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企业级性能，弹性扩展，零运维负担
热门模型
Kimi K3.1 Pro
Kimi K3.1 Pro 是全新 K3.1 系列的第一个模型，也是Kimi迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持 100 万上下文。K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究和其他长程 Agent 能力上的提升尤为显著。
Qwen3.8 Flash
Qwen3.8-Flash 是通义千问的多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的先行版本:总参数 125B、每 token 仅激活 6B,配 51B N-gram Embedding 与 GDN + QSA 混合注意力,在保持效果的同时把推理成本压到同级模型的一个零头。支持文本 / 图片 / 视频输入,百万级上下文、单次最长输出 131K token,默认开启深度思考且可一键关闭。适合编程助手、Agent 编排、图文与超长文档理解、长视频分析等对上下文与单价同时敏感的场景。
MiniMax M3.1 Flash
MiniMax M3.1 Flash定位为Coding/Agent优化轻量级模型，拥有100万token上下文。支持文本、图像两种输入形式，在Agentic任务、编程、Computer Use及网络安全能力等方面实现了提升。
GLM 5.3 Flash
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。采用稀疏注意力与线性注意力混合架构,相较 GLM-5.3 将注意力计算量降低 3 倍、KV 缓存降低 4 倍以上,同时在 100 万 token 上下文下保持稳定的长文本表现。原生支持文本、图片、视频与文件输入。深度思考能力常驻开启以保证推理质量,并支持上下文缓存,重复前缀场景下可显著降低调用成本(上一代不支持缓存)。
Hy4 Preview
Hy4 Preview是腾讯推出的混合专家模型，总参数规模达 7700 亿，其中激活参数为 490 亿。该模型专为编码智能体、复杂工具调用工作流，以及需要规划能力、上下文连贯性和持续多步执行的生产力任务而设计。
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek 推出的实验性多模态模型,在 V4-Flash 基础上加入原生视觉理解能力,并保留 100 万 token 上下文。单次请求中文本与图片可自由穿插,适用于文档与图表解析、界面理解,以及依赖视觉的 Agent 工作流。纯文本能力(Agent、推理、世界知识)与 V4-Flash 正式版持平;在需要视觉理解的 Agent 基准上,相比纯文本模型有大幅提升。
GLM 5.3
GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型，基于与 GLM-5.2 相同的基础模型，通过大规模后训练在复杂软件工程、Agent 长程任务与网络安全能力上实现全面进阶。相比 GLM-5.2，GLM-5.3 在智谱内部 Z.ai Code Bench 编程评测中提升约 50%，并在 Terminal Bench 3.0、Agents’ Last Exam（CLI）等公开基准中达到开源模型 SOTA 水平。同时，随着后训练规模扩大，模型在漏洞发现与利用链推理方面提升显著，在 CyberGym 漏洞发现基准上取得当前最佳成绩，漏洞利用类测试得分达到 GLM-5.2 的两倍以上。
DeepSeek V4 Flash 0731
DeepSeek V4 Flash 0731 是 DeepSeek 推出的一款稀疏混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）模型，激活参数为 130 亿，总参数量为 2840 亿。 这个经过重新后训练的版本适用于编程、推理和智能体工作流。
Kimi K3
Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的模型，拥有 2.8 万亿参数。它基于 Kimi 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，面向软件工程、知识工作和深度推理等前沿智能场景而设计。
GLM 5.2
GLM-5.2 是智谱(Z.AI)最新一代旗舰大模型,面向长程自主任务设计,可在单个任务上持续工作长达 8小时——从初始规划、执行,到迭代优化与生产级成果交付,自主完成端到端工作流。其编码与 agentic 能力比肩国际一线闭源旗舰,在持续执行、复杂工程优化与真实开发场景中表现尤为突出;上下文窗口由上一代的 200K 扩展至 1M。是驱动高级智能体(Agent)与长程编码助手的理想基座模型。
Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code 是 MoonshotAI 推出的最强编程与智能体（Agent）模型——采用 1 万亿参数混合专家架构，支持 256K 上下文，并具备交错式思维与多步工具调用能力。它在长周期编程任务上取得了显著提升，同时相比 K2.6 将思考 token 的使用量减少了约 30%，并支持文本、图像和视频输入，可用于视觉驱动的开发工作流。
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek-V4-Pro是DeepSeek打造的新一代旗舰级开源大模型，其综合效能已全面跃升至比肩世界顶尖闭源模型的水准。相比前代，V4-Pro的智能体（Agent）能力实现了突破性进化，在Agentic Coding领域稳居当前开源阵营榜首，能够提供超越业界主流基准（如 Sonnet 4.5）的高质量端到端代码交付体验。此外，该模型不仅具备领跑开源社区的海量世界知识储备，更在数学、STEM 及竞赛级编程等高难度推理测评中，展现出超越所有已公开开源模型、媲美全球顶级闭源巨头的极致逻辑推理实力。作为构建复杂智能体工作流、专业级代码开发与高阶前沿 AI 应用的理想基座，DeepSeek-V4-Pro 将为企业与开发者提供无与伦比的生产力赋能。
Qwen3.8 Max
2.4万亿参数MoE旗舰，编程与办公能力全面跃升，可自主编程十数天交付完整项目。胜任法律、金融、设计等数百种专业任务，一次对话端到端交付生产级成果。原生视觉理解贯穿规划、执行与验证全流程，支持超长文档与长视频的深度语义解析。长程任务中自主规划与闭环迭代，持续进化。
Qwen3.7 Max
Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型，当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，核心优势在于智能体能力的广度与深度：在编程、办公与生产力、长周期自主执行方面均能出色胜任各项任务。
Kimi K2.6
Kimi K2.6是一款开源的原生多模态智能体大模型，在长周期代码开发、代码驱动设计、主动式自主执行以及智能体集群编排等核心能力上实现了全面跃升。该模型不仅能跨语言、跨领域胜任复杂的端到端开发任务，还能将简单的自然语言与视觉输入直接转化为具备审美精度的生产级界面与全栈工作流。更具突破性的是，K2.6 支持横向扩展至300个子智能体、协同执行高达 4000 步的复杂操作，能够动态拆解任务并一次性完成从文档、报表到网站的端到端交付。同时，凭借强大的主动式编排能力，K2.6能够完美支撑7x24小时全天候无人工干预的后台自主运行，全面接管日程管理、代码执行与跨平台操作，是构建下一代复杂自主智能体系统的理想底座。
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，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。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图形用户界面（GUI）等多种任务中，均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能。具备强大的代码生成与智能体能力，对于各类智能体场景具有良好的泛化性。
DeepSeek OCR 2
DeepSeek-OCR 2 是 DeepSeek AI 发布的多模态文档识别模型，作为 DeepSeek-OCR 的升级版本，通过引入 DeepEncoder V2 架构，实现了视觉编码从「固定扫描」向「语义推理」的范式转变。该模型将原有 CLIP 编码器替换为轻量级语言模型（Qwen2-0.5B），并引入因果流查询机制，解码器沿用 DeepSeek-3B-MoE。模型仅需 256 至 1120 个视觉 Token 即可覆盖复杂文档页面，在 OmniDocBench v1.5 评测中综合得分达 91.09%，较前代提升 3.73%，阅读顺序识别编辑距离从 0.085 降至 0.057。
Kimi K2.5
Kimi K2.5 是 Kimi K2 系列的最新里程碑式升级。它基于 Moonshot AI 的大规模混合专家（MoE）架构，引入了原生多模态处理能力，支持视觉与文本的统一输入及推理。Kimi K2.5 延续了 256k 的超长上下文窗口，并新增了深度思考（Long-Thinking）与快速非思考的双模式支持。此次更新彻底重塑了代码开发体验，特别是在前端领域，实现了从自然语言到复杂动态、交互式 UI 的端到端生成。作为当前最智能的 Kimi 模型，Kimi K2.5 在 Agent 代理、全栈代码开发及视觉理解等通用智能任务上均取得了开源领域的 SOTA 性能，并针对多步逻辑推理和复杂工具调用进行了深度优化。
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复制from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url='https://api.ppio.com/openai',
api_key='<你的 API KEY>',
# 获取 API Key 请参考：https://ppio.com/docs/support/api-key
)
completion_res = client.completions.create(
model='deepseek/deepseek-v3-0324',
prompt='大语言模型会给我们的生活带来什么改变？',
stream=True,
max_tokens=512,
)
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