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Wenxin
ERNIE 3.5 8K
ernie-3.5-8k
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
8K
Wenxin
ERNIE 3.5 8K Preview
ernie-3.5-8k-preview
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
8K
Wenxin
ERNIE 3.5 128K
ernie-3.5-128k
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
128K
Wenxin
ERNIE 4.0 8K
ernie-4.0-8k-latest
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
8K
Wenxin
ERNIE 4.0 8K Preview
ernie-4.0-8k-preview
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
8K
Wenxin
ERNIE 4.0 Turbo 8K
ernie-4.0-turbo-8k-latest
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀
8K
Wenxin
ERNIE 4.0 Turbo 128K
ernie-4.0-turbo-128k
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀
128K
Wenxin
ERNIE 4.0 Turbo 8K Preview
ernie-4.0-turbo-8k-preview
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀
8K
Wenxin
ERNIE Lite 8K
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ERNIE Lite是百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。
8K
Wenxin
ERNIE Lite Pro 128K
ernie-lite-pro-128k
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,效果比ERNIE Lite更优,适合低算力AI加速卡推理使用。
128K
Wenxin
ERNIE Tiny 8K
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ERNIE Tiny是百度自研的超高性能大语言模型,部署与精调成本在文心系列模型中最低。
8K
Wenxin
ERNIE Speed 128K
ernie-speed-128k
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型,通用能力优异,适合作为基座模型进行精调,更好地处理特定场景问题,同时具备极佳的推理性能。
128K
Wenxin
ERNIE Speed Pro 128K
ernie-speed-pro-128k
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型,通用能力优异,效果比ERNIE Speed更优,适合作为基座模型进行精调,更好地处理特定场景问题,同时具备极佳的推理性能。
128K
Wenxin
ERNIE Character 8K
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百度自研的垂直场景大语言模型,适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景,人设风格更为鲜明、一致,指令遵循能力更强,推理性能更优。
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Wenxin
ERNIE Character Fiction 8K
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百度自研的垂直场景大语言模型,适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景,人设风格更为鲜明、一致,指令遵循能力更强,推理性能更优。
8K
Wenxin
ERNIE Novel 8K
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百度自研通用大语言模型,在小说续写能力上有明显优势,也可用在短剧、电影等场景。
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DeepSeek
DeepSeek V3
deepseek-v3
DeepSeek-V3 为杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司自研的 MoE 模型,其多项评测成绩突出,在主流榜单中位列开源模型榜首。V3 相比 V2.5 模型生成速度实现 3 倍提升,为用户带来更加迅速流畅的使用体验。
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DeepSeek
DeepSeek R1
deepseek-r1
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。
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