Kann ich Sky T1 32B Preview lokal ausführen?

Nein. Die Gewichte wurden nicht öffentlich veröffentlicht, daher ist nur der API-Zugriff möglich.

Was kostet Sky T1 32B Preview und wie groß ist sein Kontext?

Die Preise betragen $0,12 pro Million Eingabetokens und $0,18 pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 32.768 Tokens.

Wie vergleicht sich Sky T1 32B Preview mit o1-preview?

NovaSky-AI gibt an, dass die Leistung bei Mathematik- und Coding-Benchmarks mit o1-preview vergleichbar ist, während der Tokenpreis deutlich niedriger liegt.

Sky T1 32B Preview

5244°

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NovaSky-AI | 32.768 Token Kontext | 0,12 $/M Eingabe, 0,18 $/M Ausgabe. Dies ist ein 32B Denkmodell, trainiert aus Qwen2.5-32B-Instruct mit 17K Daten. Die Leistung entspricht dem o1-preview Modell sowohl in Mathematik als auch Codierung.

Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Sky T1 32B Preview ist ein auf Reasoning fokussiertes großes Sprachmodell von NovaSky-AI, aufgebaut auf Qwen2.5-32B-Instruct und mit 17.000 Beispielen feinjustiert, um Mathematik- und Coding-Leistung zu schärfen. NovaSky behauptet, es erreiche in diesen beiden Bereichen die Leistung von o1-preview zu einem Bruchteil der Kosten. Es eignet sich für Entwickler und Forscher, die ernsthafte Reasoning-Fähigkeiten wollen, ohne Frontier-Modellpreise zu zahlen.

Bekannt für

Mathematik- und Coding-Reasoning auf Augenhöhe mit o1-preview behauptet.
Feinjustierung von einem starken 32B-Basismodell mit einem kompakten 17K-Datensatz.
Sehr niedriger Tokenpreis: $0,12 Eingabe und $0,18 Ausgabe pro Million Tokens.
Abgeleitet von Qwen2.5-32B-Instruct, einem angesehenen offenen Basismodell.

Achte auf

Gewichte sind nicht öffentlich verfügbar; Sie sind auf die API angewiesen.
Kontextfenster mit 32.768 Tokens ist für aktuelle Standards moderat.
Dies ist eine Preview-Version; Stabilität und langfristige Verfügbarkeit sind unbestätigt.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Mathematik-Wettbewerbsaufgabe

Ein Zug verlässt Stadt A mit 60 km/h. Zwei Stunden später verlässt ein zweiter Zug Stadt A auf derselben Strecke mit 90 km/h. Wie weit von Stadt A entfernt treffen sich die beiden Züge, und zu welcher Zeit nach Abfahrt des ersten Zuges? Zeigen Sie Ihre Überlegungen Schritt für Schritt.

Debugge diese Funktion

Hier ist eine Python-Funktion, die die n-te Fibonacci-Zahl mittels Memoisierung zurückgeben soll, aber für n größer als 10 falsche Ergebnisse liefert. Finden Sie den Fehler, erklären Sie, warum er auftritt, und geben Sie eine korrigierte Version mit kurzer Erklärung der Korrektur. 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]

Algorithmus-Design-Herausforderung

Gegeben ist ein unsortiertes Array von Ganzzahlen. Entwerfen Sie einen Algorithmus, der die Länge der längsten aufeinanderfolgenden Sequenz in O(n)-Zeit findet. Erklären Sie Ihren Ansatz, warum er die Zeitkomplexität erfüllt, und schreiben Sie sauberen Python-Code dazu.

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Sky T1 32B Preview lokal ausführen?: Nein. Die Gewichte wurden nicht öffentlich veröffentlicht, daher ist nur der API-Zugriff möglich.
Was kostet Sky T1 32B Preview und wie groß ist sein Kontext?: Die Preise betragen $0,12 pro Million Eingabetokens und $0,18 pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 32.768 Tokens.
Wie vergleicht sich Sky T1 32B Preview mit o1-preview?: NovaSky-AI gibt an, dass die Leistung bei Mathematik- und Coding-Benchmarks mit o1-preview vergleichbar ist, während der Tokenpreis deutlich niedriger liegt.

Captain's Urteil
Ein wirklich günstiges Reasoning-Modell, das bei Mathematik und Code über seinem Preisniveau liegt, nur gebremst durch geschlossene Gewichte und ein moderates Kontextfenster.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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