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智算多多提供丰富的模型选择，覆盖文本生成、代码编写、逻辑推理等多种场景。以下为当前支持的模型列表。

## 模型概览

按模型系列分类，便于快速查找：

| 系列 | 适用场景 |
|-----|---------|
| Qwen 系列 | 通用对话、文本生成、推理、多模态 |
| Qwen Coder 系列 | 代码生成、Coding Agent、工具调用 |
| DeepSeek 系列 | 对话、代码生成、深度推理 |
| GLM 系列 | 中文理解、长文本处理、代码生成 |
| Kimi 系列 | 长文本处理、知识问答、多模态 |
| MiniMax 系列 | 多模态、创意生成、Agent |
| 其他 | 法律咨询、合规分析 |

## 详细模型列表

### Qwen 系列（通义千问）

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `qwen-max` | 对话、文本生成、推理 | 32K | 8K | — | 60 |
| `qwen-plus` | 对话、文本生成、推理 | 1M | 32K | 思考模式 | 120 |
| `qwen-flash` | 对话、文本生成、推理（轻量版） | 1M | 32K | 思考模式 | 300 |
| `qwen3-max` | 对话、文本生成、推理、智能体编程 | 256K | 32K | 思考模式 | 30 |
| `qwen3.6-plus` | 对话、文本生成、代码、多模态 | 1M | 64K | 热门 · 思考模式 | 60 |
| `qwen3.5-plus` | 对话、文本生成、代码、多模态 | 1M | 64K | 思考模式 | 80 |
| `qwen3.5-flash` | 对话、文本生成（轻量版） | 1M | 64K | — | 200 |
| `qwen3.5-35b-a3b` | 对话、文本生成、推理 | 256K | 64K | 思考模式 | 60 |

### Qwen Coder 系列（代码专用）

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `qwen3-coder-plus` | 代码生成、Coding Agent、工具调用 | 1M | 64K | — | 60 |
| `qwen3-coder-flash` | 代码生成、代码补全（轻量版） | 1M | 64K | — | 150 |
| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | 复杂代码生成、架构设计、Coding Agent | 256K | 64K | — | 20 |
| `qwen3-coder-30b-a3b-instruct` | 代码生成、代码审查、Coding Agent | 256K | 64K | — | 60 |

### DeepSeek 系列

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `deepseek-v3.2` | 对话、代码生成、推理、工具调用 | 128K | 64K | 思考模式 | 30 |
| `vanchin/deepseek-v3.2-think` | 深度推理、复杂问题求解 | 128K | 64K | 思考模式 | 20 |

::: warning 模型可用性
`vanchin/deepseek-v3.2-think` 当前暂未上线，敬请期待。
:::

### GLM 系列

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `glm-5.1` | 对话、文本生成、长文本理解、代码生成 | 202K | 128K | 热门 · 思考模式 | 60 |

### Kimi 系列

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `kimi-k2.5` | 长文本处理、知识问答、多模态、Agent | 256K | 16K | 热门 · 思考模式 | 30 |

### MiniMax 系列

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `MiniMax-M2.5` | 对话、文本生成、创意写作、编程 | 100K | 32K | — | 60 |
| `MiniMax/MiniMax-M2.7` | 对话、文本生成、多模态、Agent | 200K | 128K | 热门 · 思考模式 | 40 |

::: warning 模型可用性
`MiniMax-M2.5` 当前暂未上线，敬请期待。
:::

### 其他模型

| 模型 ID | 能力支持 | 上下文长度 | 最大输出 | 特性 | 限流（QPM） |
|--------|---------|-----------|---------|-----|------------|
| `farui-plus` | 法律咨询、合规分析、文档解读 | 12K | 2K | — | 30 |

## 特性说明

| 特性 | 说明 |
|-----|------|
| 思考模式 | 模型支持开启深度思考（Think）模式，在复杂推理任务中先进行内部推理链构建，再输出最终结果 |
| 热门 | 平台推荐的热门模型，在综合能力与使用体验方面表现突出 |

## 如何选择模型

::: tip 选择建议
根据您的使用场景选择合适的模型：
:::

* **日常对话、文本生成**：推荐 `qwen-plus`、`qwen3.5-plus`，性价比高，支持 1M 超长上下文
* **长文本处理**：推荐 `kimi-k2.5`（256K）、`glm-5.1`（202K），支持超长上下文输入与输出
* **代码开发**：推荐 `qwen3-coder-plus`、`deepseek-v3.2`，具备 Coding Agent 与工具调用能力
* **复杂推理**：推荐 `qwen3-max`、`deepseek-v3.2`，均支持思考模式，推理表现优异
* **高并发场景**：推荐 `qwen-flash`、`qwen3.5-flash`，限流宽松，响应速度快
* **法律合规**：推荐 `farui-plus`，法律行业专项优化
* **创意生成与 Agent**：推荐 `MiniMax/MiniMax-M2.7`，具备自主构建复杂 Agent 的能力

## 模型调用示例

::: code-tabs#model

@tab Python

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.zsdodo.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请写一个 Python 函数计算斐波那契数列"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
```

@tab JavaScript

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'your-api-key',
  baseURL: 'https://api.zsdodo.com/v1'
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'kimi-k2.5',
  messages: [
    { role: 'user', content: '请总结这篇长文档的核心要点...' }
  ]
});

console.log(response.choices[0].message.content);
```

@tab Java

```java
OpenAiService service = new OpenAiService("your-api-key", "https://api.zsdodo.com/v1");

List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new ChatMessage("user", "请解释这个法律条款的含义"));

ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
    .model("farui-plus")
    .messages(messages)
    .build();

ChatCompletionResult result = service.createChatCompletion(request);
System.out.println(result.getChoices().get(0).getMessage().getContent());
```

:::

::: warning 注意
限流（QPM）为每分钟请求数限制，超出限制会返回错误。如需更高配额，请联系客服申请。标注"暂未上线"的模型当前不可调用，上线后将在本页面同步更新。
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