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模型调用

模型调用提供的是模型即服务的能力，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的模型服务，加速AI模型资产的开发与落地。平台中提供自然语言处理、计算机视觉、多模态等不同场景的优质模型，开发者可在平台上体验或调用模型的API能力。

登录到平台后，在其左侧菜单中选择“模型调用”，即可查看平台中预置的模型服务列表，支持基于资源语言处理、多模态、计算机视觉等不同标签或模型名称检索模型服务。

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模型卡片中支持API调用、体验点击操作，置灰则不支持点击。可点击状态时，点击模型卡片中的“API调用“，弹出模型API调用说明的抽屉，可以根据curl示例或python示例调用模型服务；调集模型卡片中的“体验”跳转至对话体验页即可选择当前模型服务在线体验测试其效果。

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预置模型


序号	模型名称	描述
1	Taichu-LLM	基于海量高质数据训练，具有更强的文本理解、内容创作、对话问答等能力。
2	Taichu-LLM-2B	在文本理解、内容创作、对话问答等能力有着显著提升。Taichu-LLM-2B具备2B规模参数量，适合处理文生生成类轻量化任务。
3	Taichu-O1	通过多模态交互和强化学习实现类人思维链，支持复杂决策推演，在保持高精度输出的同时展现可模型推理的思维路径，适用于策略分析与深度思考等场景。
4	Taichu-VL	融合了图像理解、知识迁移、逻辑归因等能力，在图文问答领域表现突出。
5	Taichu-VLR-3B	TaichuVL系列的推理系列。参数量为3B，与传统的指令调优模型相比，具备思考和推理能力，尤其是在图像理解、图文问答等领域表现更为突出。
6	Taichu-VLR-7B	TaichuVL系列的推理系列。参数量为7B，与传统的指令调优模型相比，具备思考和推理能力，尤其是在图像理解、图文问答等领域表现更为突出。
7	Taichu-ASR	能够准确识别和理解人类语言，实时将语音转换为文本，支持多种场景下的语音输入和交互，如会议记录、语音搜索等‌。
8	Taichu-TTS	能够将文本转换为自然语音，优化了合成速度和语音质量‌，广泛应用于智能家居、内容创作和人机交互等领域‌。
9	Taichu-text2Image	基于紫东太初多模态大模型的先进AI技术，能够根据文本描述生成高质量图像。该模型结合了文本、图像等多模态信息，具备强大的跨模态理解和生成能力。
10	Taichu-2.0-Turbo	提升了模型复杂推理能力，可以用于长文本理解和创作、数学计算、代码生成，逻辑推理等复杂文本应用场景。
11	DeepSeek-R1	DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。
12	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是基于 Qwen2.5-14B 通过知识蒸馏得到的模型。该模型使用 DeepSeek-R1 生成的 80 万个精选样本进行微调，展现出优秀的推理能力。
13	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是基于 Qwen2.5-32B 通过知识蒸馏得到的模型。该模型使用 DeepSeek-R1 生成的 80 万个精选样本进行微调，在数学、编程和推理等多个领域展现出卓越的性能。
14	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是基于 Llama-3.3-70B-Instruct 经过蒸馏训练得到的模型。该模型是 DeepSeek-R1 系列的一部分，通过使用 DeepSeek-R1 生成的样本进行微调，在数学、编程和推理等多个领域展现出优秀的性能。
15	Qwen3-235B-A22B	Qwen 系列中最新推理模型，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Qwen2.5-72B-Instruct，达到同规模业界SOTA水平。
16	Qwen3-30B-A3B	Qwen 系列中最新推理模型，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。推理能力以更小参数规模比肩QwQ-32B、通用能力显著超过Qwen2.5-14B，达到同规模业界SOTA水平。
17	Qwen3-14B	Qwen 系列中最新推理模型，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。推理能力达到同规模业界SOTA水平、通用能力显著超过Qwen2.5-14B。
18	Qwen3-1.7B	Qwen 系列中最新推理模型，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。通用能力显著超过Qwen2.5小规模系列，模型人类偏好能力显著增强，创意写作、角色扮演、多轮对话、指令遵循能力均有明显提升，用户体验预期明显更佳。
19	Qwen2.5VL-32B	Qwen2.5VL系列模型，在math和学科问题解答达到了接近Qwen2.5VL-72B的水平，回复风格面向人类偏好进行大幅调整，尤其是数学、逻辑推理、知识问答等客观类query，模型回复详实程度和格式清晰度明显改善。
20	Qwen2.5VL-7B	Qwen2.5VL系列模型，指令跟随、数学、解题、代码整体提升，万物识别能力提升，支持多样格式直接精准定位视觉元素，支持对长视频文件（最长10分钟）进行理解和秒级别的事件时刻定位，能理解时间先后和快慢，基于解析和定位能力支持操控OS或Mobile的Agent，关键信息抽取能力和Json格式输出能力强，此版本为7B版本，计算量与性能相对平衡。
21	LLaMA3-8B	llama3是Meta在2024年4月18日公开发布的大型语言模型，llama3-8B拥有80亿参数，平台支持微调训练。
22	LLaMA2-7B	llama2系列是来自Meta开发并公开发布的大型语言模型。平台支持微调训练。
23	Gemma-2B	Gemma 是 Google 开发的轻量级语言大模型，适合用于各种文本生成任务，能够在资源量较小的端侧设备部署。
24	Gemma-7B	Gemma 是 Google 开发的轻量级语言大模型，适合用于各种文本生成任务，能够在资源量较小的端侧设备部署。
25	RTMDet	RTMDet是一个为实例分割任务设计的高效模型，它通过动态卷积和多层特征提取，实现了高精度的实例分割，同时保持了良好的参数效率和实时性能。
26	ViTDet	ViTDet是一个基于视觉Transformer（ViT）的目标检测模型, 首次将Transformer大规模应用到对象检测任务中，提高了模型的泛化能力和准确性。

模型调用 ​

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