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官方模型目录与价格对比
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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1,303
覆盖厂商
63
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355
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万物分割。盘古计算机视觉万物分割大模型,能够识别和分割已知类别对象,同时也能处理未知类别对象的模型。具备对未知类别的泛化能力,并在面对新类别时能够做出合理的响应。
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开集分类。盘古CV开集分类大模型,根据在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别识别到的图像处理方法,利用盘古CV技术对图像进行定量分析,为图像分配若干个类别。
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盘古分类预测大模型分类任务微调工作流,支持时序数据的分类预测,预测目标数据需要是有限的状态类型,数据类型一般是离散枚举类。该版本基于时序预测基模型实现分类预测能力。时序分类预测有很多应用场景,例如:基于工业设备传感器一段时间采集的连续数据,实现设备正常或异常状态的预测。
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盘古分类预测大模型分类任务微调工作流,支持表格(非时序)数据的分类预测,预测目标数据需要是有限的状态类型,数据类型一般是离散枚举类。该版本以融合推荐预测模型为底座,实现了分类预测模型的一站式开发工作流。该任务支持特征重要性排序及训练Loss曲线展示。
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盘古分类预测大模型分类任务微调工作流,支持表格(非时序)数据的分类预测,预测目标数据需要是有限的状态类型,数据类型一般是离散枚举类。该版本以融合推荐预测模型(极简模式)为基础,实现分类预测模型的一站式高效开发。
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盘古分类预测大模型分类任务微调工作流,支持表格数据的分类预测,预测目标数据需要是有限的状态类型,数据类型一般是离散枚举类。该版本基于统一编码大模型实现分类预测能力。
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盘古预测大模型回归任务微调工作流,支持时序任务的连续值预测。预测目标数据需要是连续数值,数据类型一般是数值类。该版本基于时序预测基模型实现对未来一组观测值的预测,最多支持128个未来时间点的预测。
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盘古预测大模型回归任务微调工作流,支持表格(非时序)任务的连续值预测,预测目标数据需要是连续数值,数据类型一般是数值类。该版本以推荐融合预测模型为基础实现了回归预测能力,支持部分场景下的特征重要性及Loss曲线展示。
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盘古预测大模型回归任务微调工作流,支持表格(非时序)任务的连续值预测,预测目标数据需要是连续数值,数据类型一般是数值类。该版本以推荐融合预测模型(极简模式)为基础,实现回归预测模型的一站式高效开发。
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盘古回归预测大模型回归任务微调工作流,支持表格数据的回归预测,预测目标数据需要是连续数值,数据类型一般是数值类。该版本基于统一编码大模型实现回归预测能力。
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盘古预测大模型异常检测任务微调工作流,支持表格(非时序)异常检测任务,预测目标是正常类和异常类,该版本基于结构化预测模型的分类能力实现对异常状态和正常状态的分析。
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盘古预测大模型异常检测任务预训练、微调工作流,支持时序异常检测任务。预训练工作流支持使用设备历史正常数据对时序异常检测大模型进行全量训练,使其更好地学习并重构正常数据的潜在特征分布;微调工作流在盘古预测大模型的基础上引入多种下游适配器,支持基于历史数据的阈值优化或基于标注正异常数据的二分类识别。通过此方式,将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务,判断其状态为正常或异常。
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直推预测模型,适用于小型表格预测任务(小于2W条样本),当前版本支持表格数据的回归、分类预测任务。已开放表格回归微调能力。
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零样本直推时序预测模型,适用于连续数值型时序数据预测,支持分位数预测、多通道建模、类别特征列输入、动态协变量输入。该模型基于预训练基础模型,无需训练即可直接使用,最多可预测1024个未来时间点。当前版本暂不支持模型微调或用户自定义预训练功能。
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基于盘古时序异常检测基模型(V2)实现零样本推理,兼容单变量与多变量时序数据,针对点异常、区间异常、趋势异常、周期异常等常见时序异常场景,提供时间点级异常概率评分。
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