テキスト生成 APIs

GLM 5.2

1Mトークンコンテクスト、128K出力、調整可能な推論努力、ネイティブWeb検索、ツールコールによるモデルの調整とコーディング。

Kimi K2.7 Code

キム・ク2.7 コードは、256Kコンテキスト、常にオン推論、テキスト、画像、ビデオ入力のムーンショットのトリリオンパラメータのエージェントのコーディングモデルです。

Fugu Ultra

100万のコンテキスト、画像入力、ウェブ検索を用いて、ハード推論、コーディング、研究のためにフロンティアの専門家モデルをオーケストレーションするマルチエージェント指揮者。

Qwen3.7 Plus

テキスト、画像、ビデオ、コーディング、ツール使用、GUI理解、および1Mコンテキストワークフローの費用対効果の高いQwen3.7 Vision-languageモデル。

Kimi K2.7 Code Highspeed

キム・ク2.7 Code Highspeed は、Moonshot のエージェントコーディングモデルのより高速なサービスで、256K のコンテキスト、常にオンの推論、および画像とビデオの入力によります。

MiniMax M3

MiniMax M3は、テキスト、画像、ビデオ入力でコーディング、エージェント、および長文解析用のマルチモーダル推論モデルです。

Qwen3.7 Max

キューン3.7 Max は、コーディング、生産性、ロングランニングのエージェント、ディープ思考、ツール、および 1M トークンのコンテキストのための主観的なテキストモデルです。

MiniMax M2.7 Highspeed

高速度M2.7の変異体は、強力な汎用性能力を備えた強力な汎用性能で高速な推論のために調整しました。

GLM 5.1

202K文脈、128K出力、ツール呼び出し、構造化された出力、キャッシュサポートのモデルを推論するロングコンテキストZhipu AI。

Kimi K2.6

Kimi K2.6は、256Kコンテキスト、強力なコーディング、テキスト、画像、ビデオ入力のムーンショットのマルチモーダル推論モデルです。

MiniMax M2.7

MiniMax M2.7は、連動型思考、関数呼び出し、プロンプトキャッシュを備えた汎用的な推論チャットモデルです。

Qwen3.6 Flash

エージェントのコーディング、数学の推論、空間理解、OCR、テキスト、画像、ビデオ入力の高速Qwen3.6ビジョン言語モデル。

DeepSeek V4 Flash

284B合計/13B活動的な変数およびネイティブ1Mのコンテキストが付いている軽量のMoEモデルは、低レイテンシー、費用効果が大きい高通貨の使用のために調整しました。

DeepSeek V4 Pro

フラッグシップMoE LLMと1.6T合計/ 49Bアクティブパラメータとネイティブ1Mコンテキストで高度な数学、論理的推論、および特殊なコーディング。

Qwen3.5 Omni Flash

テキスト、画像、音声、ビデオを扱うコスト効率の高いオムニモーダルモデル、最大3時間のオーディオと90以上の言語で1時間のビデオ。

Qwen3.5 Omni Plus

テキスト、画像、オーディオ、ビデオのフラッグシップオムニモーダルモデル。 3hオーディオ、1hビデオ、90 +入力と30 +出力言語、55音声の木材。

Qwen3.5 Plus

1Mのコンテキストでテキスト、画像、動画を横断し、効率的な深層思考と視覚理解のためのハイブリッドアーキテクチャを備えたマルチモーダルモデル。

Qwen3.6 Max Preview

3.6シリーズ(テキストのみ): より高度なコーディングエージェントの実行、より強力なフロントエンドのスキル、より広いロングテールの知識。

Qwen3.6 Plus

3.5以上の大きなアップグレードを備えた Vision-language モデル: エージェントとフロントエンドのコーディング、マルチモーダル認識、OCR、およびオブジェクトのローカリゼーション。

Qwen3 Max Preview

中国語-英語の理解、複雑な指示、多言語能力、ツール使用の2.5シリーズ上の主要な利益とプレビューリリース。

Qwen3 Max Thinking

適応型ツール使用(検索、メモリ、コード通訳)と、複雑なタスクで高精度なテストタイムスケーリングによるモデルの調整。

Gemma 4 E4B

ジェムマ4 E4Bは、次の画像入力、関数呼び出し、構造化された出力、効率的な指示を持つGoogleオープンマルチモーダルチャットモデルです。

Qwen3.5 122B-A10B

Qwen3.5 122B-A10B は 256K のコンテキスト、有効な sparse MoE の推論、およびテキスト、イメージおよびビデオ入力が付いている多項目推論モデルです。

Qwen3.5 397B-A17B

Qwen3.5 397B-A17B は、言語、コード、エージェント、GUI タスク、画像、ビデオの理解のための重要なマルチモーショナル推論モデルです。

Qwen3.5 35B-A3B

Qwen3.5 35B-A3Bは、スペール・モエルーティング、ディープな思考、テキスト、画像、ビデオ入力を備えた効率的なネイティブ・ビジョン・ランゲージ・モデルです。

Qwen3.5 27B

Qwen3.5 27Bは、高速応答、256K文脈、テキスト、画像、ビデオ理解の密なマルチモーダル推論モデルです。

Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B は 256K の文脈に関する有能なコーディング、STEM の推論、空間ビジョン、OCR、およびテキスト、イメージおよびビデオ理解を改善します。

Gemma 4 26B-A4B

ジェムマ 4 26B A4B は、256K コンテキスト、テキスト、画像、ビデオ入力、ツール、構造化された出力を備えた Google のオープンマルチモーダルモデルです。

Qwen3.5 9B

Qwen3.5 9Bは256K文脈、イメージおよびビデオ入力、機能用具および構造された出力が付いている密集した多項目推論モデルです。

Qwen3.5 4B

Qwen3.5 4Bは256K文脈、イメージおよびビデオ入力、機能用具および構造された出力が付いている低価格の多項目推論モデルです。

GLM 4.7 Flash

コーディング、推論、ロングコンテキストライティング、一般的なチャット用の無料の軽量GLM-4.7テキストモデル。

GLM 4.5 Flash

推論、コーディング、ロングフォームチャット、一般的な言語タスクのための無料の軽量GLM-4.5テキストモデル。

GLM 4.6V Flash

ネイティブ関数呼び出しで画像、ビデオ、ファイル、およびテキスト理解のための無料のマルチモーダルGLM-4.6Vモデル。

DeepReasoning

Pairs DeepSeek R1 chain-of-thought は、統一されたデータ制御インターフェイスの背後にあるAnthropic Claudeのクリエイティブとコード生成を推論しています。

DeepSeek Prover V2

LLM は、再帰的理論のパイプライン上に構築された、ラン 4 で正式な理論を証明する専門的です。

DeepSeek V3.2

オープンソースのMixture-of-Experts LLMは、高性能推論、コーディング、および一般的な言語タスクを長時間のプロンプトで調整しました。

Gemma 3 27B

128K コンテキスト、140+ の言語を持つオープン ソースの Vision-language モデル、改善された math/reasoning 、構造化された出力、関数呼び出し。

Magistral Medium 2509 Thinking

法的な研究、財務予測、ソフトウェア、ストーリーテリングなど、より長い思考と高い精度を必要とするタスクのために調整されたモデル。

Mistral Medium 3

コスト効率の高い言語モデルは、競争力のあるレイテンシで一般的な生産ワークロードのための強力な推論とマルチモーダル性能を提供します。

Mistral Medium 3.1

強力な推論、コーディング、STEM のパフォーマンス、ハイブリッド、オンプレミス、および in-VPC の展開をサポートするエンタープライズグレードのモデル。

Mistral Small 3.1

イメージ解析、プログラミング、数学、多言語タスクの128K文脈を備えた24Bパラメータマルチモーダルモデル、効率的なローカル推論のために調整しました。

Mistral Small 4

ハイブリッドモデルは、指示を統一します。, 理容 (Magistral), と Devstral 家族: 40% 低い完了時間と 3x のスループット対小 3.

Nova Lite 1.0

テキスト、画像、および300K文脈上のビデオのための低コストのマルチモーダルファンデーションモデル(最大〜30分のビデオ)、速度と手頃な価格のために調整しました。

Nova Lite 2

1M文脈上のテキスト、画像、文書、ビデオ用の高速で費用対効果の高いマルチモーダル推論モデル(長いドキュメントと〜90分クリップ)。

Nova Micro 1.0

超低レイテンシと128Kコンテクストのコストで調整されたテキストのみの基礎モデル。 44%のキャッシュ割引で要約、翻訳、チャットに強い。

Nova Premier 1.0

家族の中で最も有効なモデル。 マルチモーダル text/image /video は 1M のコンテキストで、 chain-of-thought は、ツールとデータソースを一元化しています。

Nova Pro 1.0

300Kの文脈上のテキスト、画像、およびビデオの精度、速度、およびコストのバランスをとるマルチモーダルファンデーションモデル(最大〜30分のビデオ)。

Qwen3.5 Flash

ハイブリッドリニアアテンションとスパースモエ、1Mコンテクスト、高速マルチモーダル text/image /ビデオインフェレンスを備えた Vision-languageモデル。

Qwen3 Max

256K-context は、推論、指示、および多言語対応の大きな改善と、さらに coding/math の精度が向上しました。

Seed 2.0 Code

強力なフロントエンド結果と、AIコーディングツールやエージェントの多言語プログラミングサポートを備えたコーディング調整型256Kコンテキストモデル。

Seed 2.0 Lite

高周波企業のワークロードのためのバランスの取れた汎用モデル:情報処理、コンテンツ、検索、データ分析。

Seed 2.0 Mini

256K文脈を用いたレイテンシ重視のマルチモーダルモデル、4つの推論力モードと、高通貨の使用に対する image/video の理解。

Seed 2.0 Pro

複雑な推論、マルチモーダル理解、構造化された生成、およびツール管理された実行のための256K文脈を持つ旗艦総合モデル。

MiMo V2.5 Pro

エージェントのワークフロー、複雑なソフトウェアエンジニアリング、および長期間にわたるタスクのためのトップティアモデル、1000以上のツールコールを1Mコンテキストでサポートします。

MiMo V2.5

ネイティブなビジュアルと音声理解によるマルチモーダルモデルを1Mのコンテキストで、エージェントのワークフローにおけるモダリティを推論し行動するように設計されています。