Sky T1 32B Preview
5244°
<skyt1-32b>
Les applications qui supportent les tags ModelTrends vous permettent d'exécuter/installer des modèles en copiant ce code dans votre prompt sans aucune configuration. Cherchez notre icône dans les applications qui le supportent, comme Prism (ci-dessous).
Lancer ce modèle
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Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.
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Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.
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NovaSky-AI | contexte de 32 768 tokens | 0,12 $/M entrée, 0,18 $/M sortie. Il s'agit d'un modèle de raisonnement 32B entraîné à partir de Qwen2.5-32B-Instruct avec 17K données. Les performances sont comparables au modèle o1-preview tant en mathématiques qu'en codage.
Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
Sky T1 32B Preview est un grand modèle de langage axé sur le raisonnement construit par NovaSky-AI sur la base de Qwen2.5-32B-Instruct, affiné sur 17 000 exemples pour améliorer les performances en mathématiques et codage. NovaSky affirme qu’il égalise o1-preview sur ces deux domaines à une fraction du coût. Il convient aux développeurs et chercheurs qui veulent une capacité sérieuse de raisonnement sans payer les prix des modèles de pointe.
Connu pour
- Raisonnement en mathématiques et codage revendiqué au niveau d’o1-preview.
- Affiné à partir d’une base solide de 32B avec un jeu de données compact de 17K.
- Prix très bas des tokens : 0,12 $ en entrée et 0,18 $ en sortie par million de tokens.
- Dérivé de Qwen2.5-32B-Instruct, un modèle de base ouvert bien réputé.
Attention à
- Les poids ne sont pas publiquement disponibles ; vous êtes lié à l’API.
- Fenêtre de contexte de 32 768 tokens, modeste selon les standards actuels.
- Ceci est une version preview ; la stabilité et la disponibilité à long terme ne sont pas confirmées.
Prompts à essayer
Problème mathématique compétitif
Un train quitte la ville A à 60 km/h. Deux heures plus tard, un second train quitte la ville A sur la même voie à 90 km/h. À quelle distance de la ville A les deux trains se rencontrent-ils, et à quelle heure après le départ du premier train ? Montrez votre raisonnement étape par étape.
Déboguer cette fonction
Voici une fonction Python censée retourner le nième nombre de Fibonacci en utilisant la mémoïsation, mais elle retourne de mauvais résultats pour n supérieur à 10. Trouvez le bug, expliquez pourquoi il se produit, et donnez une version corrigée avec une brève explication de la correction.
def fib(n, memo={}):
if n <= 1:
return n
if n in memo:
return memo[n]
memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
return memo[n]
Défi de conception d’algorithme
Étant donné un tableau non trié d’entiers, concevez un algorithme qui trouve la longueur de la plus longue séquence consécutive en temps O(n). Expliquez votre approche, pourquoi elle respecte la complexité temporelle, puis écrivez un code Python propre qui l’implémente.
Comparer avec
- Space Bunny AlphaModèle uniquement APIContexte de 1,000,000 tokens · gratuit à utiliser
- Solar Pro 4Modèle uniquement APIContexte de 524,288 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.36/M
- Gemini 2.5 FlashModèle uniquement APIContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.30/M, sortie $2.50/M
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modèle uniquement APIContexte de 81,920 tokens · entrée $0.20/M, sortie $2.40/M
Plus de modèles de texte de novasky-ai
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter Sky T1 32B Preview localement ?
- Non. Les poids n’ont pas été publiés publiquement, donc l’accès se fait uniquement via API.
- Quel est le coût de Sky T1 32B Preview et quelle est la taille de sa fenêtre de contexte ?
- Le prix est de 0,12 $ par million de tokens d’entrée et 0,18 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 32 768 tokens.
- Comment Sky T1 32B Preview se compare-t-il à o1-preview ?
- NovaSky-AI affirme que les performances sont équivalentes à o1-preview sur les benchmarks mathématiques et de codage, tandis que le prix des tokens est nettement inférieur.
Verdict du capitaineUn modèle de raisonnement vraiment économique qui surpasse son prix en mathématiques et code, limité seulement par ses poids fermés et une fenêtre de contexte modeste.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Sky T1 32B Preview est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.
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