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模型列表
提供行业领先、市场已充分验证的模型列表，帮您出色的完成AI应用建设。
这些模型普遍在角色扮演、故事扩写、代码生成、情感陪伴等领域具备高智商和高情商的表现。
deepseek/deepseek-r1/community
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满血版
DeepSeek R1是DeepSeek团队发布的最新开源模型，具备非常强悍的推理性能，尤其在数学、编程和推理任务上达到了与OpenAI的o1模型相当的水平。
64000 上下文窗口
输入￥4/百万 tokens
输出￥16/百万 tokens
deepseek/deepseek-v3/community
全参数
满血版
DeepSeek-V3在推理速度方面实现了比之前模型的重大突破。在开源模型中排名第一，并可与全球最先进的闭源模型相媲美。DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 （MLA） 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了全面验证。此外，DeepSeek-V3 开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多标记预测训练目标以获得更强的性能。
64000 上下文窗口
输入￥1/百万 tokens
输出￥2/百万 tokens
deepseek/deepseek-r1
全参数
满血版
DeepSeek R1是DeepSeek团队发布的最新开源模型，具备非常强悍的推理性能，尤其在数学、编程和推理任务上达到了与OpenAI的o1模型相当的水平。
64000 上下文窗口
输入￥4/百万 tokens
输出￥16/百万 tokens
deepseek/deepseek-v3
全参数
满血版
DeepSeek-V3在推理速度方面实现了比之前模型的重大突破。在开源模型中排名第一，并可与全球最先进的闭源模型相媲美。DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 （MLA） 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了全面验证。此外，DeepSeek-V3 开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多标记预测训练目标以获得更强的性能。
64000 上下文窗口
输入￥1/百万 tokens
输出￥2/百万 tokens
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
DeepSeek R1 Distill Llama 70B是基于Llama3.3 70B的大型语言模型，该模型利用DeepSeek R1输出的微调，实现了与大型前沿模型相当的竞争性能。
32000 上下文窗口
输入￥5.8/百万 tokens
输出￥5.8/百万 tokens
deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B 是一种基于 Qwen 2.5 32B 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。该模型在多个基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-mini，取得了密集模型（dense models）的最新技术领先成果（state-of-the-art）。以下是一些基准测试的结果：
AIME 2024 pass@1: 72.6
MATH-500 pass@1: 94.3
CodeForces Rating: 1691
该模型通过从 DeepSeek R1 的输出中进行微调，展现了与更大规模的前沿模型相当的竞争性能。
64000 上下文窗口
输入￥2.18/百万 tokens
输出￥2.18/百万 tokens
deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 是一种基于 Qwen 2.5 14B 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。该模型在多个基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-mini，取得了密集模型（dense models）的最新技术领先成果（state-of-the-art）。以下是一些基准测试的结果：
AIME 2024 pass@1: 69.7
MATH-500 pass@1: 93.9
CodeForces Rating: 1481
该模型通过从 DeepSeek R1 的输出中进行微调，展现了与更大规模的前沿模型相当的竞争性能。
64000 上下文窗口
输入￥1/百万 tokens
输出￥1/百万 tokens
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
DeepSeek R1 Distill Llama 8B 是一种基于 Llama-3.1-8B-Instruct 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。
32000 上下文窗口
输入￥0.3/百万 tokens
输出￥0.3/百万 tokens
qwen/qwen-2.5-72b-instruct
Qwen2.5-72B-Instruct 是阿里云发布的最新大语言模型系列之一。该 72B 模型在编码和数学等领域具有显著改进的能力。该模型还提供了多语言支持，覆盖超过 29 种语言，包括中文、英文等。模型在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面都有显著提升。
32768 上下文窗口
输入￥2.75/百万 tokens
输出￥2.88/百万 tokens
qwen/qwen-2-vl-72b-instruct
Qwen2-VL 是 Qwen-VL 模型的最新迭代版本，在视觉理解基准测试中达到了最先进的性能，包括 MathVista、DocVQA、RealWorldQA 和 MTVQA 等。Qwen2-VL 能够理解超过 20 分钟的视频，用于高质量的基于视频的问答、对话和内容创作。它还具备复杂推理和决策能力，可以与移动设备、机器人等集成，基于视觉环境和文本指令进行自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL 现在还支持理解图像中不同语言的文本，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语和越南语等
32768 上下文窗口
输入￥4.5/百万 tokens
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meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
32768 上下文窗口
输入￥0.216/百万 tokens
输出￥0.36/百万 tokens
qwen/qwen2.5-32b-instruct
Qwen2.5-32B-Instruct 是阿里云发布的最新大语言模型系列之一。该 32B 模型在编码和数学等领域具有显著改进的能力。该模型提供了多语言支持，覆盖超过 29 种语言，包括中文、英文等。模型在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面都有显著提升。
32000 上下文窗口
输入￥1.26/百万 tokens
输出￥1.26/百万 tokens
baichuan/baichuan2-13b-chat
Baichuan-13B 百川智能开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型，在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果
14336 上下文窗口
输入￥1.75/百万 tokens
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meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Meta最新一代的Llama 3.1模型系列，70B（700亿参数）的指令微调版本针对高质量对话场景进行了优化。在业界评估中，与领先的闭源模型相比，它展现出了强劲的性能。(仅针对企业实名认证通过主体开放）
32768 上下文窗口
输入￥2.45/百万 tokens
输出￥2.82/百万 tokens
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Meta最新一代的Llama 3.1模型系列，8B（80亿参数）的指令微调版本特别快速高效。在业界评估中，表现出强劲的性能，超越了很多领先的闭源模型。(仅针对企业实名认证通过主体开放）
32768 上下文窗口
输入￥0.4/百万 tokens
输出￥0.4/百万 tokens
01-ai/yi-1.5-34b-chat
零一万物，最新开源微调模型，340亿参数，微调支持多种对话场景，高质量训练数据，对齐人类偏好。
16384 上下文窗口
输入￥1.1/百万 tokens
输出￥1.1/百万 tokens
01-ai/yi-1.5-9b-chat
零一万物，最新开源微调模型，90亿参数，微调支持多种对话场景，高质量训练数据，对齐人类偏好。
16384 上下文窗口
输入￥0.4/百万 tokens
输出￥0.4/百万 tokens
thudm/glm-4-9b-chat
智谱AI发布的GLM-4系列最新一代预训练模型的开源版本。
32768 上下文窗口
输入￥0.5/百万 tokens
输出￥0.5/百万 tokens
qwen/qwen-2-7b-instruct
Qwen2是全新的Qwen大型语言模型系列。Qwen2 7B是一个基于transformer的模型，在语言理解、多语言能力、编程、数学和推理方面表现出色。
32768 上下文窗口
输入￥0.32/百万 tokens
输出￥0.32/百万 tokens
简单易用：只需一行代码，开发者即可快速使用派欧云的模型服务。
复制
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url='https://api.ppinfra.com/llm/v1',
api_key='<你的 API KEY>',
# 获取 API Key 请参考：https://ppinfra.com/docs/get-started/quickstart.html#_2-管理-api-密钥
)
completion_res = client.completions.create(
model='Qwen2-7B-Instruct',
prompt='派欧算力云提供 GPU 云产品能用于哪些场景？',
stream=True,
max_tokens=512,
)
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