找到适合你的 AI 模型。

Gemini 4 Carbon (High)

Google

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基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)

Anthropic

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Anthropic Claude Opus 系列模型，适用于复杂推理、分析和编码任务。支持文本和图像输入、文本输出。

GPT-6.1 Terra (Max)

OpenAI

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GPT-6.1 Terra 是 OpenAI GPT-6.1 系列中的中端模型，定价低于 GPT-6.1 Sol。它适用于日常的智能体、编码和写作任务，在理解截图方面尤为出色……

GPT-6.1 Sol (Max)

OpenAI

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面向复杂推理和编码任务的 OpenAI 模型。支持文本和图像输入、文本输出。

Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback)

Anthropic

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Anthropic Claude Sonnet 系列模型，适用于推理、分析和编码任务。支持文本和图像输入、文本输出。

Claude Haiku 5.5 (Max)

Anthropic

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Anthropic Claude Haiku 系列模型，适用于推理、分析和编码任务。支持文本和图像输入、文本输出。

GPT-6 Astra (Max)

OpenAI

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专为最复杂的端到端任务而设计。它可以用于复杂的推理、编程、计算机操作、研究以及文档编写等任务。 reasoning.effort 支持 low 、 medium 、 high 、 xhigh 和 max 功能。

Gemini 4 Argon

Google

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特殊优惠组该模型由部分资格账号，配合特定参数请求 Gemini 3.8 Flash 实现，已检测上游确实路由到 Gemini 4 这俩是 Gemini4 内部不同的检查点，据说 b 比 a 好一点，但是 b 现在的思考等级低一些， 具体智商得客户实际测试感受一下了

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)

DeepSeek

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deepseek-v4.1-flash-1017 是 DeepSeek V4.1 Flash 10 月 17 日快照版，MoE 多模态模型，支持图文输入、工具调用、百万级长上下文，自带思考模式，主打高吞吐、高性价比，适合 Agent、代码、长文档和识图场景。

Kimi K3.1 Pro

Kimi

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Kimi-K3.1-Pro 是月之暗面国产旗舰多模态大模型，支持百万 token 超长上下文，可解析文本、图片、长文档，具备强大推理、代码、工具调用能力，适合深度研读、复杂 Agent 任务、图表与图纸分析。

Muse Wonder (Max)

Meta

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Muse Wonder 是 Meta 推出的一款前沿推理模型，专为复杂的个人与专业代理任务而设计。它能够接受文本、图像、视频、音频以及 PDF 文档，并返回文本，同时……

Grok 4.7 (Xhigh)

SpaceXAI

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基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

Claude Fable 5.1 (Max, Default Fallback)

Anthropic

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Claude Fable 5.1 在 Claude Fable 5 的基础上进行了扩展，输入和输出价格保持不变，缓存读取成本降至四分之一，并带来了更强的长时间运行的智能体编码、多步骤研究，以及文档、电子表格和幻灯片处理能力。对于大多数工作负载

MiniMax-M3.1-Flash

MiniMax

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MiniMax-M3.1-Flash 是 MiniMax 推出的一款多模态模型。与 M3 相比，它在多项基准测试中实现了显著的性能提升，尤其是在复杂的智能体任务、代码编写和网络安全领域。该模型专为处理复杂……而设计。

Gemini 3.8 Flash (High)

Google

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Gemini 3.8 Flash 是我们最智能的 Flash 模型，专为长远软件工程、自主代理和复杂企业工作流程设计——所有这些都具备 Flash 的速度和成本效益。

Qwen3.8 Max (0902)

阿里巴巴 · Qwen

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GLM-5.3 (Max)

Z AI

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GLM-5.3 uses the same base model as GLM-5.2 — every gain comes from post-training. Compared with GLM-5.2, it is much better at complex coding and long-horizon tasks: + Stronger Coding: GLM-5.3 is the most capable open-weights model for coding, with a 50% improvement over GLM-5.2 on our in-house Z.ai Code Bench. It also achieve open-source SOTA on public benchmarks including Terminal Bench 3.0 and Agents' Last Exam. + Emergent Cyber Capability: As we scaled post-training, cyber capability developed faster than we expected. GLM-5.3 is state of the art on CyberGym for vulnerability discovery, and its gains are largest further up the exploitation chain, where it more than doubles GLM-5.2 on exploitation benchmarks.

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MiMo-V2.6-Pro

Xiaomi

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MiMo-V2.6-Pro 是小米研发的旗舰级基础模型。该模型参数规模超过 1T，旨在将最严苛场景下的能力上限推向新高度……

Step 5 Preview

阶跃星辰

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600B total parameters  ·  27B active parameters  ·  Up to 1M context Introduction  ·  Capabilities  ·  Specifications  ·  Performance  ·  Deployment  ·  Resources  ·  License Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work. It delivers frontier-level performance across software engineering and professional knowledge work, with particular strength in finance.

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GPT-6 Luna (Max)

OpenAI

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面向复杂推理和编码任务的 OpenAI 模型。支持文本和图像输入、文本输出及多语言能力。

Nemotron 3.5 Super VL

NVIDIA

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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是一款由 NVIDIA 推出的开源多模态专家混合模型，总参数量为 1200 亿，其中活跃参数为 120 亿。它能够处理文本、图像、文档、GUI 截图以及视频……

Muse Spark Open (Xhigh)

Meta

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Muse Spark Open 是一款针对编码优化的开放权重模型。它专为智能体驱动的编码工作流而训练，能够在开发者所使用的代码仓库中实现更高的首次尝试准确率、可靠的工具调用以及对代码库的深入理解……

Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation | Technical Report (coming) Beam is an open model built by Reflection. Beam takes text as input and generates text as output. This release includes the instruction-tuned model in BF16, FP8, and NVFP4 numerics. Beam uses a sparse mixture-of-experts (MoE) architecture with 501B total parameters and 23B active parameters. It supports a context window of 1M tokens and was developed predominantly for English. - **Token-efficient reasoning:** Reaches comparable solution quality to leading open models using approximately 3x fewer inference-time reasoning tokens.

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Mistral Large 4 (High)

Mistral AI

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Mistral Large 4 is our largest and most capable model to date: a 1 trillion-parameter natively multimodal Mixture-of-Experts model with 49 billion active parameters per token (52 billion including embeddings and output layers), trained from scratch on 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPUs in Mistral's own datacenters in Europe. Mistral Large 4 unifies instruction following, reasoning, coding, and agentic workflows in a single set of weights. While a generalist model, it shows especially good performance on workloads such as cybersecurity, finance, and law, and it surpasses frontier closed models on visual grounding. It is natively fluent in 160+ languages, including every official language of the European Union. Find more information on our blog. The model is also served on the Mistral API as `mistral-large-4`.

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