模型的基础信息
盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型，涵盖从基模型到功能模型的多种选择，以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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模型类别 |
模型 |
token |
简介 |
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NLP大模型 |
盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K |
部署可选4096、32768 |
基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有32K上下文能力。 |
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盘古-NLP-N1-基础功能模型-8K |
8192 可外推：16384 |
基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有8K上下文能力，可外推至16K。 |
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盘古-NLP-N2-基模型 |
- |
预训练模型，擅长通用任务，擅长文本理解，可以高效进行文案生成与文本解析，高性能、时延低。 |
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盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K |
4098 |
基于NLP-N2-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力。 |
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盘古-NLP-N2-基础功能模型-32K |
32768 |
基于NLP-N2-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力。 |
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盘古-NLP-N2-应用增强模型-4K |
4096 |
基于NLP-N2-基模型训练的应用增强模型，支持插件调用，支持多种开发套件，可部署集成至业务系统。 |
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盘古-NLP-N4-基模型 |
- |
预训练模型，擅长逻辑推理，支持工具调用、自然语言生成SQL，可执行复杂任务，质量更高。 |
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盘古-NLP-N4-基础功能模型-4K |
4096 |
基于NLP-N4-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有4K上下文能力。 |
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盘古-NLP-BI专业大模型-4K |
4096 |
基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型，具有4K上下文能力。 |
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盘古-NLP-BI专业大模型-32K |
32768 |
基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型，具有32K上下文能力。 |
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盘古-NLP-N2单场景模型-4K |
4096 |
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型，可支持选择一个场景进行推理，如：搜索RAG方案等，具有4K上下文能力。 |
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盘古-NLP-N2单场景模型-32K |
32768 |
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型，可支持选择一个场景进行推理，如：搜索RAG方案等，具有32K上下文能力。 |
基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型，支持模型推理，但不支持模型训练。
