Текст, изображения, видео и музыка через один API — выберите модель
  1. Главная
  2. /
  3. Модели
  4. /
  5. Together: Tev1 4B Experimental
Решения

Together: Tev1 4B Experimental

Tev1 4B Experimental — это экспериментальная модель принятия решений от Together AI, представляющая собой контролируемую доработку Qwen3.5-4B, обученную выбирать один вариант из структурированного состояния, вопроса и списка из 2-24 помеченных вариантов. Она сохраняет стандартную функцию предсказания следующего токена Qwen, поэтому используется через обычный API завершения чата, а не через специальное окружение для п…

Цена уточняется

Модель ещё не подключена к API

Входные данные

Текст

Результат

Решения

Контекст

32 768 токенов

Параметры и ценыМетоды API
  • Единый клиентский ключ Formula AI
  • Расчёты по использованию в рублях
  • Уровень проверки указан для каждой операции

О модели

Tev1 4B Experimental — это экспериментальная модель принятия решений от Together AI, представляющая собой контролируемую доработку Qwen3.5-4B, обученную выбирать один вариант из структурированного состояния, вопроса и списка из 2-24 помеченных вариантов. Она сохраняет стандартную функцию предсказания следующего токена Qwen, поэтому используется через обычный API завершения чата, а не через специальное окружение для принятия решений. Отправьте системную инструкцию, за которой следует JSON-решение, содержащее `state`, `question` и `options`. Модель возвращает одну букву варианта, которую код приложения сопоставляет с ключом варианта. Рекомендуемые настройки: `temperature: 0`, `max_tokens: 8`, и отключенное мышление. Она предназначена для маршрутизации, классификации и проверки политик, а не для общего чата. Together публикует полный рецепт данных и код обучения, чтобы команды могли доработать свою собственную версию.

Доступность

Характеристики сохранены из каталога источника. Доступные операции появятся после подключения модели.

Характеристики обновлены: 2026-10-02 07:15:18.000000

Характеристики

ВходТекст
ВыходРешения
Контекст32 768 токенов

Поддерживаемые параметры

Уточняются для конкретной операции.

Характеристики получены из каталогов источников. Применимость параметра зависит от выбранной операции; её контракт описан в документации API.

Клиентская цена

Цена появится после публикации маршрута с подтверждённым тарифом и настройки расчётов. Неизвестная стоимость не считается нулевой.

Правила расчётов

Опубликованные операции

Модель пока не имеет опубликованных операций. Отправить запрос к ней через API ещё нельзя.

Справочник методовOpenAPI

Другие модели

Модели этого направления

В каталоге
Решения

Jared Palmer: Kev 4B

jaredpalmer/kev-4b

Kev 4B — это небольшая модель принятия решений с открытым весом от Джареда Пальмера, построенная как адаптер LoRA и указатель на Qwen3.5-4B-Base и обслуживаемая по тому же контракту /v1/systemone, что и Jev от TypeSafe. Отправьте состояние и типизированные вопросы (да/нет, множественный выбор или оценка), и она вернет откалиброванную вероятность по каждому вопросу за один проход, без сгенерированного текста. Это рекомендуемая контрольная точка в семействе Kev (0.8B, 4B, 9B) и подходит для маршрутизации, классификации и проверок политики, которые хотят компактную альтернативу Jev с лицензией Apache-2.0. Код, карточки моделей и наборы для оценки: https://github.com/jaredpalmer/kev

Вход: Текст

8 192
токенов контекста
В каталоге
Решения

LiquidAI: D1

liquid/d1

D1 — это структурированная модель принятия решений Liquid AI, которая используется в качестве конечной точки System One. Отправьте состояние вместе с типизированными вопросами, и она вернет выбор, оценку или ответ да/нет, каждый с вероятностью, полученной непосредственно из модели, а не записанной в виде текста. Она подходит для маршрутизации, классификации и проверки политики, где требуется быстрый ответ с оценкой вместо текста.

Вход: Текст

65 536
токенов контекста
В каталоге
Решения

Respan: Span-01

respan/span-01

Span-01 — это модель оценки поведения от Respan. Она анализирует отрезок разговора и возвращает вероятность наличия каждого определенного вами поведения на простом языке. Модель подходит для оценки, ограничения и мониторинга результатов LLM и агентов в масштабах. Это более точный уровень семейства. Span-01 Lite — это бесплатный, более легкий уровень.

Вход: Текст

Ожидает подключения
В каталоге
Решения

TypeSafe: Jev 1.13

typesafe/jev-1.13

Jev — это структурированная модель принятия решений от TypeSafe и первая из моделей System One. Модели System One принимают быстрые, структурированные решения для программного обеспечения, возвращая типизированный выбор вместо свободного текста. Она подходит для маршрутизации, классификации и других точек принятия решений внутри приложения, где быстрый и предсказуемый ответ важнее, чем сгенерированный текст.

Вход: Текст

32 000
токенов контекста
Вернуться к каталогу

Подключите выбранную модель.

Изучите быстрый старт и методы API. Ключ и пополнение баланса предоставляет администратор.

Быстрый старт Методы API