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大语言文本生成模型，主打极速响应与高性价比。聚焦高频实时客服与舆情监控场景，毫秒级生成配合极具竞争力的定价，大幅降低运营成本。即便在流量洪峰下也能保持流畅稳定，是预算有限团队追求极致效率的理想方案。

大语言文本生成模型，专攻深度推理与复杂逻辑分析。在数学解题、全栈代码生成及严谨学术研究等专业场景表现卓越，能够深度拆解高维问题。作为驱动金融风控与科研辅助的战略引擎，为企业智能化决策升级提供坚实支撑。

MoE 架构大模型，支持百万 token 超长上下文。擅长复杂逻辑推理、代码开发与长文本解析，具备工具调用能力，可完成科研、Agent 自动化等专业任务，适配复杂业务场景

DeepSeek-V4.1-Flash，这是一款多模态混合专家（MoE）模型，主干参数量达 5520 亿，并支持高达一百万 token 的上下文长度

MoE 架构大模型，支持百万级上下文，具备代码、逻辑推理与工具调用能力。推理吞吐高，响应速度快，兼顾综合问答与 Agent 任务，适配大规模业务调用场景

大语言文本生成模型，具备稳定的多任务泛化能力。在文本分类、信息抽取与智能摘要等通用任务中表现可靠，是企业快速构建AI中台、验证业务场景的坚实基座。能以低成本实现从零到一的智能化基础改造，广泛适配各类轻量级应用

大语言文本生成模型，专为超长文本深度解析优化。能近乎无损处理海量论文与法律卷宗，精准解读复杂细节，在深度阅读与专业问答中提供卓越精度。是科研机构与律所进行档案挖掘和知识提炼的专业首选工具。

GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。

智谱 AI 旗舰文本 MoE 模型，总参 744B、激活 40B，100 万 token 上下文。依托后训练强化，编程能力大幅提升，具备漏洞挖掘网安能力，擅长长程 Agent 与复杂软件工程，支持工具调用，开源可商用

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。模型总参数量 320B、激活参数量 18B，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。在保持精准长上下文能力的同时，显著降低计算与服务成本——相比 GLM-5.3，注意力计算量和 KV 缓存大小分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。

Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型，在长上下文中更可靠地遵循指令，能以更高的成功率完成编程任务。同时支持文本、图片与视频输入，仅支持思考模式，对话与 Agent 任务

大语言文本生成模型，以超长上下文能力见长。擅长高效处理百页级行业报告、法律合同与学术文献，精准提取核心信息并输出高质量摘要。自然流畅的多轮对话，使其成为分析师与法务人员提升知识管理效率的得力助手。