语言模型IBM Granite旧版
Granite Embedding 107M Multilingual
IBM 公开计费的多语种 Granite Embedding 模型，适合跨语种语义检索与向量召回。
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语义检索RAG向量召回
官方模型目录与价格对比
找模型，不只看名字，还要看 能力和价格
按模型类型、上下文、价格和厂商整理官方模型目录，方便你快速筛出适合写代码、做推理、跑视觉或搭 Agent 的那一批模型。
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已收录模型
1,303
覆盖厂商
63
带价格信息
355
语言模型IBM Granite旧版
Granite Embedding 278M Multilingual
IBM 公开计费的多语种 Granite Embedding 模型，适合跨语种语义检索与向量召回。
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语义检索RAG向量召回
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语义检索RAG向量召回
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安全护栏RAG 评估Agent 监控
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安全护栏RAG 评估Agent 监控
语言模型IBM Granite稳定版
Granite Guardian 3.3 8B
IBM Granite Guardian 是护栏与评审模型家族，适合越狱检测、工具调用幻觉与 RAG groundedness 判定。
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安全护栏RAG 评估Agent 监控
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长文处理企业知识库复杂工作流
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长文处理企业知识库复杂工作流
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长文处理企业知识库复杂工作流
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长文处理企业知识库复杂工作流
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长文处理企业知识库复杂工作流
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批量分类企业助手成本敏感场景
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批量分类企业助手成本敏感场景
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批量分类企业助手成本敏感场景
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企业工作流高性价比可控生成
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端侧部署低成本推理Agent
语言模型Arcee AI稳定版
Trinity Large Thinking
Pricing Integration List chevron-right Language Models chevron-right Trinity-Nano (6B) Trinity-Mini (26B) Trinity-Large-Preview Trinity-Large-Thinking API Reference chevron-right Your First API Call Chat Completion Usage Models Capabilities chevron-right Streaming Messages Multi-Turn Conversations Function Calling Structured Outputs Reasoning Traces Quick Deploys chevron-right Download Models arrow-up-right Hardware Prerequisites Consumer Hardware chevron-right Inference Engines chevron-right Policies chevron-right Deprecation Policy chevron-up chevron-down gitbook Powered by GitBook gitbook xmark block-quote On this page xmark xmark copy Copy chevron-down block-quote On this page block-quote Language Models Trinity-Large-Thinking Overview Trinity-Large-Thinking is a reasoning-optimized variant of Arcee AI's Trinity-Large family — a 398B-parameter sparse Mixture-of-Experts (MoE) model with approximately 13B active parameters per token. Built on Trinity-Large-Base and post-trained with extended chain-of-thought reasoning and agentic RL, Trinity-Large-Thinking delivers state-of-the-art performance on agentic benchmarks while maintaining strong general capabilities. Trinity-Large-Thinking generates explicit reasoning traces wrapped in <think>...</think> blocks before producing its final response. This thinking process is critical to the model's performance — thinking tokens must be kept in context for multi-turn conversations and agentic loops to function correctly.
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多步推理Reasoning TraceAgent 工作流