Gemini
Google DeepMind 的 Gemini 模型家族。Gemini 4 Argon 于 2026 年 9 月 30 日公布,目前正向部分受信防御者与测试者有限开放;后续扩大接入时,计划先覆盖付费 API 与 Google AI Ultra 用户。版本记录列出有来源的价格信息与接入限制。
模型情报
按模型家族和厂商整理模型信息、可选的发布日期、参数、官方资源、GitHub项目与Hugging Face仓库。
Google DeepMind 的 Gemini 模型家族。Gemini 4 Argon 于 2026 年 9 月 30 日公布,目前正向部分受信防御者与测试者有限开放;后续扩大接入时,计划先覆盖付费 API 与 Google AI Ultra 用户。版本记录列出有来源的价格信息与接入限制。
TypeSafe AI结构化决策模型,返回选择、评分及概率,不生成自然语言长文本;输入按量收费,准确率需按具体任务验证。
Mistral AI 发布的 Mistral 模型家族。
深度求索 发布的 DeepSeek R 模型家族。
深度求索 发布的 DeepSeek V 模型家族。
OpenAI 发布的 GPT 模型家族。
Google DeepMind 的 Gemini 模型家族。Gemini 4 Argon 于 2026 年 9 月 30 日公布,目前正向部分受信防御者与测试者有限开放;后续扩大接入时,计划先覆盖付费 API 与 Google AI Ultra 用户。版本记录列出有来源的价格信息与接入限制。
OpenAI 发布的 GPT 模型家族。
Google DeepMind 发布的 Gemma 模型家族。
深度求索 发布的 DeepSeek V 模型家族。
通义千问 发布的 Qwen 模型家族。
亚马逊 AGI 发布的 Amazon Nova 模型家族。
Cohere 发布的 Aya 模型家族。
Anthropic 发布的 Claude 模型家族。
智谱 / GLM 发布的 CogView 模型家族。
Cohere 发布的 Command 模型家族。
NVIDIA 发布的 Cosmos 模型家族。
深度求索 发布的 DeepSeek R 模型家族。
百度 发布的 ERNIE 模型家族。
智谱 / GLM 发布的 GLM 模型家族。
xAI 发布的 Grok 模型家族。
腾讯混元 发布的 Hunyuan 模型家族。
腾讯混元 发布的 Hunyuan3D 模型家族。
腾讯混元 发布的 HunyuanImage 模型家族。
腾讯混元 发布的 HunyuanVideo 模型家族。
AI21 Labs 发布的 Jamba 模型家族。
深度求索 发布的 Janus 模型家族。
TypeSafe AI结构化决策模型,返回选择、评分及概率,不生成自然语言长文本;输入按量收费,准确率需按具体任务验证。
月之暗面 / Kimi 发布的 Kimi 模型家族。
月之暗面 / Kimi 发布的 Kimi-VL 模型家族。
官方及编辑审核过的GitHub仓库。
Connect Python services to the TypeSafe API using typed questions and results. The repository provides the client library rather than model weights.
Integrate TypeSafe decisions into JavaScript and TypeScript services. Answer types are inferred from questions; the package supports ESM and CommonJS.
Official agent skills for designing applications around TypeSafe typed decisions. Development guidance complements the runtime SDKs and API.
An open-source AI coding agent that lives in your terminal.
Run agents like Hermes, LangChain Deep Agents, and OpenClaw more securely inside NVIDIA OpenShell with managed inference
Lightweight coding agent that runs in your terminal
TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.
A lightweight, powerful framework for multi-agent workflows