Posso eseguire Sky T1 32B Preview localmente?

No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi puoi accedervi solo tramite API.

Quanto costa Sky T1 32B Preview e quanto è grande la sua finestra di contesto?

Il prezzo è $0,12 per milione di token in input e $0,18 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 32.768 token.

Come si confronta Sky T1 32B Preview con o1-preview?

NovaSky-AI afferma che le prestazioni sono pari a o1-preview su benchmark di matematica e codifica, mentre il prezzo per token è sostanzialmente più basso.

Sky T1 32B Preview

5244°

#llm #novasky-ai #programmazione #matematica #ragionamento #budget

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NovaSky-AI | contesto da 32.768 token | $0.12/M input, $0.18/M output. Questo è un modello di ragionamento da 32B addestrato da Qwen2.5-32B-Instruct con 17K dati. Le prestazioni sono paragonabili al modello o1-preview sia in matematica che in coding.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Sky T1 32B Preview è un modello di linguaggio grande focalizzato sul ragionamento, costruito da NovaSky-AI su Qwen2.5-32B-Instruct, fine-tuned su 17.000 esempi per affinare le prestazioni in matematica e programmazione. NovaSky afferma che è pari a o1-preview in questi due ambiti a una frazione del costo. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono capacità di ragionamento serie senza pagare prezzi da modelli all'avanguardia.

Conosciuto per

Ragionamento matematico e di codifica dichiarato pari a o1-preview.
Fine-tuning da una solida base 32B usando un dataset compatto da 17K esempi.
Prezzo per token molto basso: $0,12 input e $0,18 output per milione di token.
Derivato da Qwen2.5-32B-Instruct, un modello base open molto apprezzato.

Attenzione a

I pesi non sono pubblicamente rilasciati; sei vincolato all'API.
Finestra di contesto di 32.768 token, modesta rispetto agli standard attuali.
Questa è una versione preview; stabilità e disponibilità a lungo termine non sono confermate.

Ideale per

Prompt da provare

Problema matematico competitivo

Un treno parte dalla città A a 60 km/h. Due ore dopo, un secondo treno parte dalla città A sulla stessa linea a 90 km/h. A che distanza dalla città A si incontrano i due treni e a che ora dopo la partenza del primo? Mostra il ragionamento passo passo.

Debugga questa funzione

Ecco una funzione Python che dovrebbe restituire il numero di Fibonacci n-esimo usando memoizzazione, ma restituisce risultati errati per n maggiore di 10. Trova il bug, spiega perché accade e fornisci una versione corretta con una breve spiegazione della correzione. 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]

Sfida di progettazione algoritmica

Dato un array non ordinato di interi, progetta un algoritmo che trovi la lunghezza della sequenza consecutiva più lunga in tempo O(n). Spiega il tuo approccio, perché soddisfa la complessità temporale richiesta, poi scrivi codice Python pulito che lo implementa.

Confronta con

Space Bunny Alpha
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · uso gratuito
Solar Pro 4
Modello solo API
Contesto di 524,288 token · Input $0.09/M, output $0.36/M
Gemini 2.5 Flash
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $2.50/M
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Modello solo API
Contesto di 81,920 token · Input $0.20/M, output $2.40/M

Altri modelli di testo da novasky-ai

Domande frequenti

Posso eseguire Sky T1 32B Preview localmente?: No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi puoi accedervi solo tramite API.
Quanto costa Sky T1 32B Preview e quanto è grande la sua finestra di contesto?: Il prezzo è $0,12 per milione di token in input e $0,18 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 32.768 token.
Come si confronta Sky T1 32B Preview con o1-preview?: NovaSky-AI afferma che le prestazioni sono pari a o1-preview su benchmark di matematica e codifica, mentre il prezzo per token è sostanzialmente più basso.

Verdetto del capitano
Un modello di ragionamento davvero economico che offre prestazioni superiori al prezzo in matematica e codice, limitato solo da pesi chiusi e una finestra di contesto modesta.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

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