baidu

Baidu供应商

Baidu 提供的模型服务条款
模型 · 9
973.93Btoken
97.01%缓存命中率

除了DeepSeek之外,腾讯云(TencentCloud)和阿里云(AlibabaCloud)现在也提供了官方的0731版本,而其他提供商仍在使用旧的0424版本。DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813是DeepSeek的旗舰级开放权重混合专家模型(MoE),于2026年4月24日发布预览版。该模型总参数量为1.6万亿,每个token激活490亿参数,并支持一百万token的上下文窗口。它专为高级推理、编程、STEM任务和自主智能体设计,在开源模型中提供了最先进的性能,并可与领先的专有系统媲美。该模型支持思考和非思考模式,可通过DeepSeek的应用程序和API进行访问。

输入类型
输出类型
输入$0.66-1.32/百万 token
输出$1.98-3.96/百万 token
上下文-
最大输出-
1316.83Btoken
97.73%缓存命中率
50% 折扣

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 是一款拥有 552B 参数的 MoE 模型,基于全新的因果编码器-解码器架构构建,用来实现更高的性能、更快的推理速度、更高的吞吐量以及更低的部署成本。它原生支持多模态视觉理解,并提供旗舰级的智能水平,同时显著降低了 KV 缓存需求,非常适合高吞吐量和对成本敏感的智能体任务。

输入类型
输出类型
输入$0.075/百万 token
输出$0.3/百万 token
上下文-
最大输出-
711.31Btoken
96.64%缓存命中率

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 是 DeepSeek V4 系列中面向效率的变体,作为预览版发布,并与旗舰版 V4-Pro 同时开源。它专为需要 V4 代次的长上下文和推理能力,但追求更快、更经济的 API 层的开发者而设计。与 V4-Pro 相比,DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 使用了更小的总参数和激活参数,这样实现更快的响应时间和更低的 API 成本。它保留了接近 V4-Pro 的推理能力,在简单的智能体任务上与 V4-Pro 持平,仅在要求最苛刻的智能体工作流中存在可察觉的差距。世界知识略低于 V4-Pro,但在开源领域内仍有竞争力。与 V4-Pro 一样,DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 继承了基于 Token 维度压缩和 DeepSeek 稀疏注意力 (DSA) 构建的新型注意力机制,标配支持 1M 上下文窗口,并提供带有 reasoning_effort 参数(high / max)的思考和非思考模式。迁移说明:旧版模型名称 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 目前分别路由到 DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 的非思考和思考模式,并将于 2026-07-24 退役。现有集成应迁移到明确的模型名称 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro。该模型可通过 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 接口访问,权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源。

输入类型
输出类型
输入$0.22-0.44/百万 token
输出$0.66-1.32/百万 token
上下文-
最大输出-
1.15Btoken
0%缓存命中率

新一代文心模型 Baidu: ERNIE 5.1 是一款原生多模态大模型。它采用原生的统一多模态建模方法,联合建模文本、图像、音频和视频,提供完整的多模态能力。Baidu: ERNIE 5.1 的核心能力得到全面升级,在基准测试集上表现优异,特别是在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实性、智能体规划和工具使用方面表现强劲。

输入类型
输出类型
输入$0.588-0.882/百万 token
输出$2.646-3.235/百万 token
上下文-
最大输出-
Baidu: ERNIE 5.0

Baidu: ERNIE 5.0

baidu/ernie-5.0-thinking-preview
803.45Mtoken
0%缓存命中率
下线:baidu:2026/10/29

Baidu: ERNIE 5.0。新一代文心模型 Wenxin 5.0 是一款原生多模态大模型。它采用原生统一多模态建模方法,联合建模文本、图像、音频和视频,提供完整的多模态能力。Wenxin 5.0 的核心能力得到了全面升级,在基准测试数据集上表现出色,尤其在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实准确性、智能体规划和工具使用方面有极强的表现。

输入类型
输出类型
输入$0.84-1.41/百万 token
输出$3.37-5.62/百万 token
上下文-
最大输出-
233.42Btoken
95.45%缓存命中率
50% 折扣

Z.AI: GLM 5.3 Flash 是来自 Z.ai 的原生多模态模型。它适用于高效编程和长周期智能体任务。其混合稀疏和线性注意力架构在降低计算开销的同时,保持了精确的长上下文处理能力。

输入类型
输出类型
输入$0.075/百万 token
输出$0.25/百万 token
上下文-
最大输出-
395.83Btoken
97.67%缓存命中率

GLM 5.2 支持更大的上下文窗口和输出长度,最高可达 1M 上下文和 128K 输出 Token。它通过 tool_stream=true 增加了工具调用的流式输出,实现了对工具调用参数的实时访问。与 GLM-4.7 系列一样,它支持通过 thinking={ type: "enabled" } 进行深度思考(启用后强制执行思考过程),并引入了 reasoning_effort 来控制思维链模式下的推理强度。另外,它还提供了更强的编码性能和更先进的推理能力。

输入类型
输出类型
输入$1.4/百万 token
输出$4.4/百万 token
上下文-
最大输出-
138.27Btoken
97.17%缓存命中率

Z.AI: GLM 5.3 是智谱AI的下一代旗舰文本模型,基于 GLM-5.2 构建,并通过大规模长程任务后训练增强了。它在编程体验上实现了约 50% 的提升,能自主处理复杂的项目开发、调试、验证和交付。它还支持 100 万 token 的上下文窗口、高达 12.8 万 token 的输出、工具调用和 MCP,在代码审查和漏洞检测等网络安全任务中表现出色。

输入类型
输出类型
输入$1.4/百万 token
输出$4.4/百万 token
上下文-
最大输出-
22.53Btoken
96.59%缓存命中率

Z.AI: GLM 5.3 FlashX 是 GLM-5.3-Flash 的更快、更流畅版本,推理速度高达 200 tokens/s。Z.AI: GLM 5.3 FlashX 是 Z.ai 旗下的原生多模态模型,适用于高效编程和长程代理任务。其混合稀疏与线性注意力架构在降低计算开销的同时,保持了精准的长上下文表现。

输入类型
输出类型
输入$0.375/百万 token
输出$1.25/百万 token
上下文-
最大输出-