Bisakah saya menjalankan Pareto 26.10 Preview secara lokal?

Tidak. Unbiased belum merilis bobot terbuka untuk model ini; hanya tersedia melalui API.

Berapa biaya dan seberapa panjang konteksnya?

Harga $0,80 per juta token input dan $3,20 per juta token output, dengan jendela konteks 1.048.576 token.

Apa bedanya dengan pareto-26.9?

Ini adalah preview versi berikutnya dan dapat berubah tanpa pemberitahuan; Unbiased merekomendasikan pareto-26.9 jika Anda butuh perilaku yang stabil dan dapat direproduksi.

Pareto 26.10 Preview

1865°

#llm #unbiased #visi #pemrograman #agen #riset

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

unbiased | konteks 1.048.576 token | $0.80/M input, $3.20/M output. Pareto adalah model komposit multimodal yang dibangun untuk riset, pemrograman, dan alur kerja agen, sambil memberikan performa frontier di berbagai tugas tujuan umum. Ini adalah pratinjau versi Pareto berikutnya dan dapat berubah tanpa pemberitahuan; gunakan pareto-26.9 untuk perilaku stabil.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Pareto 26.10 Preview adalah model multimodal bobot tertutup dari Unbiased, dibangun untuk riset, pengkodean, dan alur kerja agen sekaligus mencakup tugas umum. Jendela konteks satu juta token adalah fitur praktis utama. Ini adalah rilis preview dan dapat berubah tanpa pemberitahuan, jadi pekerjaan produksi sebaiknya tetap menggunakan pareto-26.9.

Dikenal untuk

Jendela konteks satu juta token untuk dokumen atau basis kode sangat panjang.
Multimodal: menerima gambar bersama teks.
Dirancang khusus untuk alur kerja agen dan multi-langkah.
Cakupan tugas umum yang luas di luar fokus riset dan pengkodean.

Waspadai

Rilis preview: perilaku dapat berubah tanpa pemberitahuan; tidak cocok untuk penggunaan produksi stabil.
Bobot tertutup, hanya API — tidak ada opsi penyebaran lokal.
Harga output $3,20/M token cepat bertambah dalam alur agen panjang.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Riset

Penglihatan

Konteks panjang

Prompt untuk dicoba

Audit basis kode besar

Saya menempelkan seluruh isi repositori Python di bawah ini. Tinjau arsitektur, identifikasi masalah keamanan, tandai fungsi dengan kompleksitas siklomatik tinggi, dan sarankan tiga refaktor bernilai tertinggi. Sebutkan nama file dan rentang baris secara spesifik.

Rencana riset multi-langkah

Saya perlu memahami lanskap kompetitif baterai solid-state di 2026. Pecah riset menjadi tahap: pemain kunci, aktivitas paten terbaru, hambatan manufaktur, dan perkiraan timeline komersialisasi. Untuk setiap tahap, daftar sumber yang akan Anda konsultasikan dan pertanyaan apa yang dijawab masing-masing.

Analisis diagram atau tangkapan layar

Lampirkan diagram arsitektur sistem atau tangkapan layar. Jelaskan apa yang ditampilkan diagram, identifikasi titik kegagalan tunggal atau hambatan, dan sarankan dua perbaikan konkret dengan justifikasi singkat untuk masing-masing.

Bandingkan dengan

Pareto
Model hanya API
konteks 262,144 token · $2.50/M input, $7.50/M output
DeepSeek V4.1 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.04/M input, $0.68/M output
GLM 5.3 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.02/M input, $0.72/M output
Hy4 preview
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.83/M input, $2.50/M output

Model teks lain dari unbiased

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Pareto 26.10 Preview secara lokal?: Tidak. Unbiased belum merilis bobot terbuka untuk model ini; hanya tersedia melalui API.
Berapa biaya dan seberapa panjang konteksnya?: Harga $0,80 per juta token input dan $3,20 per juta token output, dengan jendela konteks 1.048.576 token.
Apa bedanya dengan pareto-26.9?: Ini adalah preview versi berikutnya dan dapat berubah tanpa pemberitahuan; Unbiased merekomendasikan pareto-26.9 jika Anda butuh perilaku yang stabil dan dapat direproduksi.

Putusan Kapten
Model multimodal konteks panjang yang mampu dan layak diuji untuk riset dan pekerjaan agen, tapi jangan digunakan untuk keluaran yang butuh stabilitas dan prediktabilitas.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Pareto 26.10 Preview adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm unbiased visi pemrograman agen riset konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model