模型类型

交融大模型平台纳管模型支持以下类型：

1. LLM：大语言模型
2. embedding：嵌入模型
3. image：图像模型
4. audio：音频模型
5. reank：重排序模型
6. video：视频模型

模型列表

大语言模型：

模型	能力	上下文长度	描述
aquila2	chat	2048	由北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的具有 7B、34B 和 70B 参数的大模型
baichuan-2	chat	4096	由百川智能推出的具有 7B 和 13B 参数的大模型
c4ai-command-r-v01	chat	131072	由 Cohere 公司推出的具有 35B 和 104B 参数的大模型
cogvlm2	chat, vision	8192	由智谱 AI 和清华 KEG 推出的具有 20B 参数的多模态大模型
deepseek	chat	4096	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 7B 和 67B 参数的大模型
deepseek-r1	chat, reasoning	163840	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 671B 参数的推理大模型
deepseek-r1-distill-llama	chat, reasoning	131072	从 deepSeek-R1 中蒸馏出来的基于 Llama 的具有 8B 和 70B 参数的大模型
deepseek-r1-distill-qwen	chat, reasoning	131072	从 deepSeek-R1 中蒸馏出来的基于 Qwen 的具有 1.5B、7B、14B 和 32B 参数的大模型
deepseek-v2	chat	128000	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 16B 和 236B 参数的大模型
deepseek-v2-chat-0628	chat	128000	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 236B 参数的 deepseek-v2 改善版本
deepseek-v2.5	chat	128000	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 236B 参数的结合了 DeepSeek-V2 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的升级版本。
deepseek-v3	chat	163840	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 671B 参数的大模型
deepseek-vl-chat	chat, vision	4096	由深度求索（DeepSeek）公司推出的具有 1.3B 和 7B 参数的多模态大模型
gemma-it	chat	8192	由谷歌推出的具有 2B 和 7B 参数的大模型
gemma-2-it	chat	8192	由谷歌推出的具有 2B、9B 和 27B 参数的大模型
gemma-3-it	chat, vision	131072	由谷歌推出的具有 4B、12B 和 27B 参数的大模型
glm4	chat	131072	由智谱 AI 推出的具有 9B 参数的大模型
glm-edge	chat	8192	由智谱 AI 推出的面对终端现实生活场景的具有 1.5B 和 4B 参数的的大模型
glm-4v	chat, vision	8192	由智谱 AI 推出的具有 9B 参数的多模态大模型
glm-edge-v	chat, vision	8192	由智谱 AI 推出的具有 2B 和 5B 参数的多模态大模型
gpt-2	chat	1024	由 OpenAI 推出的具有 1.5B 参数的大模型
internlm2	chat	32768	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的具有 7B 和 20B 参数的大模型书⽣·浦语 2.0
internlm2.5	chat	32768	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的具有 1.8B、7B 和 20B 参数的大模型书⽣·浦语 2.5
internlm3	chat	32768	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的基于 8B 参数的大模型书⽣·浦语 3.0
internvl1.5	chat, vision	32768	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的具有 2B、4B 和 26B 参数的多模态大模型 1.5
internvl2	chat, vision	32768	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的具有 1B、2B、4B、8B、26B、40B 和 76B 参数的多模态大模型 2.0
internvl2.5	chat, vision	16384	由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学推出的具有 1B、2B、4B、8B、26B、38B 和 78B 参数的多模态大模型 2.5
llama-2	chat	4096	由 Meta AI 推出的具有 7B、13B 和 70B 参数的 Llama 大模型 2.0
llama-3	chat	8192	由 Meta AI 推出的具有 8B 和 70B 参数的 Llama 大模型 3.0
llama-3.1	chat	131072	由 Meta AI 推出的具有 8B、70B 和 405B 参数的 Llama 大模型 3.1
llama-3.2-vision	chat, vision	131072	由 Meta AI 推出的具有 11B 和 90B 参数的 Llama 多模态大模型 3.2
llama-3.3	chat	131072	由 Meta AI 推出的具有 70B 参数的 Llama 大模型 3.3
marco-o1	chat	32768	由阿里巴巴推出的具有 7B 参数的推理大模型
minicpm-2b	chat	4096	由面壁智能推出的具有 2B 参数的端侧大模型
minicpm-llama3-v-2_5	chat, vision	8192	由面壁智能推出的具有 8B 参数的小参数量多模态大模型
minicpm-v-2.6	chat, vision	32768	由面壁智能推出的基于 SigLip-400M 和 Qwen2-7B 构建的具有 8B 参数的多模态大模型
minicpm3-4b	chat	32768	由面壁智能推出的具有 4B 参数的大模型
mistral-7b	chat	8192	由 Mistral AI 推出的具有 7B 参数的大模型
mistral-large-2	chat	131072	由 Mistral AI 推出的具有 123B 参数的大模型
omnilmm	chat, vision	2048	由清华大学自然语言处理实验室和面壁智能团队推出的具有 3B 和 12B 参数的多模态大模型
orion-14b	chat	4096	由猎户星空推出的具有 14B 参数的大模型
qvq-72b-preview	chat, vision	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 72B 参数的多模态推理模型
qwen	chat	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 1.8B、7B、14B 和 72B 参数的大模型 ‌
qwen-vl	chat, vision	4096	由阿里云通义千问团队的具有 7B 参数的多模态大模型
qwen1.5	chat	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B 和 110B 参数的大模型 ‌Qwen2.0 测试版
qwen2	chat	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 0.5B、1.5B、7B 和 72B 参数的大模型 ‌Qwen2.0
qwen2-vl	chat, vision	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 2B、7B 和 72B 参数的多模态大模型 2.0
qwen2.5	chat	32768	由阿里云通义千问团队推出的具有 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 和 72B 参数的大模型 ‌Qwen2.5

嵌入模型：

模型	语言	维度	最大 tokens
bce-embedding-base_v1	zh, en	768	512
bge-base-en	en	768	512
bge-base-zh	zh	768	512
bge-base-zh-v1.5	zh	768	512
bge-large-en	en	1024	512
bge-large-zh	zh	1024	512
bge-large-zh-v1.5	zh	1024	512
bge-m3	zh, en	1024	8192
bge-small-en-v1.5	en	384	512
bge-small-zh	zh	512	512
bge-small-zh-v1.5	zh	512	512
e5-large-v2	en	1024	512
gte-base	en	768	512
gte-large	en	1024	512
gte-Qwen2	zh, en	3584	32000
jina-clip-v2	89 languages supported	1024	8192
jina-embeddings-v2-base-en	en	512	8192
jina-embeddings-v2-base-zh	zh, en	768	8192
jina-embeddings-v3	zh, en	1024	8192
m3e-base	zh, en	768	512
m3e-large	zh, en	1024	512
m3e-small	zh, en	512	512
multilingual-e5-large	zh	1024	512
text2vec-base-chinese	zh	768	128
text2vec-base-multilingual	zh	384	256
text2vec-large-chinese	zh	1024	256

图像模型：

模型	能力
FLUX.1-dev	text2image, image2image, inpainting
GOT-OCR2_0	ocr
HunyuanDiT-v1.2	text2image
kolors	text2image, image2image
sd-turbo	text2image
sd3-medium	text2image, image2image, inpainting
sd3.5-large	text2image, image2image, inpainting
sd3.5-medium	text2image, image2image, inpainting
sdxl-turbo	text2image
stable-diffusion-2-inpainting	inpainting
stable-diffusion-v1.5	text2image, image2image
stable-diffusion-xl-base-1.0	text2image, image2image
stable-diffusion-xl-inpainting	inpainting

音频模型：

模型	能力
Belle-whisper-large-v2-zh	audio-to-text
Belle-whisper-large-v3-zh	audio-to-text
ChatTTS	text-to-audio
CosyVoice-300M	audio-to-audio
CosyVoice-300M-Instruct	text-to-audio
CosyVoice2-0.5B	text-to-audio
F5-TTS	text-to-audio
FishSpeech-1.5	text-to-audio
Kokoro-82M	text-to-audio
MeloTTS-Chinese	text-to-audio
MeloTTS-English	text-to-audio
SenseVoiceSmall	audio-to-text
whisper-base	audio-to-text
whisper-large-v3	audio-to-text
whisper-medium	audio-to-text
whisper-small	audio-to-text
whisper-tiny	audio-to-text

重排序模型：

模型	语言
bce-reranker-base	en, zh
bge-reranker-large	en, zh
bge-reranker-v2-gemma	en, zh, multilingual
bge-reranker-v2-m3	en, zh, multilingual
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise	en, zh, multilingual
jina-reranker-v2	en, zh, multilingual
minicpm-reranker	en, zh

视频模型：

模型	能力
CogVideoX-2b	text2video
CogVideoX-5b	text2video
HunyuanVideo	text2video