火山引擎

【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。

【 deepseek-r1-0528 】虚拟模型名会自动路由到平台接入的各大deepseek-r1-0528 的供应商，账单也按照实际使用的模型计费。

【doubao-1.5-pro-32k 虚拟模型】豆包效果最好的主力模型，适合处理复杂任务，在参考问答、总结摘要、创作、文本分类、角色扮演等场景都有很好的效果。支持32k上下文窗口的推理和精调。

【虚拟模型】会路由到多个供应商，Doubao-Seed-1.6全新多模态深度思考模型，同时支持auto/thinking/non-thinking三种思考模式。 non-thinking模式下，模型效果对比Doubao-1.5-pro/250115大幅提升。支持 256k 上下文窗口，输出长度支持最大 16k tokens。

【虚拟模型】会路由到多个供应商，360zhinao-search-summary 专用于搜索摘要总结的模型

Kimi-K2 是一款Moonshot AI推出的具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型。

DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中，DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平，仅略低于 Gemini-3.0-Pro；相比 Kimi-K2-Thinking，V3.2 的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。

新一代全模态大模型，原生支持文本、视觉、音频统一理解，具备 1M 超长上下文窗口，多模态综合能力优秀，在 Coding 与 Agent 场景下任务完成能力提升显著。

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。

GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能： GLM-5.3-Flash 总参数量 320B、激活参数量 18B，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。在保持精准长上下文能力的同时，显著降低计算与服务成本。相比 GLM-5.3，其注意力计算量和 KV 缓存大小分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。 视觉能力被原生融入 Coding 循环，使模型能够主动观察界面、渲染结果与交互反馈，并据此持续测试和改进。无论是前端开发、游戏构建、Blender 3D 场景，还是 BUA、CUA 驱动的真实环境操作，模型都能在代码、浏览器和图形界面之间协同完成任务。 GLM-5.3-Flash 进一步拓展至 Office、金融研究和专业文档等工作场景。它能够自主拆解复杂目标、调用合适工具、检查并优化输出，完成从研究分析、模型构建到 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 成品交付的完整工作流。

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。

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。

Seed 旗舰版 Coding & Agent 模型，视觉理解能力再次提升。 适合高复杂度任务探索，例如复杂 Coding、长链路 Agent、多步骤工程交付等场景。 适合高价值生产任务，例如需要更强的需求理解、长期规划、工具调用闭环和多模态推理能力的任务。 适合真实且要求稳定的生产场景。

效果与成本均衡，全面升级编程、智能体与多模态能力。 适合规模化生产场景，例如需要稳定承接大量线上调用的 Coding、Agent 和多模态理解任务。 适合标准化业务流程的大规模落地，与 Pro 版本支持的能力一样。

能力优先，通过一个 Model ID 调用最强版本，周级更新，持续进化。当前版本与 doubao-seed-2.1-pro 相同。 主要面向开发者，适合 Coding、办公、生产力提效场景。 版本升级自动生效，不需要切换模型或改造调用链路，降低接入维护成本和版本迁移风险。

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。

内部特定业务专业模型

内部业务专业定制模型

Doubao-Seed-2.0-pro 是一款旗舰级通用大模型，专为 Agent 时代的复杂推理和长链任务执行场景而设计。它强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成和工具增强执行。其在执行复杂指令和多重约束方面的能力非常出色，能够稳定处理诸如多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解和高难度分析等场景。

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。

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。