【360在阿里云部署版】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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能力均衡,推理效果和速度介于通义千问-Max和通义千问-Turbo之间,适合中等复杂任务。
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【 deepseek-V3-0324 新版 V3 模型借鉴 DeepSeek-R1 模型训练过程中所使用的强化学习技术,大幅提高了在推理类任务上的表现水平,在数学、代码类相关评测集上取得了超过 GPT-4.5 的得分成绩。
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【虚拟模型名】qwen3 开源版模型默认开启思考模式,实现推理模式和非推理模式的有效融合,可在对话中切换模式。推理能力显著超过QwQ、通用能力显著超过Qwen2.5-72B-Instruct,达到同规模业界SOTA水平。
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【360zhinao-pro-qwen-plus】基于 360zhinao-pro 和 qwen-plus 的聚合虚拟模型,将在两者之间根据效果智能调度,确保能力最优,后台账单按照实际调用模型计费。
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能力均衡,推理效果和速度介于通义千问-Max和通义千问-Turbo之间,适合中等复杂任务。
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【 360gpt-pro & deepseek-V3 虚拟模型名 新版 V3 模型借鉴 DeepSeek-R1 模型训练过程中所使用的强化学习技术,大幅提高了在推理类任务上的表现水平,在数学、代码类相关评测集上取得了超过 GPT-4.5 的得分成绩。
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实现思考模式和非思考模式的有效融合,可在对话中切换模式。推理能力显著超过QwQ、通用能力显著超过Qwen2.5-32B-Instruct,达到同规模业界SOTA水平。
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优先调用 360gpt-pro 如果资源不足则回退到 qwen-plus
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DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型,采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构,输入和输出不对称,输入激活只有 8B,输出激活 16B,成本显著低于已知的同尺寸模型。同时,V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练,在基准测试中,成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。
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Qwen3.8-Flash 是千问最新推出的多模态大模型,兼具强大的理解与生成能力和出色的响应速度。模型原生支持百万级上下文窗口,能够一次性处理超长文档、代码仓库和复杂对话。在编程辅助、智能体协作、图文理解等场景中表现尤为出色——无论是自动修复代码、操作桌面应用,还是分析图表与长视频,都能给出准确、高质量的结果。同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 主流接口协议,可无缝接入 Claude Code、Codex 等开发者工具,轻松构建高并发应用与智能工作流。凭借优异的性能与极具竞争力的推理成本,Qwen3.8-Flash 是开发者和企业在 AI 应用中兼顾效果与效率的理想选择。
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业务内部专用模型
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GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型,复杂软件工程与 Agent 任务能力全面进阶。它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务方面表现更加出色。 GLM-5.3 目前仅支持处理文本模态信息,支持 1M 上下文窗口,最大输出 Tokens 为 128K。 GLM-5.3 会始终启用思考功能,支持三个思考强度级别:low、high 和 max,并不再支持禁用思考功能。
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360公司内部业务特定专用模型,适配特定业务场景
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360公司内部业务特定专用模型,适配特定业务场景
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万相3.0是 all-in-one 视频生成模型,统一支持参考、编辑、复刻、驱动等多种创作功能,四模态全能参考,最长支持30秒视频生成,可解析文件、网页及复杂图片。生产级角色一致性保持,音画真实,带来身临其境的视听冲击力。
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指令理解清晰:支持最大 4.5k token 输入,复杂图文指令一次生成到位。 文字渲染稳定:10px 小字、12 国语言、20+ 字体清晰可辨,信息图和界面直接可用。 批量产出趁手:海报、网页、界面等日常任务可批量生成,成本更优,适合持续创作。 Qwen-Image-3.0 Standard 不只在追求生成效果,更在追求日常创作里的顺手与省心——让图像生成成为可持续的内容生产力。
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2.4万亿参数MoE旗舰,编程与办公能力全面跃升,可自主编程十数天交付完整项目。胜任法律、金融、设计等数百种专业任务,一次对话端到端交付生产级成果。原生视觉理解贯穿规划、执行与验证全流程,支持超长文档与长视频的深度语义解析。长程任务中自主规划与闭环迭代,持续进化。
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内容丰实:支持最大 4.5k token 输入,支持图中图密集信息排版,让报纸、分镜、菜单、试卷等复杂版面一次生成。 细节真实:支持 10px 小字精准渲染,微表情、毛孔、发丝等细节生动还原,逼近真实摄影的质感。 知识厚实:支持 12 国语言、多种字体原生渲染,主流网页、游戏、直播等界面仿真,外部知识全纳入。 Qwen-Image-3.0-Pro 不只是在追求"好看",更在追求“好用”——让图像生成真正成为可落地的生产力工具。
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Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型,拥有 2.8 万亿参数,基于 KDA 混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建,原生支持视觉理解,并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型,面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
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Qwen3.7原生视觉语言系列Flash模型,相较3.6-Flash全面提升多模态理解与Agent执行能力。重点强化多模态基础能力、万物识别能力更强,真实世界感知与空间智能进一步提升,Search Agent、CI Agent等多模态Agent场景能力显著升级、端到端任务执行更稳定,多模态Coding能力优化、vibe coding 体验更加流畅。
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GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文,实测可承载项目级工程上下文,长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠,开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
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Qwen3.7系列中高性价比Plus模型,在强大文本能力的基础上全面升级了视觉-语言能力,同时保持了在编码、工具使用和生产力工作流方面的完整智能体能力。其核心特色为多模态交互混合智能体能力,能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作 GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用。
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Qwen3.7系列中高性价比Plus模型,在强大文本能力的基础上全面升级了视觉-语言能力,同时保持了在编码、工具使用和生产力工作流方面的完整智能体能力。其核心特色为多模态交互混合智能体能力,能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作 GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用。
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Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型,当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型,核心优势在于智能体能力的广度与深度:在编程、办公与生产力、长周期自主执行方面均能出色胜任各项任务。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比 DeepSeek-V4-Pro,DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹,但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小,相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比前代模型,DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中,V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平,并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。
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Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型,相较于2月15日快照,本模型在Agentic coding能力上大幅提升;推理速度显著提升;知识、推理与长上下文能力保持较高水准,满足复杂Agent任务的需求,适合应用于编码智能体、生产工作流和高吞吐场景。该版本为2026年4月20日快照。
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Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型,模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力(在多项代码智能体基准上大幅超越前代)、数学推理和代码推理能力;视觉方面在空间智能能力上显著增强,物体定位与目标检测提升尤为突出。
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GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型,代码能力大大增强,长程任务显著提升,能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时,完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环,交付工程级成果。 在综合能力与 Coding 能力上,GLM-5.1 整体表现对齐 Claude Opus 4.6,并在长程自主执行、复杂工程优化与真实开发场景中展现出更强的持续工作能力,是构建 Autonomous Agent 与长程 Coding Agent 的理想基座。
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Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
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相比qwen-vl-plus再次提升视觉推理和指令遵循能力,在更多复杂任务中提供最佳性能。
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Qwen2.5系列编程专家7B模型,相较于 Qwen2,Qwen2.5 获得了显著更多的知识,并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。
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