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glm-5.3
GLM-5.3是智谱迄今编程能力最强的模型,在内部自建体感评测中较GLM-5.2提升50%;网络安全能力:在白盒代码审查与漏洞发现等安全任务中,GLM-5.3的表现持平Mythos 5,展现出面向网络安全防御场景的强大潜力。
输入:
8.005.60积分/M tokens
输出:
28.0019.60积分/M tokens
Qwen3.8-27B
Qwen3.8-27B是一款拥有270亿参数的原生多模态稠密大模型,它通过创新的混合架构(深度融合线性注意力与完整注意力机制),在显著降低显存占用的同时,原生支持26.2万tokens的超长上下文,并可外推至百万级别。这款模型在编程与智能体任务上展现了惊人的实力,例如在SWE-bench Pro和OSWorld等权威测试中大幅超越Claude Opus 4.6 Max,整体表现不仅显著优于前代Qwen3.6-27B,更超过了Qwen3.7-Plus,堪称性能屠榜。
输入:
3.001.50积分/M tokens
输出:
18.005.60积分/M tokens
glm-5.2
GLM-5.2是智谱AI推出的面向长程任务(Long Horizon Task)设计的最新旗舰模型,支持1M超长上下文。拥有强大逻辑推理、长文本理解与代码生成能力、兼顾性能与推理效率;在多任务基准中表现优异,适用于智能交互、企业应用、开发辅助等场景。
输入:
8.004.00积分/M tokens
输出:
28.0014.00积分/M tokens
qwen3.5-27b
Qwen3.5系列27B原生视觉语言Dense模型,融合了线性注意力机制;响应速度快,兼具推理速度和性能。该模型的综合能力接近于Qwen3.5-122B-A10B。

2档阶梯计费

<128K:

输入

输出

0.600.26积分/M tokens

4.802.06积分/M tokens

qwen3.5-flash
Qwen3.5原生视觉语言系列Flash模型,基于混合架构设计,融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型,实现了更高的推理效率。模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步;响应速度快,兼具推理速度和性能。

3档阶梯计费

<128K:

输入

输出

0.200.09积分/M tokens

2.000.86积分/M tokens

kimi-k2.6
Kimi K2.6 是 Kimi 最新最智能的模型,具备更强更稳的长程代码编写能力,指令遵循和自我纠错能力显著提升,同时支持文本、图片与视频输入,思考与非思考模式,对话与 Agent 任务;支持自动上下文缓存功能,ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等能力。
输入:
6.505.53积分/M tokens
输出:
27.0022.95积分/M tokens
qwen3.6-plus
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。 该模型版本功能等同于快照模型qwen3.6-plus-2026-04-02

2档阶梯计费

≤256K:

输入

输出

2.001.40积分/M tokens

12.008.40积分/M tokens

Doubao-Seed-2.0-Pro
旗舰级全能通用模型,面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出,可稳定应对多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解与高难度分析等场景。 最大上下文长度:256K 输入:文字、图片、视频 输出:文字

3档阶梯计费

<32K:

输入

输出

3.202.72积分/M tokens

16.0013.60积分/M tokens

minimax-m2.7
minimax-m2.7 能够自行构建复杂 Agent Harness,并基于 Agent Teams、复杂 Skills、Tool Search Tool 等能力,完成高度复杂的生产力任务。在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或刷新了行业的 SOTA。最大上下文长度:128K 输入: 文本 输出: 文本
输入:
2.102.10积分/M tokens
输出:
8.408.40积分/M tokens