problemen in code, wiskunde en STEM-gebieden, en bovendien gebruik maakt van lange contexten om grote datasets, codebases en documenten te analyseren." }, "gemini-2.5-pro-preview-03-25": { "description": "Gemini 2.5 Pro Preview is Google's meest geavanceerde denkmodel, dat in staat is om te redeneren over complexe problemen in code, wiskunde en STEM-gebieden, en grote datasets, codebases en documenten te analyseren met behulp van lange context." }, "gemini-2.5-pro-preview-05-06": { "description": "Gemini 2.5 Pro Preview is Google's meest geavanceerde denkmodel, in staat om te redeneren over complexe problemen in code, wiskunde en STEM-gebieden, en om grote datasets, codebases en documenten te analyseren met lange context." }, "gemini-2.5-pro-preview-06-05": { "description": "Gemini 2.5 Pro Preview is Google's meest geavanceerde denkwijze-model, in staat om complexe problemen op het gebied van code, wiskunde en STEM te redeneren, en grote datasets, codebases en documenten te analyseren met lange context." }, "gemma-7b-it": { "description": "Gemma 7B is geschikt voor het verwerken van middelgrote taken, met een goede kosteneffectiviteit." }, "gemma2": { "description": "Gemma 2 is een efficiënt model van Google, dat een breed scala aan toepassingsscenario's dekt, van kleine toepassingen tot complexe gegevensverwerking." }, "gemma2-9b-it": { "description": "Gemma 2 9B is een model dat is geoptimaliseerd voor specifieke taken en toolintegratie." }, "gemma2:27b": { "description": "Gemma 2 is een efficiënt model van Google, dat een breed scala aan toepassingsscenario's dekt, van kleine toepassingen tot complexe gegevensverwerking." }, "gemma2:2b": { "description": "Gemma 2 is een efficiënt model van Google, dat een breed scala aan toepassingsscenario's dekt, van kleine toepassingen tot complexe gegevensverwerking." }, "generalv3": { "description": "Spark Pro is een hoogwaardig groot taalmodel dat is geoptimaliseerd voor professionele domeinen, met een focus op wiskunde, programmeren, geneeskunde, onderwijs en meer, en ondersteunt online zoeken en ingebouwde plugins voor weer, datum, enz. Het geoptimaliseerde model toont uitstekende prestaties en efficiëntie in complexe kennisvragen, taalbegrip en hoogwaardig tekstcreatie, en is de ideale keuze voor professionele toepassingsscenario's." }, "generalv3.5": { "description": "Spark3.5 Max is de meest uitgebreide versie, met ondersteuning voor online zoeken en talrijke ingebouwde plugins. De volledig geoptimaliseerde kerncapaciteiten, systeemrolinstellingen en functieaanroepfunctionaliteit zorgen voor uitstekende prestaties in verschillende complexe toepassingsscenario's." }, "glm-4": { "description": "GLM-4 is de oude vlaggenschipversie die in januari 2024 is uitgebracht en is inmiddels vervangen door de krachtigere GLM-4-0520." }, "glm-4-0520": { "description": "GLM-4-0520 is de nieuwste modelversie, speciaal ontworpen voor zeer complexe en diverse taken, met uitstekende prestaties." }, "glm-4-9b-chat": { "description": "GLM-4-9B-Chat presteert goed op het gebied van semantiek, wiskunde, redeneren, code en kennis. Het beschikt ook over webbrowserfunctionaliteit, code-uitvoering, aangepaste toolaanroepen en lange tekstredenering. Ondersteunt 26 talen, waaronder Japans, Koreaans en Duits." }, "glm-4-air": { "description": "GLM-4-Air is een kosteneffectieve versie met prestaties die dicht bij GLM-4 liggen, met snelle snelheid en een betaalbare prijs." }, "glm-4-air-250414": { "description": "GLM-4-Air is een kosteneffectieve versie, met prestaties die dicht bij GLM-4 liggen, en biedt snelle snelheid tegen een betaalbare prijs." }, "glm-4-airx": { "description": "GLM-4-AirX biedt een efficiënte versie van GLM-4-Air, met een redeneersnelheid tot 2,6 keer sneller." }, "glm-4-alltools": { "description": "GLM-4-AllTools is een multifunctioneel intelligent model, geoptimaliseerd om complexe instructieplanning en toolaanroepen te ondersteunen, zoals webbrowser, code-interpretatie en tekstgeneratie, geschikt voor multitasking." }, "glm-4-flash": { "description": "GLM-4-Flash is de ideale keuze voor het verwerken van eenvoudige taken, met de snelste snelheid en de laagste prijs." }, "glm-4-flash-250414": { "description": "GLM-4-Flash is de ideale keuze voor het verwerken van eenvoudige taken, met de snelste snelheid en gratis." }, "glm-4-flashx": { "description": "GLM-4-FlashX is een verbeterde versie van Flash met een super snelle inferentiesnelheid." }, "glm-4-long": { "description": "GLM-4-Long ondersteunt zeer lange tekstinvoer, geschikt voor geheugenintensieve taken en grootschalige documentverwerking." }, "glm-4-plus": { "description": "GLM-4-Plus, als vlaggenschip van hoge intelligentie, heeft krachtige capaciteiten voor het verwerken van lange teksten en complexe taken, met algehele prestatieverbeteringen." }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V biedt krachtige beeldbegrip- en redeneercapaciteiten, ondersteunt verschillende visuele taken." }, "glm-4v-flash": { "description": "GLM-4V-Flash richt zich op efficiënte enkele afbeelding begrip, en is geschikt voor scenario's met snelle afbeeldingsanalyse, zoals real-time beeldanalyse of batchafbeeldingsverwerking." }, "glm-4v-plus": { "description": "GLM-4V-Plus heeft de capaciteit om video-inhoud en meerdere afbeeldingen te begrijpen, geschikt voor multimodale taken." }, "glm-4v-plus-0111": { "description": "GLM-4V-Plus heeft de capaciteit om video-inhoud en meerdere afbeeldingen te begrijpen, geschikt voor multimodale taken." }, "glm-z1-air": { "description": "Redeneringsmodel: beschikt over krachtige redeneringscapaciteiten, geschikt voor taken die diepgaande redenering vereisen." }, "glm-z1-airx": { "description": "Supersnelle redenering: met een extreem snelle redeneringssnelheid en krachtige redeneringseffecten." }, "glm-z1-flash": { "description": "De GLM-Z1 serie beschikt over krachtige complexe redeneringscapaciteiten en presteert uitstekend in logische redenering, wiskunde en programmeren. De maximale contextlengte is 32K." }, "glm-zero-preview": { "description": "GLM-Zero-Preview heeft krachtige complexe redeneercapaciteiten en presteert uitstekend in logische redenering, wiskunde en programmeren." }, "google/gemini-2.0-flash-001": { "description": "Gemini 2.0 Flash biedt next-gen functies en verbeteringen, waaronder uitstekende snelheid, native toolgebruik, multimodale generatie en een contextvenster van 1M tokens." }, "google/gemini-2.0-flash-exp:free": { "description": "Gemini 2.0 Flash Experimental is Google's nieuwste experimentele multimodale AI-model, met een aanzienlijke kwaliteitsverbetering ten opzichte van eerdere versies, vooral voor wereldkennis, code en lange context." }, "google/gemini-2.5-flash-preview": { "description": "Gemini 2.5 Flash is Google's meest geavanceerde hoofmodel, ontworpen voor geavanceerde redenering, codering, wiskunde en wetenschappelijke taken. Het bevat ingebouwde 'denkkracht', waardoor het in staat is om antwoorden te geven met een hogere nauwkeurigheid en gedetailleerde contextverwerking.\n\nLet op: dit model heeft twee varianten: denken en niet-denken. De outputprijs verschilt aanzienlijk afhankelijk van of de denkkracht is geactiveerd. Als u de standaardvariant kiest (zonder de ':thinking' suffix), zal het model expliciet vermijden om denk-tokens te genereren.\n\nOm gebruik te maken van de denkkracht en denk-tokens te ontvangen, moet u de ':thinking' variant kiezen, wat resulteert in hogere prijzen voor denk-output.\n\nBovendien kan Gemini 2.5 Flash worden geconfigureerd via de parameter 'max tokens for reasoning', zoals beschreven in de documentatie (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning)." }, "google/gemini-2.5-flash-preview:thinking": { "description": "Gemini 2.5 Flash is Google's meest geavanceerde hoofmodel, ontworpen voor geavanceerde redenering, codering, wiskunde en wetenschappelijke taken. Het bevat ingebouwde 'denkkracht', waardoor het in staat is om antwoorden te geven met een hogere nauwkeurigheid en gedetailleerde contextverwerking.\n\nLet op: dit model heeft twee varianten: denken en niet-denken. De outputprijs verschilt aanzienlijk afhankelijk van of de denkkracht is geactiveerd. Als u de standaardvariant kiest (zonder de ':thinking' suffix), zal het model expliciet vermijden om denk-tokens te genereren.\n\nOm gebruik te maken van de denkkracht en denk-tokens te ontvangen, moet u de ':thinking' variant kiezen, wat resulteert in hogere prijzen voor denk-output.\n\nBovendien kan Gemini 2.5 Flash worden geconfigureerd via de parameter 'max tokens for reasoning', zoals beschreven in de documentatie (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning)." }, "google/gemini-2.5-pro-preview-03-25": { "description": "Gemini 2.5 Pro is Google's meest geavanceerde AI-model, ontworpen voor geavanceerde redenering, codering, wiskunde en wetenschappelijke taken. Het beschikt over 'denkkracht', waardoor het in staat is om antwoorden te redeneren met een hogere nauwkeurigheid en gedetailleerde contextverwerking. Gemini 2.5 Pro heeft top prestaties behaald in meerdere benchmarktests, waaronder de eerste plaats op de LMArena-ranglijst, wat de uitstekende afstemming op menselijke voorkeuren en het vermogen om complexe problemen op te lossen weerspiegelt." }, "google/gemini-flash-1.5": { "description": "Gemini 1.5 Flash biedt geoptimaliseerde multimodale verwerkingscapaciteiten, geschikt voor verschillende complexe taakscenario's." }, "google/gemini-pro-1.5": { "description": "Gemini 1.5 Pro combineert de nieuwste optimalisatietechnologieën en biedt efficiëntere multimodale gegevensverwerkingscapaciteiten." }, "google/gemma-2-27b": { "description": "Gemma 2 is een efficiënt model van Google, dat een breed scala aan toepassingen dekt, van kleine toepassingen tot complexe gegevensverwerking." }, "google/gemma-2-27b-it": { "description": "Gemma 2 behoudt het ontwerpprincipe van lichtgewicht en efficiëntie." }, "google/gemma-2-2b-it": { "description": "Google's lichtgewicht instructieafstemmingsmodel" }, "google/gemma-2-9b": { "description": "Gemma 2 is een efficiënt model van Google, dat een breed scala aan toepassingen dekt, van kleine toepassingen tot complexe gegevensverwerking." }, "google/gemma-2-9b-it": { "description": "Gemma 2 is een lichtgewicht open-source tekstmodelserie van Google." }, "google/gemma-2-9b-it:free": { "description": "Gemma 2 is een lichtgewicht open-source tekstmodelserie van Google." }, "google/gemma-2b-it": { "description": "Gemma Instruct (2B) biedt basis instructieverwerkingscapaciteiten, geschikt voor lichte toepassingen." }, "google/gemma-3-27b-it": { "description": "Gemma 3 27B is een open-source taalmodel van Google dat nieuwe normen heeft gesteld op het gebied van efficiëntie en prestaties." }, "gpt-3.5-turbo": { "description": "GPT 3.5 Turbo, geschikt voor verschillende tekstgeneratie- en begrijptaken, wijst momenteel naar gpt-3.5-turbo-0125." }, "gpt-3.5-turbo-0125": { "description": "GPT 3.5 Turbo, geschikt voor verschillende tekstgeneratie- en begrijptaken, wijst momenteel naar gpt-3.5-turbo-0125." }, "gpt-3.5-turbo-1106": { "description": "GPT 3.5 Turbo, geschikt voor verschillende tekstgeneratie- en begrijptaken, wijst momenteel naar gpt-3.5-turbo-0125." }, "gpt-3.5-turbo-instruct": { "description": "GPT 3.5 Turbo, geschikt voor verschillende tekstgeneratie- en begrijptaken, wijst momenteel naar gpt-3.5-turbo-0125." }, "gpt-35-turbo": { "description": "GPT 3.5 Turbo, een efficiënt model aangeboden door OpenAI, geschikt voor chat- en tekstgeneratietaken, met ondersteuning voor parallelle functieaanroepen." }, "gpt-35-turbo-16k": { "description": "GPT 3.5 Turbo 16k, een tekstgeneratiemodel met hoge capaciteit, geschikt voor complexe taken." }, "gpt-4": { "description": "GPT-4 biedt een groter contextvenster en kan langere tekstinvoer verwerken, geschikt voor scenario's die uitgebreide informatie-integratie en data-analyse vereisen." }, "gpt-4-0125-preview": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4-0613": { "description": "GPT-4 biedt een groter contextvenster en kan langere tekstinvoer verwerken, geschikt voor scenario's die uitgebreide informatie-integratie en data-analyse vereisen." }, "gpt-4-1106-preview": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4-32k": { "description": "GPT-4 biedt een groter contextvenster en kan langere tekstinvoer verwerken, geschikt voor scenario's die uitgebreide informatie-integratie en data-analyse vereisen." }, "gpt-4-32k-0613": { "description": "GPT-4 biedt een groter contextvenster en kan langere tekstinvoer verwerken, geschikt voor scenario's die uitgebreide informatie-integratie en data-analyse vereisen." }, "gpt-4-turbo": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4-turbo-2024-04-09": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4-turbo-preview": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4-vision-preview": { "description": "Het nieuwste GPT-4 Turbo-model heeft visuele functies. Nu kunnen visuele verzoeken worden gedaan met behulp van JSON-indeling en functieaanroepen. GPT-4 Turbo is een verbeterde versie die kosteneffectieve ondersteuning biedt voor multimodale taken. Het vindt een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, geschikt voor toepassingen die realtime interactie vereisen." }, "gpt-4.1": { "description": "GPT-4.1 is ons vlaggenschipmodel voor complexe taken. Het is zeer geschikt voor het oplossen van problemen over verschillende domeinen." }, "gpt-4.1-mini": { "description": "GPT-4.1 mini biedt een balans tussen intelligentie, snelheid en kosten, waardoor het een aantrekkelijk model is voor veel gebruikssituaties." }, "gpt-4.1-nano": { "description": "GPT-4.1 mini biedt een balans tussen intelligentie, snelheid en kosten, waardoor het een aantrekkelijk model is voor veel gebruikssituaties." }, "gpt-4.5-preview": { "description": "De onderzoekspreview van GPT-4.5, ons grootste en krachtigste GPT-model tot nu toe. Het heeft een uitgebreide wereldkennis en kan de intenties van gebruikers beter begrijpen, waardoor het uitblinkt in creatieve taken en autonome planning. GPT-4.5 accepteert tekst- en afbeeldingsinvoer en genereert tekstuitvoer (inclusief gestructureerde uitvoer). Het ondersteunt belangrijke ontwikkelaarsfuncties zoals functieaanroepen, batch-API's en streaminguitvoer. In taken die creativiteit, open denken en dialoog vereisen (zoals schrijven, leren of het verkennen van nieuwe ideeën), presteert GPT-4.5 bijzonder goed. De kennis is bijgewerkt tot oktober 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "gpt-4o-2024-05-13": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "gpt-4o-2024-08-06": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "gpt-4o-2024-11-20": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in real-time wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip en generatiemogelijkheden, geschikt voor grootschalige toepassingen zoals klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "gpt-4o-audio-preview": { "description": "GPT-4o Audio model, ondersteunt audio-invoer en -uitvoer." }, "gpt-4o-mini": { "description": "GPT-4o mini is het nieuwste model van OpenAI, gelanceerd na GPT-4 Omni, en ondersteunt zowel tekst- als beeldinvoer met tekstuitvoer. Als hun meest geavanceerde kleine model is het veel goedkoper dan andere recente toonaangevende modellen en meer dan 60% goedkoper dan GPT-3.5 Turbo. Het behoudt de meest geavanceerde intelligentie met een aanzienlijke prijs-kwaliteitverhouding. GPT-4o mini behaalde 82% op de MMLU-test en staat momenteel hoger in chatvoorkeuren dan GPT-4." }, "gpt-4o-mini-audio-preview": { "description": "GPT-4o mini Audio model, ondersteunt audio-invoer en -uitvoer." }, "gpt-4o-mini-realtime-preview": { "description": "GPT-4o-mini realtime versie, ondersteunt audio en tekst realtime invoer en uitvoer." }, "gpt-4o-mini-search-preview": { "description": "GPT-4o mini zoekpreview is een model dat speciaal is getraind om webzoekopdrachten te begrijpen en uit te voeren, gebruikmakend van de Chat Completions API. Naast tokenkosten worden webzoekopdrachten ook per toolaanroep in rekening gebracht." }, "gpt-4o-mini-tts": { "description": "GPT-4o mini TTS is een tekst-naar-spraak model dat is gebaseerd op GPT-4o mini, en biedt hoge kwaliteit spraakgeneratie tegen een lagere prijs." }, "gpt-4o-realtime-preview": { "description": "GPT-4o realtime versie, ondersteunt audio en tekst realtime invoer en uitvoer." }, "gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01": { "description": "GPT-4o realtime versie, ondersteunt audio en tekst realtime invoer en uitvoer." }, "gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17": { "description": "GPT-4o realtime versie, ondersteunt audio en tekst realtime invoer en uitvoer." }, "gpt-4o-search-preview": { "description": "GPT-4o zoekpreview is een model dat speciaal is getraind om webzoekopdrachten te begrijpen en uit te voeren, gebruikmakend van de Chat Completions API. Naast tokenkosten worden webzoekopdrachten ook per toolaanroep in rekening gebracht." }, "grok-2-1212": { "description": "Dit model heeft verbeteringen aangebracht in nauwkeurigheid, instructievolging en meertalige capaciteiten." }, "grok-2-vision-1212": { "description": "Dit model heeft verbeteringen aangebracht in nauwkeurigheid, instructievolging en meertalige capaciteiten." }, "grok-3": { "description": "Vlaggenschipmodel, gespecialiseerd in data-extractie, programmeren en tekstsamenvatting voor bedrijfsapplicaties, met diepgaande kennis in financiën, gezondheidszorg, recht en wetenschap." }, "grok-3-fast": { "description": "Vlaggenschipmodel, gespecialiseerd in data-extractie, programmeren en tekstsamenvatting voor bedrijfsapplicaties, met diepgaande kennis in financiën, gezondheidszorg, recht en wetenschap." }, "grok-3-mini": { "description": "Lichtgewicht model dat eerst nadenkt voor het reageren. Snel en intelligent, geschikt voor logische taken zonder diepgaande domeinkennis en kan de oorspronkelijke denkprocessen vastleggen." }, "grok-3-mini-fast": { "description": "Lichtgewicht model dat eerst nadenkt voor het reageren. Snel en intelligent, geschikt voor logische taken zonder diepgaande domeinkennis en kan de oorspronkelijke denkprocessen vastleggen." }, "gryphe/mythomax-l2-13b": { "description": "MythoMax l2 13B is een taalmodel dat creativiteit en intelligentie combineert door meerdere topmodellen te integreren." }, "hunyuan-code": { "description": "Het nieuwste codegeneratiemodel van Hunyuan, getraind op 200B hoogwaardige codegegevens, met een half jaar training op hoogwaardige SFT-gegevens, met een vergroot contextvenster van 8K, en staat bovenaan de automatische evaluatie-indicatoren voor codegeneratie in vijf grote programmeertalen; presteert in de eerste divisie op basis van handmatige kwaliteitsbeoordelingen van 10 aspecten van code-taken in vijf grote talen." }, "hunyuan-functioncall": { "description": "Het nieuwste MOE-architectuur FunctionCall-model van Hunyuan, getraind op hoogwaardige FunctionCall-gegevens, met een contextvenster van 32K, en staat voorop in meerdere dimensies van evaluatie-indicatoren." }, "hunyuan-large": { "description": "Het Hunyuan-large model heeft een totaal aantal parameters van ongeveer 389B, met ongeveer 52B actieve parameters, en is het grootste en beste open-source MoE-model met Transformer-architectuur in de industrie." }, "hunyuan-large-longcontext": { "description": "Uitstekend in het verwerken van lange teksttaken zoals document samenvattingen en documentvragen, en heeft ook de capaciteit om algemene tekstgeneratietaken uit te voeren. Het presteert uitstekend in de analyse en generatie van lange teksten en kan effectief omgaan met complexe en gedetailleerde lange inhoudsverwerkingsbehoeften." }, "hunyuan-large-vision": { "description": "Dit model is geschikt voor scenario's met beeld- en tekstbegrip. Het is een visueel-taal groot model gebaseerd op Hunyuan Large training, ondersteunt meerdere afbeeldingen met willekeurige resoluties plus tekstinvoer, genereert tekstinhoud en richt zich op taken gerelateerd aan beeld-tekstbegrip, met significante verbeteringen in meertalige beeld-tekstbegrip." }, "hunyuan-lite": { "description": "Geüpgraded naar een MOE-structuur, met een contextvenster van 256k, en leidt in verschillende evaluatiesets op het gebied van NLP, code, wiskunde en industrie ten opzichte van vele open-source modellen." }, "hunyuan-lite-vision": { "description": "De nieuwste 7B multimodale Hunyuan-model, met een contextvenster van 32K, ondersteunt multimodale gesprekken in het Chinees en het Engels, objectherkenning in afbeeldingen, document- en tabelbegrip, multimodale wiskunde, enz., en scoort op meerdere dimensies beter dan 7B concurrentiemodellen." }, "hunyuan-pro": { "description": "Een MOE-32K lange tekstmodel met triljoenen parameters. Bereikt een absoluut leidend niveau op verschillende benchmarks, met complexe instructies en redenering, beschikt over complexe wiskundige capaciteiten, ondersteunt function calls, en is geoptimaliseerd voor toepassingen in meertalige vertaling, financiële, juridische en medische gebieden." }, "hunyuan-role": { "description": "Het nieuwste rolspelmodel van Hunyuan, een rolspelmodel dat is ontwikkeld door de officiële fine-tuning training van Hunyuan, dat is getraind op basis van rolspel-scenario datasets, en betere basisprestaties biedt in rolspel-scenario's." }, "hunyuan-standard": { "description": "Maakt gebruik van een betere routeringsstrategie en verlicht tegelijkertijd de problemen van load balancing en expert convergentie. Voor lange teksten bereikt de naald in een hooiberg-index 99,9%. MOE-32K biedt een relatief betere prijs-kwaliteitverhouding, en kan lange tekstinvoer verwerken terwijl het effect en prijs in balans houdt." }, "hunyuan-standard-256K": { "description": "Maakt gebruik van een betere routeringsstrategie en verlicht tegelijkertijd de problemen van load balancing en expert convergentie. Voor lange teksten bereikt de naald in een hooiberg-index 99,9%. MOE-256K doorbreekt verder in lengte en effectiviteit, waardoor de invoerlengte aanzienlijk wordt vergroot." }, "hunyuan-standard-vision": { "description": "De nieuwste multimodale Hunyuan-model, ondersteunt meertalige antwoorden, met evenwichtige capaciteiten in het Chinees en het Engels." }, "hunyuan-t1-20250321": { "description": "Biedt een uitgebreide opbouw van modelcapaciteiten in zowel exacte als sociale wetenschappen, met sterke mogelijkheden voor het vastleggen van lange tekstinformatie. Ondersteunt redenering en antwoorden op wetenschappelijke vragen van verschillende moeilijkheidsgraden, zoals wiskunde/logica/wetenschap/code." }, "hunyuan-t1-20250403": { "description": "Verbeter de codegeneratie op projectniveau; verhoog de kwaliteit van tekstgeneratie en schrijfvaardigheid; verbeter het begrip van tekstonderwerpen, multi-turn en to-the-point instructies en woordbegrip; optimaliseer problemen met gemengde traditionele en vereenvoudigde karakters en gemengde Chinese en Engelse output." }, "hunyuan-t1-20250529": { "description": "Geoptimaliseerd voor tekstcreatie en essay schrijven, verbeterde vaardigheden in frontend codering, wiskunde en logisch redeneren, en verbeterde instructievolging." }, "hunyuan-t1-latest": { "description": "De eerste ultra-grote Hybrid-Transformer-Mamba inferentiemodel in de industrie, dat de inferentiemogelijkheden uitbreidt, met een superieure decodesnelheid en verder afgestemd op menselijke voorkeuren." }, "hunyuan-t1-vision": { "description": "Hunyuan multimodaal begrip en diepdenkend model, ondersteunt native multimodale lange-denk-ketens, excelleert in diverse beeldredeneerscenario's en verbetert aanzienlijk ten opzichte van snelle denkers bij exacte wetenschappen." }, "hunyuan-turbo": { "description": "Een previewversie van het nieuwe generatie grote taalmodel van Hunyuan, met een nieuwe hybride expertmodel (MoE) structuur, die sneller inferentie-efficiëntie biedt en betere prestaties levert dan hunyan-pro." }, "hunyuan-turbo-20241223": { "description": "Deze versie optimaliseert: gegevensinstructiescaling, wat de algemene generalisatiecapaciteit van het model aanzienlijk verbetert; aanzienlijke verbetering van wiskunde-, code- en logische redeneervaardigheden; optimalisatie van tekstbegrip en woordbegrip gerelateerde capaciteiten; optimalisatie van de kwaliteit van tekstcreatie en inhoudsgeneratie." }, "hunyuan-turbo-latest": { "description": "Algemene ervaring optimalisatie, inclusief NLP-begrip, tekstcreatie, casual gesprekken, kennisvragen, vertalingen, en domeinspecifieke toepassingen; verbetering van de menselijkheid, optimalisatie van de emotionele intelligentie van het model; verbetering van het vermogen van het model om actief te verduidelijken bij vage intenties; verbetering van de verwerking van vragen over woord- en zinsanalyse; verbetering van de kwaliteit en interactie van creaties; verbetering van de ervaring in meerdere rondes." }, "hunyuan-turbo-vision": { "description": "De nieuwe generatie visuele taal vlaggenschipmodel van Hunyuan, met een geheel nieuwe hybride expertmodel (MoE) structuur, biedt aanzienlijke verbeteringen in basisherkenning, inhoudcreatie, kennisvragen, en analytische redeneervaardigheden in vergelijking met de vorige generatie modellen." }, "hunyuan-turbos-20250313": { "description": "Uniformeer de stijl van wiskundige oplossingsstappen en versterk multi-turn wiskundige vraag-en-antwoord sessies. Optimaliseer de schrijfstijl van tekstcreatie, verwijder AI-achtige kenmerken en voeg literaire flair toe." }, "hunyuan-turbos-20250416": { "description": "Upgrade van het pre-trainingsfundament, versterkt het begrip en de naleving van instructies; verbetert wiskundige, codeer-, logische en wetenschappelijke vaardigheden tijdens de afstemmingsfase; verhoogt de kwaliteit van creatieve teksten, tekstbegrip, vertaalnauwkeurigheid en kennisvragen; versterkt de capaciteiten van agenten in diverse domeinen, met speciale aandacht voor het begrip van multi-turn dialogen." }, "hunyuan-turbos-20250604": { "description": "Upgrade van de pre-trainingsbasis, verbeterde schrijf- en leesbegripvaardigheden, aanzienlijke verbetering van codeer- en wetenschappelijke vaardigheden, en voortdurende verbetering in het volgen van complexe instructies." }, "hunyuan-turbos-latest": { "description": "hunyuan-TurboS is de nieuwste versie van het Hunyuan vlaggenschipmodel, met verbeterde denkcapaciteiten en een betere gebruikerservaring." }, "hunyuan-turbos-longtext-128k-20250325": { "description": "Uitstekend in het verwerken van lange teksttaken zoals documentsamenvattingen en documentvragen, en heeft ook de capaciteit om algemene tekstgeneratietaken uit te voeren. Het presteert uitstekend in de analyse en generatie van lange teksten en kan effectief omgaan met complexe en gedetailleerde lange inhoud." }, "hunyuan-turbos-role-plus": { "description": "De nieuwste versie van het Hunyuan rollenspelmodel, officieel fijngetuned door Hunyuan, getraind met datasets voor rollenspelscenario's, biedt betere basisprestaties in rollenspelsituaties." }, "hunyuan-vision": { "description": "Het nieuwste multimodale model van Hunyuan, ondersteunt het genereren van tekstinhoud op basis van afbeelding + tekstinvoer." }, "internlm/internlm2_5-7b-chat": { "description": "InternLM2.5 biedt intelligente gespreksoplossingen voor meerdere scenario's." }, "internlm2.5-latest": { "description": "Onze nieuwste modelreeks met uitstekende redeneervaardigheden, ondersteunt een contextlengte van 1M en heeft verbeterde instructievolging en toolaanroepmogelijkheden." }, "internlm3-latest": { "description": "Onze nieuwste modelreeks heeft uitstekende inferentieprestaties en leidt de open-source modellen in dezelfde klasse. Standaard gericht op ons recentste InternLM3 model." }, "internvl2.5-latest": { "description": "De InternVL2.5 versie die we nog steeds onderhouden, biedt uitstekende en stabiele prestaties. Standaard gericht op ons recentste InternVL2.5-seriemodel, momenteel gericht op internvl2.5-78b." }, "internvl3-latest": { "description": "Ons nieuwste multimodale grote model, met verbeterde beeld- en tekstbegripcapaciteiten en lange termijn beeldbegrip, presteert op het niveau van toonaangevende gesloten modellen. Standaard gericht op ons recentste InternVL-seriemodel, momenteel gericht op internvl3-78b." }, "jamba-large": { "description": "Ons krachtigste en meest geavanceerde model, speciaal ontworpen voor het verwerken van complexe taken op bedrijfsniveau, met uitstekende prestaties." }, "jamba-mini": { "description": "Het meest efficiënte model in zijn klasse, met een balans tussen snelheid en kwaliteit, en een compact formaat." }, "jina-deepsearch-v1": { "description": "Diepe zoekopdrachten combineren webzoekopdrachten, lezen en redeneren voor een uitgebreide verkenning. Je kunt het beschouwen als een agent die jouw onderzoeksopdracht aanneemt - het zal een uitgebreide zoektocht uitvoeren en meerdere iteraties doorlopen voordat het een antwoord geeft. Dit proces omvat voortdurende onderzoek, redeneren en het oplossen van problemen vanuit verschillende invalshoeken. Dit is fundamenteel anders dan het rechtstreeks genereren van antwoorden uit voorgetrainde gegevens door standaard grote modellen en het vertrouwen op eenmalige oppervlakkige zoekopdrachten van traditionele RAG-systemen." }, "kimi-latest": { "description": "Kimi slimme assistent product maakt gebruik van het nieuwste Kimi grote model, dat mogelijk nog niet stabiele functies bevat. Ondersteunt beeldbegrip en kiest automatisch het 8k/32k/128k model als factureringsmodel op basis van de lengte van de context van het verzoek." }, "kimi-thinking-preview": { "description": "kimi-thinking-preview model is een multimodaal denkmodel met multimodale en algemene redeneervaardigheden, aangeboden door de donkere zijde van de maan. Het blinkt uit in diep redeneren en helpt bij het oplossen van complexere problemen." }, "learnlm-1.5-pro-experimental": { "description": "LearnLM is een experimenteel, taak-specifiek taalmodel dat is getraind volgens de principes van de leerwetenschap, en kan systeeminstructies volgen in onderwijs- en leeromgevingen, en fungeert als een expertmentor." }, "learnlm-2.0-flash-experimental": { "description": "LearnLM is een experimenteel, taakgericht taalmodel, getraind om te voldoen aan de principes van leerwetenschap, kan systeeminstructies volgen in onderwijs- en leerscenario's, en fungeert als een expertmentor." }, "lite": { "description": "Spark Lite is een lichtgewicht groot taalmodel met extreem lage latentie en efficiënte verwerkingscapaciteit. Het is volledig gratis en open, en ondersteunt realtime online zoekfunctionaliteit. De snelle respons maakt het uitermate geschikt voor inferentie op apparaten met lage rekenkracht en modelafstemming, wat gebruikers uitstekende kosteneffectiviteit en een slimme ervaring biedt, vooral in kennisvragen, contentgeneratie en zoekscenario's." }, "llama-2-7b-chat": { "description": "Llama2 is een reeks grote taalmodellen (LLM's) ontwikkeld en open-gebruik gemaakt door Meta. Deze reeks omvat generatieve tekstmodellen met verschillende groottes, variërend van 7 miljard tot 70 miljard parameters, die zijn voorgetraind en fijn afgesteld. Op architectuurniveau is Llama2 een automatisch regressief taalmodel dat gebruik maakt van een geoptimaliseerde transformer-architectuur. Aangepaste versies maken gebruik van toezichtsfijnafstelling (SFT) en versterkingsleren met menselijke feedback (RLHF) om de voorkeuren van mensen met betrekking tot nuttigheid en veiligheid te aligneren. Llama2 presteert opmerkelijk goed op verschillende academische datasets en biedt inspiratie voor de ontwerp- en ontwikkeling van veel andere modellen." }, "llama-3.1-70b-versatile": { "description": "Llama 3.1 70B biedt krachtigere AI-inferentiecapaciteiten, geschikt voor complexe toepassingen, ondersteunt een enorme rekenverwerking en garandeert efficiëntie en nauwkeurigheid." }, "llama-3.1-8b-instant": { "description": "Llama 3.1 8B is een hoogpresterend model dat snelle tekstgeneratiecapaciteiten biedt, zeer geschikt voor toepassingen die grootschalige efficiëntie en kosteneffectiviteit vereisen." }, "llama-3.1-instruct": { "description": "Llama 3.1 instructie-fijnafstemmodel is geoptimaliseerd voor gesprekssituaties en overtreft vele bestaande open-source chatmodellen op veelvoorkomende branchebenchmarks." }, "llama-3.2-11b-vision-instruct": { "description": "Uitstekende beeldredeneringscapaciteiten op hoge resolutie-afbeeldingen, geschikt voor visuele begrijptoepassingen." }, "llama-3.2-11b-vision-preview": { "description": "Llama 3.2 is ontworpen om taken te verwerken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redeneervaardigheden." }, "llama-3.2-90b-vision-instruct": { "description": "Geavanceerde beeldredeneringscapaciteiten voor visuele begrijppoort toepassingen." }, "llama-3.2-90b-vision-preview": { "description": "Llama 3.2 is ontworpen om taken te verwerken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redeneervaardigheden." }, "llama-3.2-vision-instruct": { "description": "Llama 3.2-Vision instructie-fijnafstemmodel is geoptimaliseerd voor visuele herkenning, afbeeldingsredenering, afbeeldingsbeschrijving en het beantwoorden van algemene vragen over afbeeldingen." }, "llama-3.3-70b-instruct": { "description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023." }, "llama-3.3-70b-versatile": { "description": "Meta Llama 3.3 is een meertalige grote taalmodel (LLM) met 70B (tekstinvoer/tekstuitvoer) dat is voorgetraind en aangepast voor instructies. Het pure tekstmodel van Llama 3.3 is geoptimaliseerd voor meertalige gespreksgebruik en scoort beter dan veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op gangbare industrie benchmarks." }, "llama-3.3-instruct": { "description": "Het Llama 3.3 instructie-fijnafstemmodel is geoptimaliseerd voor gesprekssituaties en overtreft vele bestaande open-source chatmodellen op veelvoorkomende industriebenchmarks." }, "llama3-70b-8192": { "description": "Meta Llama 3 70B biedt ongeëvenaarde complexiteitsverwerkingscapaciteiten, op maat gemaakt voor veeleisende projecten." }, "llama3-8b-8192": { "description": "Meta Llama 3 8B biedt hoogwaardige inferentieprestaties, geschikt voor diverse toepassingsbehoeften." }, "llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview": { "description": "Llama 3 Groq 70B Tool Use biedt krachtige tool-aanroepcapaciteiten en ondersteunt efficiënte verwerking van complexe taken." }, "llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview": { "description": "Llama 3 Groq 8B Tool Use is een model dat is geoptimaliseerd voor efficiënt gebruik van tools, ondersteunt snelle parallelle berekeningen." }, "llama3.1": { "description": "Llama 3.1 is een toonaangevend model van Meta, ondersteunt tot 405B parameters en kan worden toegepast in complexe gesprekken, meertalige vertalingen en data-analyse." }, "llama3.1:405b": { "description": "Llama 3.1 is een toonaangevend model van Meta, ondersteunt tot 405B parameters en kan worden toegepast in complexe gesprekken, meertalige vertalingen en data-analyse." }, "llama3.1:70b": { "description": "Llama 3.1 is een toonaangevend model van Meta, ondersteunt tot 405B parameters en kan worden toegepast in complexe gesprekken, meertalige vertalingen en data-analyse." }, "llava": { "description": "LLaVA is een multimodaal model dat visuele encoder en Vicuna combineert, voor krachtige visuele en taalbegrip." }, "llava-v1.5-7b-4096-preview": { "description": "LLaVA 1.5 7B biedt visuele verwerkingscapaciteiten, genereert complexe output via visuele informatie-invoer." }, "llava:13b": { "description": "LLaVA is een multimodaal model dat visuele encoder en Vicuna combineert, voor krachtige visuele en taalbegrip." }, "llava:34b": { "description": "LLaVA is een multimodaal model dat visuele encoder en Vicuna combineert, voor krachtige visuele en taalbegrip." }, "mathstral": { "description": "MathΣtral is ontworpen voor wetenschappelijk onderzoek en wiskundige inferentie, biedt effectieve rekencapaciteiten en resultaatinterpretatie." }, "max-32k": { "description": "Spark Max 32K is uitgerust met een grote contextverwerkingscapaciteit, met verbeterd begrip van context en logische redeneervaardigheden. Het ondersteunt tekstinvoer van 32K tokens en is geschikt voor het lezen van lange documenten, privé kennisvragen en andere scenario's." }, "megrez-3b-instruct": { "description": "Megrez-3B-Instruct is een grote taalmodel dat volledig zelf is getraind door Wúwèn Xīnqióng. Megrez-3B-Instruct is ontworpen om middels de concepten van zowel hardware als software, een oplossing te bieden die snelle inferentie, compact en krachtig is, en gemakkelijk in gebruik is voor edge-applicaties." }, "meta-llama-3-70b-instruct": { "description": "Een krachtig model met 70 miljard parameters dat uitblinkt in redeneren, coderen en brede taaltoepassingen." }, "meta-llama-3-8b-instruct": { "description": "Een veelzijdig model met 8 miljard parameters, geoptimaliseerd voor dialoog- en tekstgeneratietaken." }, "meta-llama-3.1-405b-instruct": { "description": "De Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerde tekstmodellen zijn geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en presteren beter dan veel beschikbare open source en gesloten chatmodellen op gangbare industriële benchmarks." }, "meta-llama-3.1-70b-instruct": { "description": "De Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerde tekstmodellen zijn geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en presteren beter dan veel beschikbare open source en gesloten chatmodellen op gangbare industriële benchmarks." }, "meta-llama-3.1-8b-instruct": { "description": "De Llama 3.1 instructie-geoptimaliseerde tekstmodellen zijn geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en presteren beter dan veel beschikbare open source en gesloten chatmodellen op gangbare industriële benchmarks." }, "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf": { "description": "LLaMA-2 Chat (13B) biedt uitstekende taalverwerkingscapaciteiten en een geweldige interactie-ervaring." }, "meta-llama/Llama-2-70b-hf": { "description": "LLaMA-2 biedt uitstekende taalverwerkingscapaciteiten en een geweldige interactieve ervaring." }, "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf": { "description": "LLaMA-3 Chat (70B) is een krachtig chatmodel dat complexe gespreksbehoeften ondersteunt." }, "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf": { "description": "LLaMA-3 Chat (8B) biedt meertalige ondersteuning en dekt een breed scala aan domeinkennis." }, "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die zowel visuele als tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraagstukken, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-Turbo": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die zowel visuele als tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraagstukken, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-Turbo": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die zowel visuele als tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraagstukken, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo": { "description": "Meta Llama 3.3 meertalige grote taalmodel (LLM) is een voorgetraind en instructie-aangepast generatief model van 70B (tekstinvoer/tekstuitvoer). Het Llama 3.3 instructie-aangepaste pure tekstmodel is geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en presteert beter dan veel beschikbare open-source en gesloten chatmodellen op gangbare industriële benchmarks." }, "meta-llama/Llama-Vision-Free": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die zowel visuele als tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraagstukken, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Lite": { "description": "Llama 3 70B Instruct Lite is geschikt voor omgevingen die hoge prestaties en lage latentie vereisen." }, "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Turbo": { "description": "Llama 3 70B Instruct Turbo biedt uitstekende taalbegrip en generatiecapaciteiten, geschikt voor de meest veeleisende rekenkundige taken." }, "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite": { "description": "Llama 3 8B Instruct Lite is geschikt voor omgevingen met beperkte middelen en biedt een uitstekende balans in prestaties." }, "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Turbo": { "description": "Llama 3 8B Instruct Turbo is een krachtige grote taalmodel, geschikt voor een breed scala aan toepassingsscenario's." }, "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": { "description": "LLaMA 3.1 405B is een krachtig model voor voortraining en instructiefijnafstemming." }, "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo": { "description": "405B Llama 3.1 Turbo model biedt enorme contextondersteuning voor big data verwerking en presteert uitstekend in grootschalige AI-toepassingen." }, "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B": { "description": "Llama 3.1 is een toonaangevend model van Meta, ondersteunt tot 405B parameters en kan worden toegepast in complexe gesprekken, meertalige vertalingen en data-analyse." }, "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo": { "description": "Llama 3.1 70B model is fijn afgesteld voor toepassingen met hoge belasting, gekwantiseerd naar FP8 voor efficiëntere rekenkracht en nauwkeurigheid, en zorgt voor uitstekende prestaties in complexe scenario's." }, "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo": { "description": "Llama 3.1 8B model maakt gebruik van FP8-kwantisering en ondersteunt tot 131.072 contexttokens, en is een van de beste open-source modellen, geschikt voor complexe taken en presteert beter dan veel industriestandaarden." }, "meta-llama/llama-3-70b-instruct": { "description": "Llama 3 70B Instruct is geoptimaliseerd voor hoogwaardige gespreksscenario's en presteert uitstekend in verschillende menselijke evaluaties." }, "meta-llama/llama-3-8b-instruct": { "description": "Llama 3 8B Instruct is geoptimaliseerd voor hoogwaardige gespreksscenario's en presteert beter dan veel gesloten modellen." }, "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct": { "description": "Llama 3.1 70B Instruct is ontworpen voor hoogwaardige gesprekken en presteert uitstekend in menselijke evaluaties, vooral in interactieve scenario's." }, "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct": { "description": "Llama 3.1 8B Instruct is de nieuwste versie van Meta, geoptimaliseerd voor hoogwaardige gespreksscenario's en presteert beter dan veel toonaangevende gesloten modellen." }, "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct:free": { "description": "LLaMA 3.1 biedt ondersteuning voor meerdere talen en is een van de toonaangevende generatiemodellen in de industrie." }, "meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct": { "description": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct" }, "meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": { "description": "LLaMA 3.2 is ontworpen voor taken die visuele en tekstuele gegevens combineren. Het presteert uitstekend in taken zoals afbeeldingsbeschrijving en visuele vraag-en-antwoord, en overbrugt de kloof tussen taalgeneratie en visuele redenering." }, "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": { "description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023." }, "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": { "description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, dat prestaties biedt die vergelijkbaar zijn met die van het 405B-model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-structuur en verbeterd door middel van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) voor gebruiksvriendelijkheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is speciaal ontworpen voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op verschillende industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023." }, "meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": { "description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct is het grootste en krachtigste model binnen het Llama 3.1 Instruct-model, een geavanceerd model voor conversatie-inferentie en synthetische datageneratie, dat ook kan worden gebruikt als basis voor gespecialiseerde continue pre-training of fine-tuning in specifieke domeinen. De meertalige grote taalmodellen (LLMs) die Llama 3.1 biedt, zijn een set van voorgetrainde, instructie-geoptimaliseerde generatieve modellen, waaronder 8B, 70B en 405B in grootte (tekstinvoer/uitvoer). De tekstmodellen van Llama 3.1, die zijn geoptimaliseerd voor meertalige conversatiegebruik, overtreffen veel beschikbare open-source chatmodellen in gangbare industriële benchmarktests. Llama 3.1 is ontworpen voor commercieel en onderzoeksgebruik in meerdere talen. De instructie-geoptimaliseerde tekstmodellen zijn geschikt voor assistentachtige chats, terwijl de voorgetrainde modellen zich kunnen aanpassen aan verschillende taken voor natuurlijke taalgeneratie. Het Llama 3.1-model ondersteunt ook het verbeteren van andere modellen door gebruik te maken van de output van zijn modellen, inclusief synthetische datageneratie en verfijning. Llama 3.1 is een autoregressief taalmodel dat gebruikmaakt van een geoptimaliseerde transformer-architectuur. De afgestelde versies gebruiken supervisie-finetuning (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) om te voldoen aan menselijke voorkeuren voor behulpzaamheid en veiligheid." }, "meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0": { "description": "De bijgewerkte versie van Meta Llama 3.1 70B Instruct, met een uitgebreid contextlengte van 128K, meertaligheid en verbeterde redeneercapaciteiten. De meertalige grote taalmodellen (LLMs) die door Llama 3.1 worden aangeboden, zijn een set voorgetrainde, instructie-aangepaste generatieve modellen, inclusief 8B, 70B en 405B in grootte (tekstinvoer/uitvoer). De instructie-aangepaste tekstmodellen (8B, 70B, 405B) zijn geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en hebben veel beschikbare open-source chatmodellen overtroffen in gangbare industriële benchmarktests. Llama 3.1 is bedoeld voor commerciële en onderzoeksdoeleinden in meerdere talen. De instructie-aangepaste tekstmodellen zijn geschikt voor assistentachtige chats, terwijl de voorgetrainde modellen kunnen worden aangepast voor verschillende natuurlijke taalgeneratietaken. Llama 3.1-modellen ondersteunen ook het gebruik van hun output om andere modellen te verbeteren, inclusief synthetische gegevensgeneratie en verfijning. Llama 3.1 is een autoregressief taalmodel dat gebruikmaakt van een geoptimaliseerde transformerarchitectuur. De aangepaste versies maken gebruik van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) om te voldoen aan menselijke voorkeuren voor behulpzaamheid en veiligheid." }, "meta.llama3-1-8b-instruct-v1:0": { "description": "De bijgewerkte versie van Meta Llama 3.1 8B Instruct, met een uitgebreid contextlengte van 128K, meertaligheid en verbeterde redeneercapaciteiten. De meertalige grote taalmodellen (LLMs) die door Llama 3.1 worden aangeboden, zijn een set voorgetrainde, instructie-aangepaste generatieve modellen, inclusief 8B, 70B en 405B in grootte (tekstinvoer/uitvoer). De instructie-aangepaste tekstmodellen (8B, 70B, 405B) zijn geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen en hebben veel beschikbare open-source chatmodellen overtroffen in gangbare industriële benchmarktests. Llama 3.1 is bedoeld voor commerciële en onderzoeksdoeleinden in meerdere talen. De instructie-aangepaste tekstmodellen zijn geschikt voor assistentachtige chats, terwijl de voorgetrainde modellen kunnen worden aangepast voor verschillende natuurlijke taalgeneratietaken. Llama 3.1-modellen ondersteunen ook het gebruik van hun output om andere modellen te verbeteren, inclusief synthetische gegevensgeneratie en verfijning. Llama 3.1 is een autoregressief taalmodel dat gebruikmaakt van een geoptimaliseerde transformerarchitectuur. De aangepaste versies maken gebruik van supervisie-fijnstelling (SFT) en versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) om te voldoen aan menselijke voorkeuren voor behulpzaamheid en veiligheid." }, "meta.llama3-70b-instruct-v1:0": { "description": "Meta Llama 3 is een open groot taalmodel (LLM) gericht op ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven, ontworpen om hen te helpen bij het bouwen, experimenteren en verantwoordelijk opschalen van hun generatieve AI-ideeën. Als onderdeel van het basis systeem voor wereldwijde gemeenschapsinnovatie is het zeer geschikt voor contentcreatie, conversatie-AI, taalbegrip, R&D en zakelijke toepassingen." }, "meta.llama3-8b-instruct-v1:0": { "description": "Meta Llama 3 is een open groot taalmodel (LLM) gericht op ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven, ontworpen om hen te helpen bij het bouwen, experimenteren en verantwoordelijk opschalen van hun generatieve AI-ideeën. Als onderdeel van het basis systeem voor wereldwijde gemeenschapsinnovatie is het zeer geschikt voor apparaten met beperkte rekenkracht en middelen, edge-apparaten en snellere trainingstijden." }, "meta/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": { "description": "Uitstekende beeldredeneercapaciteiten op hoge resolutie afbeeldingen, geschikt voor visuele begripstoepassingen." }, "meta/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct": { "description": "Geavanceerde beeldredeneercapaciteiten voor visuele begripagenttoepassingen." }, "meta/Llama-3.3-70B-Instruct": { "description": "Llama 3.3 is het meest geavanceerde meertalige open-source grote taalmodel in de Llama-serie, biedt prestaties vergelijkbaar met een 405B model tegen zeer lage kosten. Gebaseerd op de Transformer-architectuur en verbeterd via supervised fine-tuning (SFT) en reinforcement learning met menselijke feedback (RLHF) voor bruikbaarheid en veiligheid. De instructie-geoptimaliseerde versie is geoptimaliseerd voor meertalige dialogen en presteert beter dan veel open-source en gesloten chatmodellen op diverse industriële benchmarks. Kennisafkapdatum is december 2023." }, "meta/Meta-Llama-3-70B-Instruct": { "description": "Een krachtig model met 70 miljard parameters, uitmuntend in redeneren, coderen en brede taaltoepassingen." }, "meta/Meta-Llama-3-8B-Instruct": { "description": "Een veelzijdig model met 8 miljard parameters, geoptimaliseerd voor dialoog- en tekstgeneratietaken." }, "meta/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 tekstmodel met instructie-finetuning, geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen, presteert uitstekend op veelgebruikte industriële benchmarks vergeleken met beschikbare open-source en gesloten chatmodellen." }, "meta/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 tekstmodel met instructie-finetuning, geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen, presteert uitstekend op veelgebruikte industriële benchmarks vergeleken met beschikbare open-source en gesloten chatmodellen." }, "meta/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": { "description": "Llama 3.1 tekstmodel met instructie-finetuning, geoptimaliseerd voor meertalige dialoogtoepassingen, presteert uitstekend op veelgebruikte industriële benchmarks vergeleken met beschikbare open-source en gesloten chatmodellen." }, "meta/llama-3.1-405b-instruct": { "description": "Geavanceerd LLM, ondersteunt synthetische gegevensgeneratie, kennisdistillatie en redeneren, geschikt voor chatbots, programmeren en specifieke domeintaken." }, "meta/llama-3.1-70b-instruct": { "description": "In staat om complexe gesprekken te ondersteunen, met uitstekende contextbegrip, redeneringsvaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "meta/llama-3.1-8b-instruct": { "description": "Geavanceerd, state-of-the-art model met taalbegrip, uitstekende redeneringsvaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct": { "description": "State-of-the-art visueel-taalmodel, gespecialiseerd in hoogwaardige redeneringen vanuit afbeeldingen." }, "meta/llama-3.2-1b-instruct": { "description": "Geavanceerd, state-of-the-art klein taalmodel met taalbegrip, uitstekende redeneringsvaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "meta/llama-3.2-3b-instruct": { "description": "Geavanceerd, state-of-the-art klein taalmodel met taalbegrip, uitstekende redeneringsvaardigheden en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct": { "description": "State-of-the-art visueel-taalmodel, gespecialiseerd in hoogwaardige redeneringen vanuit afbeeldingen." }, "meta/llama-3.3-70b-instruct": { "description": "Geavanceerd LLM, gespecialiseerd in redeneren, wiskunde, algemene kennis en functieaanroepen." }, "microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-medium model, maar met een groter contextvenster, geschikt voor RAG of weinig prompts." }, "microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct": { "description": "Een model met 14 miljard parameters, kwalitatief beter dan Phi-3-mini, gericht op hoogwaardige, redeneerrijke data." }, "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-mini model, maar met een groter contextvenster, geschikt voor RAG of weinig prompts." }, "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct": { "description": "Het kleinste lid van de Phi-3 familie, geoptimaliseerd voor kwaliteit en lage latentie." }, "microsoft/Phi-3-small-128k-instruct": { "description": "Hetzelfde Phi-3-small model, maar met een groter contextvenster, geschikt voor RAG of weinig prompts." }, "microsoft/Phi-3-small-8k-instruct": { "description": "Een model met 7 miljard parameters, kwalitatief beter dan Phi-3-mini, gericht op hoogwaardige, redeneerrijke data." }, "microsoft/Phi-3.5-mini-instruct": { "description": "Een bijgewerkte versie van het Phi-3-mini model." }, "microsoft/Phi-3.5-vision-instruct": { "description": "Een bijgewerkte versie van het Phi-3-vision model." }, "microsoft/WizardLM-2-8x22B": { "description": "WizardLM 2 is een taalmodel van Microsoft AI dat uitblinkt in complexe gesprekken, meertaligheid, redenering en intelligente assistenttoepassingen." }, "microsoft/wizardlm-2-8x22b": { "description": "WizardLM-2 8x22B is het meest geavanceerde Wizard-model van Microsoft AI, met een uiterst competitieve prestatie." }, "minicpm-v": { "description": "MiniCPM-V is de nieuwe generatie multimodale grote modellen van OpenBMB, met uitstekende OCR-herkenning en multimodaal begrip, geschikt voor een breed scala aan toepassingsscenario's." }, "ministral-3b-latest": { "description": "Ministral 3B is het toonaangevende edge-model van Mistral." }, "ministral-8b-latest": { "description": "Ministral 8B is een zeer kosteneffectief edge-model van Mistral." }, "mistral": { "description": "Mistral is het 7B-model van Mistral AI, geschikt voor variabele taalverwerkingsbehoeften." }, "mistral-ai/Mistral-Large-2411": { "description": "Het vlaggenschipmodel van Mistral, geschikt voor grootschalige redeneertaken of sterk gespecialiseerde complexe taken (zoals synthetische tekstgeneratie, codegeneratie, RAG of agenten)." }, "mistral-ai/Mistral-Nemo": { "description": "Mistral Nemo is een geavanceerd taalmodel (LLM) met toonaangevende redeneercapaciteiten, wereldkennis en codeervaardigheden binnen zijn grootteklasse." }, "mistral-ai/mistral-small-2503": { "description": "Mistral Small is geschikt voor elke taalgebaseerde taak die hoge efficiëntie en lage latentie vereist." }, "mistral-large": { "description": "Mixtral Large is het vlaggenschipmodel van Mistral, dat de capaciteiten van codegeneratie, wiskunde en inferentie combineert, ondersteunt een contextvenster van 128k." }, "mistral-large-instruct": { "description": "Mistral-Large-Instruct-2407 is een geavanceerd dicht grote taalmodel (LLM) met 123 miljard parameters, dat beschikt over state-of-the-art redenerings-, kennis- en coderingcapaciteiten." }, "mistral-large-latest": { "description": "Mistral Large is het vlaggenschipmodel, dat uitblinkt in meertalige taken, complexe inferentie en codegeneratie, ideaal voor high-end toepassingen." }, "mistral-medium-latest": { "description": "Mistral Medium 3 biedt geavanceerde prestaties tegen 8 keer de kosten en vereenvoudigt de implementatie voor bedrijven fundamenteel." }, "mistral-nemo": { "description": "Mistral Nemo is een 12B-model dat is ontwikkeld in samenwerking met Mistral AI en NVIDIA, biedt efficiënte prestaties." }, "mistral-nemo-instruct": { "description": "Mistral-Nemo-Instruct-2407 is een groot taalmodel (LLM) dat een instructie-finetuned versie is van Mistral-Nemo-Base-2407." }, "mistral-small": { "description": "Mistral Small kan worden gebruikt voor elke taalkundige taak die hoge efficiëntie en lage latentie vereist." }, "mistral-small-latest": { "description": "Mistral Small is een kosteneffectieve, snelle en betrouwbare optie voor gebruikscases zoals vertaling, samenvatting en sentimentanalyse." }, "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1": { "description": "Mistral (7B) Instruct staat bekend om zijn hoge prestaties en is geschikt voor verschillende taalgerelateerde taken." }, "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2": { "description": "Mistral 7B is een model dat op aanvraag is fijn afgesteld om geoptimaliseerde antwoorden voor taken te bieden." }, "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3": { "description": "Mistral (7B) Instruct v0.3 biedt efficiënte rekenkracht en natuurlijke taalbegrip, geschikt voor een breed scala aan toepassingen." }, "mistralai/Mistral-7B-v0.1": { "description": "Mistral 7B is een compact maar hoogwaardig model, dat goed presteert in batchverwerking en eenvoudige taken zoals classificatie en tekstgeneratie, met goede redeneringscapaciteiten." }, "mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1": { "description": "Mixtral-8x22B Instruct (141B) is een supergroot taalmodel dat extreem hoge verwerkingsbehoeften ondersteunt." }, "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1": { "description": "Mixtral 8x7B is een voorgetraind spaarzaam mengexpertmodel, gebruikt voor algemene teksttaken." }, "mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1": { "description": "Mixtral 8x7B is een spaarzaam expert-model dat meerdere parameters gebruikt om de redeneringssnelheid te verhogen, ideaal voor meertalige en codegeneratietaken." }, "mistralai/mistral-7b-instruct": { "description": "Mistral 7B Instruct is een hoogwaardig industrieel standaardmodel met snelheidoptimalisatie en ondersteuning voor lange contexten." }, "mistralai/mistral-nemo": { "description": "Mistral Nemo is een model met 7,3 miljard parameters dat meertalige ondersteuning en hoge prestaties biedt." }, "mixtral": { "description": "Mixtral is het expertmodel van Mistral AI, met open-source gewichten en biedt ondersteuning voor codegeneratie en taalbegrip." }, "mixtral-8x7b-32768": { "description": "Mixtral 8x7B biedt hoge fouttolerantie en parallelle verwerkingscapaciteiten, geschikt voor complexe taken." }, "mixtral:8x22b": { "description": "Mixtral is het expertmodel van Mistral AI, met open-source gewichten en biedt ondersteuning voor codegeneratie en taalbegrip." }, "moonshot-v1-128k": { "description": "Moonshot V1 128K is een model met een superlange contextverwerkingscapaciteit, geschikt voor het genereren van zeer lange teksten, voldoet aan de behoeften van complexe generatietaken en kan tot 128.000 tokens verwerken, zeer geschikt voor onderzoek, academische en grote documentgeneratie." }, "moonshot-v1-128k-vision-preview": { "description": "Het Kimi visuele model (inclusief moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview, enz.) kan de inhoud van afbeeldingen begrijpen, inclusief afbeeldingstekst, kleuren en vormen van objecten." }, "moonshot-v1-32k": { "description": "Moonshot V1 32K biedt een gemiddelde contextverwerkingscapaciteit, kan 32.768 tokens verwerken, bijzonder geschikt voor het genereren van verschillende lange documenten en complexe gesprekken, toegepast in contentcreatie, rapportgeneratie en conversatiesystemen." }, "moonshot-v1-32k-vision-preview": { "description": "Het Kimi visuele model (inclusief moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview, enz.) kan de inhoud van afbeeldingen begrijpen, inclusief afbeeldingstekst, kleuren en vormen van objecten." }, "moonshot-v1-8k": { "description": "Moonshot V1 8K is speciaal ontworpen voor het genereren van korte teksttaken, met efficiënte verwerkingsprestaties, kan 8.192 tokens verwerken, zeer geschikt voor korte gesprekken, notities en snelle contentgeneratie." }, "moonshot-v1-8k-vision-preview": { "description": "Het Kimi visuele model (inclusief moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview, enz.) kan de inhoud van afbeeldingen begrijpen, inclusief afbeeldingstekst, kleuren en vormen van objecten." }, "moonshot-v1-auto": { "description": "Moonshot V1 Auto kan het geschikte model kiezen op basis van het aantal Tokens dat momenteel door de context wordt gebruikt." }, "nousresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b": { "description": "Hermes 2 Pro Llama 3 8B is een upgrade van Nous Hermes 2, met de nieuwste intern ontwikkelde datasets." }, "nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF": { "description": "Llama 3.1 Nemotron 70B is een op maat gemaakt groot taalmodel van NVIDIA, ontworpen om de hulp van LLM-gegenereerde reacties op gebruikersvragen te verbeteren. Dit model presteert uitstekend in benchmarktests zoals Arena Hard, AlpacaEval 2 LC en GPT-4-Turbo MT-Bench, en staat per 1 oktober 2024 op de eerste plaats in alle drie de automatische afstemmingsbenchmarktests. Het model is getraind met RLHF (met name REINFORCE), Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward en HelpSteer2-Preference prompts op basis van het Llama-3.1-70B-Instruct model." }, "nvidia/llama-3.1-nemotron-51b-instruct": { "description": "Uniek taalmodel dat ongeëvenaarde nauwkeurigheid en efficiëntie biedt." }, "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct": { "description": "Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct is een op maat gemaakt groot taalmodel van NVIDIA, ontworpen om de nuttigheid van de door LLM gegenereerde reacties te verbeteren." }, "o1": { "description": "Gefocust op geavanceerd redeneren en het oplossen van complexe problemen, inclusief wiskunde en wetenschappelijke taken. Zeer geschikt voor toepassingen die diepgaand begrip van context en agentwerkstromen vereisen." }, "o1-mini": { "description": "o1-mini is een snel en kosteneffectief redeneermodel dat is ontworpen voor programmeer-, wiskunde- en wetenschappelijke toepassingen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "o1-preview": { "description": "o1 is het nieuwe redeneermodel van OpenAI, geschikt voor complexe taken die uitgebreide algemene kennis vereisen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "o1-pro": { "description": "De o1-serie modellen zijn getraind met versterkend leren, kunnen nadenken voordat ze antwoorden en complexe redeneertaken uitvoeren. Het o1-pro model gebruikt meer rekenkracht voor diepgaander denken, waardoor het continu betere antwoorden levert." }, "o3": { "description": "o3 is een veelzijdig en krachtig model dat uitblinkt in verschillende domeinen. Het stelt nieuwe normen voor wiskunde, wetenschap, programmeren en visuele redeneringstaken. Het is ook bedreven in technische schrijfvaardigheid en het volgen van instructies. Gebruikers kunnen het gebruiken om teksten, code en afbeeldingen te analyseren en complexe meerstapsproblemen op te lossen." }, "o3-mini": { "description": "o3-mini is ons nieuwste kleine inferentiemodel dat hoge intelligentie biedt met dezelfde kosten- en vertragingdoelen als o1-mini." }, "o3-pro": { "description": "Het o3-pro model gebruikt meer rekenkracht om dieper na te denken en altijd betere antwoorden te bieden, alleen ondersteund onder de Responses API." }, "o4-mini": { "description": "o4-mini is ons nieuwste compacte model uit de o-serie. Het is geoptimaliseerd voor snelle en efficiënte inferentie, met een hoge efficiëntie en prestaties in codering en visuele taken." }, "open-codestral-mamba": { "description": "Codestral Mamba is een Mamba 2-taalmodel dat zich richt op codegeneratie en krachtige ondersteuning biedt voor geavanceerde code- en inferentietaken." }, "open-mistral-7b": { "description": "Mistral 7B is een compact maar hoogpresterend model, dat uitblinkt in batchverwerking en eenvoudige taken zoals classificatie en tekstgeneratie, met goede inferentiecapaciteiten." }, "open-mistral-nemo": { "description": "Mistral Nemo is een 12B-model ontwikkeld in samenwerking met Nvidia, biedt uitstekende inferentie- en coderingsprestaties, gemakkelijk te integreren en te vervangen." }, "open-mixtral-8x22b": { "description": "Mixtral 8x22B is een groter expertmodel dat zich richt op complexe taken, biedt uitstekende inferentiecapaciteiten en een hogere doorvoer." }, "open-mixtral-8x7b": { "description": "Mixtral 8x7B is een spaarzaam expertmodel dat meerdere parameters benut om de inferentiesnelheid te verhogen, geschikt voor het verwerken van meertalige en codegeneratietaken." }, "openai/gpt-4.1": { "description": "GPT-4.1 is ons vlaggenschipmodel voor complexe taken. Het is zeer geschikt voor het oplossen van problemen over verschillende domeinen." }, "openai/gpt-4.1-mini": { "description": "GPT-4.1 mini biedt een balans tussen intelligentie, snelheid en kosten, waardoor het een aantrekkelijke keuze is voor veel gebruiksscenario's." }, "openai/gpt-4.1-nano": { "description": "GPT-4.1 nano is het snelste en meest kosteneffectieve GPT-4.1 model." }, "openai/gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." }, "openai/gpt-4o-mini": { "description": "GPT-4o mini is het nieuwste model van OpenAI, gelanceerd na GPT-4 Omni, dat tekst- en afbeeldingsinvoer ondersteunt en tekstuitvoer genereert. Als hun meest geavanceerde kleine model is het veel goedkoper dan andere recente toonaangevende modellen en meer dan 60% goedkoper dan GPT-3.5 Turbo. Het behoudt de meest geavanceerde intelligentie met een aanzienlijke prijs-kwaliteitverhouding. GPT-4o mini behaalde 82% op de MMLU-test en staat momenteel hoger in chatvoorkeuren dan GPT-4." }, "openai/o1": { "description": "o1 is het nieuwe redeneermodel van OpenAI, ondersteunt tekst- en beeldinvoer en genereert tekstuitvoer, geschikt voor complexe taken die brede algemene kennis vereisen. Dit model heeft een context van 200K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "openai/o1-mini": { "description": "o1-mini is een snel en kosteneffectief redeneermodel dat is ontworpen voor programmeer-, wiskunde- en wetenschappelijke toepassingen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "openai/o1-preview": { "description": "o1 is het nieuwe redeneermodel van OpenAI, geschikt voor complexe taken die uitgebreide algemene kennis vereisen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "openai/o3": { "description": "o3 is een krachtige, veelzijdige model dat uitblinkt in verschillende domeinen. Het stelt nieuwe normen voor wiskunde, wetenschap, programmeren en visuele redeneertaken. Het is ook bedreven in technische schrijfvaardigheid en het opvolgen van instructies. Gebruikers kunnen het gebruiken om teksten, code en afbeeldingen te analyseren en complexe problemen met meerdere stappen op te lossen." }, "openai/o3-mini": { "description": "o3-mini biedt hoge intelligentie met dezelfde kosten- en vertragingdoelen als o1-mini." }, "openai/o3-mini-high": { "description": "o3-mini high is een versie met een hoog redeneerniveau die hoge intelligentie biedt met dezelfde kosten- en vertragingdoelen als o1-mini." }, "openai/o4-mini": { "description": "o4-mini is geoptimaliseerd voor snelle en efficiënte inferentie, met hoge efficiëntie en prestaties in codering en visuele taken." }, "openai/o4-mini-high": { "description": "o4-mini high inference level versie, geoptimaliseerd voor snelle en efficiënte inferentie, met hoge efficiëntie en prestaties in codering en visuele taken." }, "openrouter/auto": { "description": "Afhankelijk van de contextlengte, het onderwerp en de complexiteit, wordt uw verzoek verzonden naar Llama 3 70B Instruct, Claude 3.5 Sonnet (zelfregulerend) of GPT-4o." }, "phi3": { "description": "Phi-3 is een lichtgewicht open model van Microsoft, geschikt voor efficiënte integratie en grootschalige kennisinferentie." }, "phi3:14b": { "description": "Phi-3 is een lichtgewicht open model van Microsoft, geschikt voor efficiënte integratie en grootschalige kennisinferentie." }, "pixtral-12b-2409": { "description": "Het Pixtral model toont sterke capaciteiten in taken zoals grafiek- en beeldbegrip, documentvraag-en-antwoord, multimodale redenering en instructievolging, en kan afbeeldingen met natuurlijke resolutie en beeldverhouding verwerken, evenals een onbeperkt aantal afbeeldingen in een lange contextvenster van maximaal 128K tokens." }, "pixtral-large-latest": { "description": "Pixtral Large is een open-source multimodaal model met 124 miljard parameters, gebaseerd op Mistral Large 2. Dit is ons tweede model in de multimodale familie en toont geavanceerde beeldbegripcapaciteiten." }, "pro-128k": { "description": "Spark Pro 128K is uitgerust met een zeer grote contextverwerkingscapaciteit, in staat om tot 128K contextinformatie te verwerken. Het is bijzonder geschikt voor lange teksten die een volledige analyse en langdurige logische verbanden vereisen, en biedt een vloeiende en consistente logica met diverse ondersteuningen voor citaten in complexe tekstcommunicatie." }, "qvq-72b-preview": { "description": "Het QVQ-model is een experimenteel onderzoeksmodel ontwikkeld door het Qwen-team, gericht op het verbeteren van visuele redeneervaardigheden, vooral in het domein van wiskundige redenering." }, "qvq-max": { "description": "Tongyi Qianwen QVQ visueel redeneermodel, ondersteunt visuele input en keten van gedachten output, toont sterkere capaciteiten in wiskunde, programmeren, visuele analyse, creatie en algemene taken." }, "qvq-plus": { "description": "Visueel redeneermodel. Ondersteunt visuele input en keten van gedachten output. De plus-versie, uitgebracht na het qvq-max model, biedt snellere redeneersnelheid en een betere balans tussen effectiviteit en kosten in vergelijking met het qvq-max model." }, "qwen-coder-plus": { "description": "Tongyi Qianwen codeermodel." }, "qwen-coder-turbo": { "description": "Tongyi Qianwen codeermodel." }, "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Het Tongyi Qianwen codeermodel." }, "qwen-long": { "description": "Qwen is een grootschalig taalmodel dat lange tekstcontexten ondersteunt, evenals dialoogfunctionaliteit op basis van lange documenten en meerdere documenten." }, "qwen-math-plus": { "description": "Tongyi Qianwen wiskundemodel, speciaal ontworpen voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen-math-plus-latest": { "description": "Het Tongyi Qianwen wiskundemodel is speciaal ontworpen voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen-math-turbo": { "description": "Tongyi Qianwen wiskundemodel, speciaal ontworpen voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen-math-turbo-latest": { "description": "Het Tongyi Qianwen wiskundemodel is speciaal ontworpen voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen-max": { "description": "Qwen is een enorme versie van het grootschalige taalmodel, dat ondersteuning biedt voor verschillende taalinputs zoals Chinees en Engels en momenteel de API-modellen achter de Qwen 2.5-productversie vertegenwoordigt." }, "qwen-omni-turbo": { "description": "De Qwen-Omni serie modellen ondersteunen multimodale input, waaronder video, audio, afbeeldingen en tekst, en genereren audio en tekst als output." }, "qwen-plus": { "description": "Qwen is een verbeterde versie van het grootschalige taalmodel dat ondersteuning biedt voor verschillende taalinputs zoals Chinees en Engels." }, "qwen-turbo": { "description": "Qwen is een grootschalig taalmodel dat ondersteuning biedt voor verschillende taalinputs zoals Chinees en Engels." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL ondersteunt flexibele interactiemethoden, inclusief meerdere afbeeldingen, meerdere rondes van vraag en antwoord, en creatiecapaciteiten." }, "qwen-vl-max": { "description": "Tongyi Qianwen ultra-grootschalig visueel-taalmodel. Vergeleken met de verbeterde versie, verbetert het opnieuw de visuele redeneercapaciteit en instructienaleving, en biedt een hoger niveau van visuele perceptie en cognitie." }, "qwen-vl-max-latest": { "description": "Het Tongyi Qianwen ultra-grootschalige visuele taalmodel. In vergelijking met de verbeterde versie, verhoogt het opnieuw de visuele redeneervaardigheden en de naleving van instructies, en biedt het een hoger niveau van visuele waarneming en cognitie." }, "qwen-vl-ocr": { "description": "Tongyi Qianwen OCR is een gespecialiseerd model voor teksterkenning, gericht op het extraheren van tekst uit documenten, tabellen, examenvragen, handgeschreven tekst en andere beeldtypen. Het kan meerdere talen herkennen, waaronder Chinees, Engels, Frans, Japans, Koreaans, Duits, Russisch, Italiaans, Vietnamees en Arabisch." }, "qwen-vl-plus": { "description": "Verbeterde versie van het Tongyi Qianwen grootschalige visueel-taalmodel. Verbetert aanzienlijk de detailherkenning en tekstherkenning, ondersteunt afbeeldingen met meer dan een miljoen pixels en afbeeldingen met willekeurige verhoudingen." }, "qwen-vl-plus-latest": { "description": "De verbeterde versie van het Tongyi Qianwen grootschalige visuele taalmodel. Het verbetert aanzienlijk de detailherkenning en tekstherkenning, ondersteunt resoluties van meer dan een miljoen pixels en afbeeldingen met elke verhouding." }, "qwen-vl-v1": { "description": "Geïnitieerd met het Qwen-7B taalmodel, voegt het een afbeeldingsmodel toe, met een invoerresolutie van 448 voor het voorgetrainde model." }, "qwen/qwen-2-7b-instruct": { "description": "Qwen2 is de gloednieuwe serie van grote taalmodellen van Qwen. Qwen2 7B is een transformer-gebaseerd model dat uitblinkt in taalbegrip, meertalige capaciteiten, programmeren, wiskunde en redenering." }, "qwen/qwen-2-7b-instruct:free": { "description": "Qwen2 is een gloednieuwe serie grote taalmodellen met sterkere begrip- en generatiecapaciteiten." }, "qwen/qwen-2-vl-72b-instruct": { "description": "Qwen2-VL is de nieuwste iteratie van het Qwen-VL-model en heeft geavanceerde prestaties behaald in visuele begrip benchmarktests, waaronder MathVista, DocVQA, RealWorldQA en MTVQA. Qwen2-VL kan video's van meer dan 20 minuten begrijpen voor hoogwaardige video-gebaseerde vraag-en-antwoord, dialoog en contentcreatie. Het heeft ook complexe redenerings- en besluitvormingscapaciteiten en kan worden geïntegreerd met mobiele apparaten, robots, enzovoort, voor automatische operaties op basis van visuele omgevingen en tekstinstructies. Naast Engels en Chinees ondersteunt Qwen2-VL nu ook het begrijpen van tekst in verschillende talen in afbeeldingen, waaronder de meeste Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees." }, "qwen/qwen-2.5-72b-instruct": { "description": "Qwen2.5-72B-Instruct is een van de nieuwste grote taalmodellen die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit 72B-model heeft aanzienlijke verbeteringen in codering en wiskunde. Het model biedt ook ondersteuning voor meerdere talen, met meer dan 29 talen, waaronder Chinees en Engels. Het model heeft aanzienlijke verbeteringen in het volgen van instructies, het begrijpen van gestructureerde gegevens en het genereren van gestructureerde output (vooral JSON)." }, "qwen/qwen2.5-32b-instruct": { "description": "Qwen2.5-32B-Instruct is een van de nieuwste grote taalmodellen die door Alibaba Cloud is uitgebracht. Dit 32B-model heeft aanzienlijke verbeteringen in codering en wiskunde. Het model biedt ook ondersteuning voor meerdere talen, met meer dan 29 talen, waaronder Chinees en Engels. Het model heeft aanzienlijke verbeteringen in het volgen van instructies, het begrijpen van gestructureerde gegevens en het genereren van gestructureerde output (vooral JSON)." }, "qwen/qwen2.5-7b-instruct": { "description": "LLM gericht op zowel Chinees als Engels, gericht op taal, programmeren, wiskunde, redeneren en meer." }, "qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct": { "description": "Geavanceerd LLM, ondersteunt codegeneratie, redeneren en reparatie, dekt gangbare programmeertalen." }, "qwen/qwen2.5-coder-7b-instruct": { "description": "Krachtig middelgroot codeermodel, ondersteunt 32K contextlengte, gespecialiseerd in meertalige programmering." }, "qwen/qwen3-14b": { "description": "Qwen3-14B is een dichte causale taalmodel met 14 miljard parameters in de Qwen3 serie, speciaal ontworpen voor complexe redenering en efficiënte gesprekken. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor wiskunde, programmeren en logische redenering en de 'niet-denk' modus voor algemene gesprekken. Dit model is fijn afgesteld voor het volgen van instructies, het gebruik van agenttools, creatieve schrijfopdrachten en meertalige taken in meer dan 100 talen en dialecten. Het verwerkt van nature 32K tokens context en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-14b:free": { "description": "Qwen3-14B is een dichte causale taalmodel met 14 miljard parameters in de Qwen3 serie, speciaal ontworpen voor complexe redenering en efficiënte gesprekken. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor wiskunde, programmeren en logische redenering en de 'niet-denk' modus voor algemene gesprekken. Dit model is fijn afgesteld voor het volgen van instructies, het gebruik van agenttools, creatieve schrijfopdrachten en meertalige taken in meer dan 100 talen en dialecten. Het verwerkt van nature 32K tokens context en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-235b-a22b": { "description": "Qwen3-235B-A22B is een 235B parameters expert-meng (MoE) model ontwikkeld door Qwen, dat 22B parameters activeert bij elke voorwaartse doorgang. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor complexe redenering, wiskunde en code taken en de 'niet-denk' modus voor algemene gespreks efficiëntie. Dit model toont krachtige redeneringscapaciteiten, meertalige ondersteuning (meer dan 100 talen en dialecten), geavanceerd volgen van instructies en het aanroepen van agenttools. Het verwerkt van nature een contextvenster van 32K tokens en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-235b-a22b:free": { "description": "Qwen3-235B-A22B is een 235B parameters expert-meng (MoE) model ontwikkeld door Qwen, dat 22B parameters activeert bij elke voorwaartse doorgang. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor complexe redenering, wiskunde en code taken en de 'niet-denk' modus voor algemene gespreks efficiëntie. Dit model toont krachtige redeneringscapaciteiten, meertalige ondersteuning (meer dan 100 talen en dialecten), geavanceerd volgen van instructies en het aanroepen van agenttools. Het verwerkt van nature een contextvenster van 32K tokens en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-30b-a3b": { "description": "Qwen3 is de nieuwste generatie van de Qwen grote taalmodelserie, met een dichte en expert-meng (MoE) architectuur, die uitblinkt in redeneren, meertalige ondersteuning en geavanceerde agenttaken. De unieke mogelijkheid om naadloos over te schakelen tussen de denkmodus voor complexe redenering en de niet-denkmodus voor efficiënte gesprekken zorgt voor veelzijdige en hoogwaardige prestaties.\n\nQwen3 overtreft aanzienlijk eerdere modellen zoals QwQ en Qwen2.5, en biedt uitstekende vaardigheden in wiskunde, codering, gezond verstand redenering, creatieve schrijfvaardigheden en interactieve gesprekken. De Qwen3-30B-A3B variant bevat 30,5 miljard parameters (3,3 miljard actieve parameters), 48 lagen, 128 experts (waarvan 8 per taak geactiveerd), en ondersteunt tot 131K tokens context (met YaRN), waarmee het een nieuwe standaard voor open-source modellen stelt." }, "qwen/qwen3-30b-a3b:free": { "description": "Qwen3 is de nieuwste generatie van de Qwen grote taalmodelserie, met een dichte en expert-meng (MoE) architectuur, die uitblinkt in redeneren, meertalige ondersteuning en geavanceerde agenttaken. De unieke mogelijkheid om naadloos over te schakelen tussen de denkmodus voor complexe redenering en de niet-denkmodus voor efficiënte gesprekken zorgt voor veelzijdige en hoogwaardige prestaties.\n\nQwen3 overtreft aanzienlijk eerdere modellen zoals QwQ en Qwen2.5, en biedt uitstekende vaardigheden in wiskunde, codering, gezond verstand redenering, creatieve schrijfvaardigheden en interactieve gesprekken. De Qwen3-30B-A3B variant bevat 30,5 miljard parameters (3,3 miljard actieve parameters), 48 lagen, 128 experts (waarvan 8 per taak geactiveerd), en ondersteunt tot 131K tokens context (met YaRN), waarmee het een nieuwe standaard voor open-source modellen stelt." }, "qwen/qwen3-32b": { "description": "Qwen3-32B is een dichte causale taalmodel met 32,8 miljard parameters in de Qwen3 serie, geoptimaliseerd voor complexe redenering en efficiënte gesprekken. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor wiskunde, codering en logische redenering en de 'niet-denk' modus voor snellere, algemene gesprekken. Dit model presteert krachtig in het volgen van instructies, het gebruik van agenttools, creatieve schrijfopdrachten en meertalige taken in meer dan 100 talen en dialecten. Het verwerkt van nature 32K tokens context en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-32b:free": { "description": "Qwen3-32B is een dichte causale taalmodel met 32,8 miljard parameters in de Qwen3 serie, geoptimaliseerd voor complexe redenering en efficiënte gesprekken. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor wiskunde, codering en logische redenering en de 'niet-denk' modus voor snellere, algemene gesprekken. Dit model presteert krachtig in het volgen van instructies, het gebruik van agenttools, creatieve schrijfopdrachten en meertalige taken in meer dan 100 talen en dialecten. Het verwerkt van nature 32K tokens context en kan worden uitgebreid tot 131K tokens met YaRN." }, "qwen/qwen3-8b:free": { "description": "Qwen3-8B is een dichte causale taalmodel met 8 miljard parameters in de Qwen3 serie, speciaal ontworpen voor redeneringsintensieve taken en efficiënte gesprekken. Het ondersteunt naadloze overgangen tussen de 'denk' modus voor wiskunde, codering en logische redenering en de 'niet-denk' modus voor algemene gesprekken. Dit model is fijn afgesteld voor het volgen van instructies, agentintegratie, creatieve schrijfopdrachten en meertalig gebruik in meer dan 100 talen en dialecten. Het ondersteunt van nature een contextvenster van 32K tokens en kan worden uitgebreid tot 131K tokens via YaRN." }, "qwen2": { "description": "Qwen2 is Alibaba's nieuwe generatie grootschalig taalmodel, ondersteunt diverse toepassingsbehoeften met uitstekende prestaties." }, "qwen2-72b-instruct": { "description": "Qwen2 is een nieuwe generatie van grote taalmodellen die is ontwikkeld door het Qwen-team. Het is gebaseerd op de Transformer-architectuur en maakt gebruik van SwiGLU-activatiefuncties, aandacht-QKV-bias, groepsquery-aandacht, een mix van schuifraam-aandacht en volledige aandacht, en andere technieken. Bovendien heeft het Qwen-team de tokenizer verbeterd om aan te passen aan meerdere natuurlijke talen en code." }, "qwen2-7b-instruct": { "description": "Qwen2 is een nieuwe generatie van grote taalmodellen die is ontwikkeld door het Qwen-team. Het is gebaseerd op de Transformer-architectuur en maakt gebruik van technieken zoals de SwiGLU-activatiefunctie, aandacht QKV-bias, groepsquery-aandacht, een mengsel van schuifraam-aandacht en volledige aandacht. Bovendien heeft het Qwen-team de tokenizer verbeterd om aan verschillende natuurlijke talen en code te kunnen wennen." }, "qwen2.5": { "description": "Qwen2.5 is de nieuwe generatie grootschalig taalmodel van Alibaba, dat uitstekende prestaties levert ter ondersteuning van diverse toepassingsbehoeften." }, "qwen2.5-14b-instruct": { "description": "Het 14B model van Tongyi Qianwen 2.5 is open source beschikbaar." }, "qwen2.5-14b-instruct-1m": { "description": "Qwen2.5 is een open-source model van 72B schaal." }, "qwen2.5-32b-instruct": { "description": "Het 32B model van Tongyi Qianwen 2.5 is open source beschikbaar." }, "qwen2.5-72b-instruct": { "description": "Het 72B model van Tongyi Qianwen 2.5 is open source beschikbaar." }, "qwen2.5-7b-instruct": { "description": "Het 7B model van Tongyi Qianwen 2.5 is open source beschikbaar." }, "qwen2.5-coder-1.5b-instruct": { "description": "Qwen-code model open source versie." }, "qwen2.5-coder-14b-instruct": { "description": "Open source versie van het Tongyi Qianwen codeermodel." }, "qwen2.5-coder-32b-instruct": { "description": "Open source versie van het Tongyi Qianwen code model." }, "qwen2.5-coder-7b-instruct": { "description": "De open source versie van het Tongyi Qianwen codeermodel." }, "qwen2.5-coder-instruct": { "description": "Qwen2.5-Coder is het nieuwste grote taalmodel voor code in de Qwen-reeks (vroeger bekend als CodeQwen)." }, "qwen2.5-instruct": { "description": "Qwen2.5 is de nieuwste reeks van het Qwen-groottaalmodel. Voor Qwen2.5 hebben we verschillende basis-taalmodellen en instructie-finetuning-taalmodellen uitgebracht, met parameters die variëren van 500 miljoen tot 7,2 miljard." }, "qwen2.5-math-1.5b-instruct": { "description": "Qwen-Math model beschikt over krachtige wiskundige probleemoplossende mogelijkheden." }, "qwen2.5-math-72b-instruct": { "description": "Het Qwen-Math model heeft krachtige capaciteiten voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen2.5-math-7b-instruct": { "description": "Het Qwen-Math model heeft krachtige capaciteiten voor het oplossen van wiskundige problemen." }, "qwen2.5-omni-7b": { "description": "Het Qwen-Omni serie model ondersteunt het invoeren van verschillende modaliteiten van gegevens, waaronder video, audio, afbeeldingen en tekst, en kan audio en tekst als output genereren." }, "qwen2.5-vl-32b-instruct": { "description": "De Qwen2.5-VL-serie modellen verbeteren het intelligentieniveau, de praktisch toepasbaarheid en de bruikbaarheid, waardoor ze beter presteren in natuurlijke conversaties, inhoudscREATie, specialistische kennisdiensten en codeontwikkeling. De 32B-versie maakt gebruik van versterkingsleertechnieken om het model te optimaliseren, waardoor het in vergelijking met andere modellen uit de Qwen2.5 VL-serie een uitvoerstijl biedt die meer voldoet aan menselijke voorkeuren, een betere redeneringscapaciteit voor complexe wiskundige problemen, en een fijnere begrip en redenering van afbeeldingen." }, "qwen2.5-vl-72b-instruct": { "description": "Verbeterde instructievolging, wiskunde, probleemoplossing en code, met verbeterde herkenningscapaciteiten voor verschillende formaten, directe en nauwkeurige lokalisatie van visuele elementen, ondersteuning voor lange videobestanden (maximaal 10 minuten) en seconde-niveau gebeurtenislocatie, kan tijdsvolgorde en snelheid begrijpen, en ondersteunt het bedienen van OS of mobiele agenten op basis van analyse- en lokalisatiecapaciteiten, sterke capaciteiten voor het extraheren van belangrijke informatie en JSON-formaat uitvoer, deze versie is de 72B versie, de krachtigste versie in deze serie." }, "qwen2.5-vl-7b-instruct": { "description": "Verbeterde instructievolging, wiskunde, probleemoplossing en code, met verbeterde herkenningscapaciteiten voor verschillende formaten, directe en nauwkeurige lokalisatie van visuele elementen, ondersteuning voor lange videobestanden (maximaal 10 minuten) en seconde-niveau gebeurtenislocatie, kan tijdsvolgorde en snelheid begrijpen, en ondersteunt het bedienen van OS of mobiele agenten op basis van analyse- en lokalisatiecapaciteiten, sterke capaciteiten voor het extraheren van belangrijke informatie en JSON-formaat uitvoer, deze versie is de 72B versie, de krachtigste versie in deze serie." }, "qwen2.5-vl-instruct": { "description": "Qwen2.5-VL is de nieuwste versie van het visueel-taalmodel in de Qwen-modelserie." }, "qwen2.5:0.5b": { "description": "Qwen2.5 is de nieuwe generatie grootschalig taalmodel van Alibaba, dat uitstekende prestaties levert ter ondersteuning van diverse toepassingsbehoeften." }, "qwen2.5:1.5b": { "description": "Qwen2.5 is de nieuwe generatie grootschalig taalmodel van Alibaba, dat uitstekende prestaties levert ter ondersteuning van diverse toepassingsbehoeften." }, "qwen2.5:72b": { "description": "Qwen2.5 is de nieuwe generatie grootschalig taalmodel van Alibaba, dat uitstekende prestaties levert ter ondersteuning van diverse toepassingsbehoeften." }, "qwen2:0.5b": { "description": "Qwen2 is Alibaba's nieuwe generatie grootschalig taalmodel, ondersteunt diverse toepassingsbehoeften met uitstekende prestaties." }, "qwen2:1.5b": { "description": "Qwen2 is Alibaba's nieuwe generatie grootschalig taalmodel, ondersteunt diverse toepassingsbehoeften met uitstekende prestaties." }, "qwen2:72b": { "description": "Qwen2 is Alibaba's nieuwe generatie grootschalig taalmodel, ondersteunt diverse toepassingsbehoeften met uitstekende prestaties." }, "qwen3": { "description": "Qwen3 is het nieuwe generatie grootschalige taalmodel van Alibaba, dat uitstekende prestaties levert ter ondersteuning van diverse applicatiebehoeften." }, "qwen3-0.6b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-1.7b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-14b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-235b-a22b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-30b-a3b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-32b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-4b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwen3-8b": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie van het Qwen grote model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die de industrie leidende niveaus bereikt in redeneren, algemeen gebruik, agent en meertalige ondersteuning, en ondersteunt de schakeling tussen denkmodi." }, "qwq": { "description": "QwQ is een experimenteel onderzoeksmodel dat zich richt op het verbeteren van de AI-redeneringscapaciteiten." }, "qwq-32b": { "description": "De QwQ-inferentiemodel, getraind op het Qwen2.5-32B-model, heeft zijn inferentievermogen aanzienlijk verbeterd door middel van versterkend leren. De kernindicatoren van het model, zoals wiskundige code (AIME 24/25, LiveCodeBench) en enkele algemene indicatoren (IFEval, LiveBench, enz.), bereiken het niveau van de DeepSeek-R1 volwaardige versie, waarbij alle indicatoren aanzienlijk beter presteren dan de DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, die ook op Qwen2.5-32B is gebaseerd." }, "qwq-32b-preview": { "description": "Het QwQ-model is een experimenteel onderzoeksmodel ontwikkeld door het Qwen-team, gericht op het verbeteren van de AI-redeneringscapaciteiten." }, "qwq-plus": { "description": "QwQ redeneermodel gebaseerd op het Qwen2.5 model, met versterkt leren om de redeneercapaciteit aanzienlijk te verbeteren. De kernindicatoren voor wiskunde en code (AIME 24/25, LiveCodeBench) en enkele algemene indicatoren (IFEval, LiveBench, enz.) bereiken het volledige DeepSeek-R1 prestatieniveau." }, "qwq_32b": { "description": "Een gemiddeld schaal redeneringsmodel uit de Qwen-serie. In vergelijking met traditionele instructie-geoptimaliseerde modellen, kan QwQ, dat over denk- en redeneringscapaciteiten beschikt, de prestaties in downstream-taken, vooral bij het oplossen van moeilijke problemen, aanzienlijk verbeteren." }, "r1-1776": { "description": "R1-1776 is een versie van het DeepSeek R1-model, dat is bijgetraind om ongecensureerde, onpartijdige feitelijke informatie te bieden." }, "solar-mini": { "description": "Solar Mini is een compacte LLM die beter presteert dan GPT-3.5, met sterke meertalige capaciteiten, ondersteunt Engels en Koreaans, en biedt een efficiënte en compacte oplossing." }, "solar-mini-ja": { "description": "Solar Mini (Ja) breidt de capaciteiten van Solar Mini uit, met een focus op het Japans, terwijl het efficiënt en uitstekend presteert in het gebruik van Engels en Koreaans." }, "solar-pro": { "description": "Solar Pro is een zeer intelligent LLM dat is uitgebracht door Upstage, gericht op instructievolging met één GPU, met een IFEval-score van boven de 80. Momenteel ondersteunt het Engels, met een officiële versie die gepland staat voor november 2024, die de taalondersteuning en contextlengte zal uitbreiden." }, "sonar": { "description": "Een lichtgewicht zoekproduct op basis van contextuele zoekopdrachten, sneller en goedkoper dan Sonar Pro." }, "sonar-deep-research": { "description": "Deep Research voert uitgebreide expertstudies uit en bundelt deze in toegankelijke, bruikbare rapporten." }, "sonar-pro": { "description": "Een geavanceerd zoekproduct dat contextuele zoekopdrachten ondersteunt, met geavanceerde query's en vervolgacties." }, "sonar-reasoning": { "description": "Een nieuw API-product ondersteund door het DeepSeek redeneringsmodel." }, "sonar-reasoning-pro": { "description": "Een nieuw API-product ondersteund door het DeepSeek redeneringsmodel." }, "step-1-128k": { "description": "Biedt een balans tussen prestaties en kosten, geschikt voor algemene scenario's." }, "step-1-256k": { "description": "Heeft ultra-lange contextverwerkingscapaciteiten, vooral geschikt voor lange documentanalyse." }, "step-1-32k": { "description": "Ondersteunt gesprekken van gemiddelde lengte, geschikt voor verschillende toepassingsscenario's." }, "step-1-8k": { "description": "Klein model, geschikt voor lichte taken." }, "step-1-flash": { "description": "Hogesnelheidsmodel, geschikt voor realtime gesprekken." }, "step-1.5v-mini": { "description": "Dit model heeft krachtige video begrip capaciteiten." }, "step-1o-turbo-vision": { "description": "Dit model heeft krachtige beeldbegripcapaciteiten en presteert beter dan 1o in wiskunde en codering. Het model is kleiner dan 1o en heeft een snellere uitvoersnelheid." }, "step-1o-vision-32k": { "description": "Dit model heeft krachtige beeldbegripcapaciteiten. In vergelijking met de step-1v serie modellen heeft het een sterkere visuele prestatie." }, "step-1v-32k": { "description": "Ondersteunt visuele invoer, verbetert de multimodale interactie-ervaring." }, "step-1v-8k": { "description": "Klein visueel model, geschikt voor basis tekst- en afbeeldingtaken." }, "step-2-16k": { "description": "Ondersteunt grootschalige contextinteracties, geschikt voor complexe gespreksscenario's." }, "step-2-16k-exp": { "description": "De experimentele versie van het step-2 model, met de nieuwste functies, in een rollende update. Niet aanbevolen voor gebruik in een productieomgeving." }, "step-2-mini": { "description": "Een razendsnel groot model gebaseerd op de nieuwe generatie zelfontwikkelde Attention-architectuur MFA, dat met zeer lage kosten vergelijkbare resultaten als step1 behaalt, terwijl het een hogere doorvoer en snellere responstijd behoudt. Het kan algemene taken verwerken en heeft speciale vaardigheden op het gebied van codering." }, "step-r1-v-mini": { "description": "Dit model is een krachtig redeneringsmodel met sterke beeldbegripcapaciteiten, in staat om beeld- en tekstinformatie te verwerken en tekstinhoud te genereren na diep nadenken. Dit model presteert uitstekend in visuele redenering en heeft eersteklas wiskundige, code- en tekstredeneringscapaciteiten. De contextlengte is 100k." }, "taichu_llm": { "description": "Het Zido Tai Chu-taalmodel heeft een sterke taalbegripcapaciteit en kan tekstcreatie, kennisvragen, codeprogrammering, wiskundige berekeningen, logische redenering, sentimentanalyse, tekstsamenvattingen en meer aan. Het combineert innovatief grote data voortraining met rijke kennis uit meerdere bronnen, door algoritmische technologie continu te verfijnen en voortdurend nieuwe kennis op te nemen uit enorme tekstdata op het gebied van vocabulaire, structuur, grammatica en semantiek, waardoor de modelprestaties voortdurend evolueren. Het biedt gebruikers gemakkelijkere informatie en diensten en een meer intelligente ervaring." }, "taichu_o1": { "description": "taichu_o1 is een nieuw generatie redeneringsmodel dat mensachtige denkprocessen mogelijk maakt door multimodale interactie en versterkend leren, en ondersteunt complexe besluitvorming, terwijl het een hoge precisie-output behoudt en de denkpaden van modelinference toont, geschikt voor strategische analyse en diep nadenken." }, "taichu_vl": { "description": "Integreert beeldbegrip, kennisoverdracht en logische toerekening, en presteert uitstekend in het domein van vraag-en-antwoord met tekst en afbeeldingen." }, "text-embedding-3-large": { "description": "Het krachtigste vectorisatie model, geschikt voor Engelse en niet-Engelse taken." }, "text-embedding-3-small": { "description": "Een efficiënte en kosteneffectieve nieuwe generatie Embedding model, geschikt voor kennisretrieval, RAG-toepassingen en andere scenario's." }, "thudm/glm-4-32b": { "description": "GLM-4-32B-0414 is een 32B tweetalig (Chinees en Engels) open gewichten taalmodel, geoptimaliseerd voor codegeneratie, functieaanroepen en agenttaken. Het is voorgetraind op 15T hoogwaardige en herredeneringsdata en verder verfijnd met afstemming op menselijke voorkeuren, afwijzingssampling en versterkingsleren. Dit model presteert uitstekend in complexe redenering, artefactgeneratie en gestructureerde outputtaken, en heeft vergelijkbare prestaties behaald als GPT-4o en DeepSeek-V3-0324 in meerdere benchmarktests." }, "thudm/glm-4-32b:free": { "description": "GLM-4-32B-0414 is een 32B tweetalig (Chinees en Engels) open gewichten taalmodel, geoptimaliseerd voor codegeneratie, functieaanroepen en agenttaken. Het is voorgetraind op 15T hoogwaardige en herredeneringsdata en verder verfijnd met afstemming op menselijke voorkeuren, afwijzingssampling en versterkingsleren. Dit model presteert uitstekend in complexe redenering, artefactgeneratie en gestructureerde outputtaken, en heeft vergelijkbare prestaties behaald als GPT-4o en DeepSeek-V3-0324 in meerdere benchmarktests." }, "thudm/glm-4-9b-chat": { "description": "De open-source versie van de nieuwste generatie voorgetrainde modellen van de GLM-4-serie, uitgebracht door Zhizhu AI." }, "thudm/glm-4-9b:free": { "description": "GLM-4-9B-0414 is een taalmodel met 9B parameters in de GLM-4 serie, ontwikkeld door THUDM. GLM-4-9B-0414 wordt getraind met dezelfde versterkingsleer- en afstemmingsstrategieën als het grotere 32B tegenhanger, en bereikt hoge prestaties in verhouding tot zijn formaat, waardoor het geschikt is voor implementaties met beperkte middelen die nog steeds sterke taalbegrip en generatiecapaciteiten vereisen." }, "thudm/glm-z1-32b": { "description": "GLM-Z1-32B-0414 is een verbeterde redeneringsvariant van GLM-4-32B, speciaal gebouwd voor diepgaande wiskunde, logica en codegerichte probleemoplossing. Het past uitgebreide versterkingsleren toe (taakspecifiek en op basis van algemene parenvoorkeuren) om de prestaties van complexe meerstaps taken te verbeteren. In vergelijking met het basis GLM-4-32B-model heeft Z1 de mogelijkheden voor gestructureerde redenering en formele domeinen aanzienlijk verbeterd.\n\nDit model ondersteunt het afdwingen van 'denkstappen' via prompt-engineering en biedt verbeterde coherentie voor lange outputformaten. Het is geoptimaliseerd voor agentwerkstromen en ondersteunt lange context (via YaRN), JSON-toolaanroepen en fijnmazige samplingconfiguraties voor stabiele redenering. Zeer geschikt voor gebruikscases die diepgaand nadenken, meerstaps redenering of formele afleiding vereisen." }, "thudm/glm-z1-32b:free": { "description": "GLM-Z1-32B-0414 is een verbeterde redeneringsvariant van GLM-4-32B, speciaal gebouwd voor diepgaande wiskunde, logica en codegerichte probleemoplossing. Het past uitgebreide versterkingsleren toe (taakspecifiek en op basis van algemene parenvoorkeuren) om de prestaties van complexe meerstaps taken te verbeteren. In vergelijking met het basis GLM-4-32B-model heeft Z1 de mogelijkheden voor gestructureerde redenering en formele domeinen aanzienlijk verbeterd.\n\nDit model ondersteunt het afdwingen van 'denkstappen' via prompt-engineering en biedt verbeterde coherentie voor lange outputformaten. Het is geoptimaliseerd voor agentwerkstromen en ondersteunt lange context (via YaRN), JSON-toolaanroepen en fijnmazige samplingconfiguraties voor stabiele redenering. Zeer geschikt voor gebruikscases die diepgaand nadenken, meerstaps redenering of formele afleiding vereisen." }, "thudm/glm-z1-9b:free": { "description": "GLM-Z1-9B-0414 is een taalmodel met 9B parameters in de GLM-4 serie, ontwikkeld door THUDM. Het maakt gebruik van technieken die oorspronkelijk zijn toegepast op het grotere GLM-Z1 model, waaronder uitgebreide versterkingsleer, parenrangschikking afstemming en training voor redeneringsintensieve taken zoals wiskunde, codering en logica. Ondanks zijn kleinere formaat, presteert het krachtig in algemene redeneringstaken en overtreft het veel open-source modellen op zijn gewichtsniveau." }, "thudm/glm-z1-rumination-32b": { "description": "THUDM: GLM Z1 Rumination 32B is een diep redeneringsmodel met 32B parameters in de GLM-4-Z1 serie, geoptimaliseerd voor complexe, open taken die langdurig nadenken vereisen. Het is gebaseerd op glm-4-32b-0414, met extra versterkingsleerfasen en meerfasige afstemmingsstrategieën, en introduceert de 'reflectieve' capaciteit die is ontworpen om uitgebreide cognitieve verwerking te simuleren. Dit omvat iteratieve redenering, multi-hop analyse en tool-versterkte workflows, zoals zoeken, ophalen en citatie-bewuste synthese.\n\nDit model presteert uitstekend in onderzoeksgericht schrijven, vergelijkende analyses en complexe vraag-en-antwoord situaties. Het ondersteunt functie-aanroepen voor zoek- en navigatiecommando's (`search`, `click`, `open`, `finish`), waardoor het kan worden gebruikt in agent-gebaseerde pipelines. Reflectief gedrag wordt gevormd door een multi-rondencycluscontrole met op regels gebaseerde beloningen en een vertraagd besluitvormingsmechanisme, en is gebaseerd op diepgaande onderzoeksframeworks zoals de interne afstemmingsstack van OpenAI. Deze variant is geschikt voor scenario's die diepgang in plaats van snelheid vereisen." }, "tngtech/deepseek-r1t-chimera:free": { "description": "DeepSeek-R1T-Chimera is gecreëerd door de combinatie van DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3 (0324), en combineert de redeneringscapaciteiten van R1 met de verbeteringen in token efficiëntie van V3. Het is gebaseerd op de DeepSeek-MoE Transformer architectuur en is geoptimaliseerd voor algemene tekstgeneratietaken.\n\nDit model combineert de voorgetrainde gewichten van de twee bronmodellen om de prestaties in redeneren, efficiëntie en het volgen van instructies in balans te brengen. Het is vrijgegeven onder de MIT-licentie en is bedoeld voor onderzoek en commerciële doeleinden." }, "togethercomputer/StripedHyena-Nous-7B": { "description": "StripedHyena Nous (7B) biedt verbeterde rekenkracht door middel van efficiënte strategieën en modelarchitectuur." }, "tts-1": { "description": "Het nieuwste tekst-naar-spraak model, geoptimaliseerd voor snelheid in realtime scenario's." }, "tts-1-hd": { "description": "Het nieuwste tekst-naar-spraak model, geoptimaliseerd voor kwaliteit." }, "upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0": { "description": "Upstage SOLAR Instruct v1 (11B) is geschikt voor verfijnde instructietaken en biedt uitstekende taalverwerkingscapaciteiten." }, "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": { "description": "Claude 3.5 Sonnet heeft de industrienormen verbeterd, met prestaties die de concurrentiemodellen en Claude 3 Opus overtreffen, en excelleert in uitgebreide evaluaties, terwijl het de snelheid en kosten van onze middelgrote modellen behoudt." }, "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0": { "description": "Claude 3.7 sonnet is het snelste volgende generatie model van Anthropic. In vergelijking met Claude 3 Haiku heeft Claude 3.7 Sonnet verbeteringen in verschillende vaardigheden en overtreft het de grootste modellen van de vorige generatie, Claude 3 Opus, in veel intellectuele benchmarktests." }, "whisper-1": { "description": "Algemeen spraakherkenningsmodel, ondersteunt meertalige spraakherkenning, spraakvertaling en taalherkenning." }, "wizardlm2": { "description": "WizardLM 2 is een taalmodel van Microsoft AI dat uitblinkt in complexe gesprekken, meertaligheid, inferentie en intelligente assistentie." }, "wizardlm2:8x22b": { "description": "WizardLM 2 is een taalmodel van Microsoft AI dat uitblinkt in complexe gesprekken, meertaligheid, inferentie en intelligente assistentie." }, "x1": { "description": "Het Spark X1-model zal verder worden geüpgraded, met verbeterde prestaties in redenering, tekstgeneratie en taalbegrip, ter vergelijking met OpenAI o1 en DeepSeek R1." }, "yi-1.5-34b-chat": { "description": "Yi-1.5 is een geüpgradeerde versie van Yi. Het wordt voortdurend voorgetraind met een hoge-kwaliteitscorpus van 500B tokens op basis van Yi, en fijn afgesteld op 3M diverse fijnafstemmingssamples." }, "yi-large": { "description": "Een nieuw model met honderden miljarden parameters, biedt superieure vraag- en tekstgeneratiecapaciteiten." }, "yi-large-fc": { "description": "Bouwt voort op het yi-large model en versterkt de mogelijkheden voor functie-aanroepen, geschikt voor verschillende zakelijke scenario's die agent- of workflowopbouw vereisen." }, "yi-large-preview": { "description": "Vroegere versie, aanbevolen om yi-large (nieuwe versie) te gebruiken." }, "yi-large-rag": { "description": "Een geavanceerde service op basis van het yi-large model, die retrieval en generatietechnologie combineert om nauwkeurige antwoorden te bieden en realtime informatie van het hele web te doorzoeken." }, "yi-large-turbo": { "description": "Biedt een uitstekende prijs-kwaliteitverhouding en prestaties. Voert een nauwkeurige afstemming uit op basis van prestaties, redeneersnelheid en kosten." }, "yi-lightning": { "description": "Het nieuwste high-performance model, dat zorgt voor hoogwaardige output met aanzienlijke versnelling van de redeneringssnelheid." }, "yi-lightning-lite": { "description": "Lichte versie, aanbevolen voor gebruik met yi-lightning." }, "yi-medium": { "description": "Gemiddeld formaat model met geoptimaliseerde afstemming, biedt een evenwichtige prijs-kwaliteitverhouding. Diep geoptimaliseerde instructievolgcapaciteiten." }, "yi-medium-200k": { "description": "200K ultra-lange contextvenster, biedt diepgaand begrip en generatiecapaciteiten voor lange teksten." }, "yi-spark": { "description": "Klein maar krachtig, een lichtgewicht en snelle model. Biedt versterkte wiskundige berekeningen en codeercapaciteiten." }, "yi-vision": { "description": "Model voor complexe visuele taken, biedt hoge prestaties in beeldbegrip en analyse." }, "yi-vision-v2": { "description": "Complex visietakenmodel dat hoge prestaties biedt in begrip en analyse op basis van meerdere afbeeldingen." } }