Sky T1 32B Previewはローカルで実行できますか？

いいえ。重みは公開されておらず、API経由のみの利用です。

Sky T1 32B Previewの料金とコンテキストサイズは？

入力は100万トークンあたり$0.12、出力は100万トークンあたり$0.18で、32,768トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。

Sky T1 32B Previewはo1-previewとどう違いますか？

NovaSky-AIは数学とコーディングベンチマークでo1-previewと同等の性能を主張し、トークン単価は大幅に低いとしています。

Sky T1 32B Preview

5244°

#llm #novasky-ai #コーディング #数学 #推論 #予算

Graydient で実行可能

DeepInfra を開く

このモデルを実行

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すべてのガイド

NovaSky-AI | 32,768トークンコンテキスト | 入力$0.12/M、出力$0.18/M。これはQwen2.5-32B-Instructを17Kデータでトレーニングした32B推論モデルです。数学とコーディングの両面でo1-previewモデルと同等の性能を持ちます。

キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Sky T1 32B PreviewはNovaSky-AIがQwen2.5-32B-Instructをベースに構築した推論重視の大規模言語モデルで、17,000例で微調整し数学とコーディング性能を強化しています。NovaSkyはo1-previewと同等の性能をコストの一部で実現すると主張。最先端モデルの価格を払いたくない開発者や研究者に適しています。

得意分野

数学とコーディング推論でo1-previewと同等と主張
強力な32Bベースモデルから17Kデータセットで微調整
非常に低価格：入力$0.12/Mトークン、出力$0.18/Mトークン
評価の高いオープンベースモデルQwen2.5-32B-Instruct由来

注意点

重みは公開されておらずAPI限定利用
コンテキストウィンドウは32,768トークンで現状では控えめ
プレビューリリースで安定性や長期提供は未確認

最適な用途

試してみるプロンプト

競争的数学問題

ある列車が時速60kmで都市Aを出発。2時間後、別の列車が同じ線路で時速90kmで都市Aを出発。2列車が都市Aからどれだけ離れた地点で出会い、最初の列車出発から何時間後か？ステップごとに推論を示してください。

この関数をデバッグする

メモ化を使いn番目のフィボナッチ数を返すはずのPython関数がありますが、n>10で誤った結果を返します。バグを見つけ、なぜ起きるか説明し、修正したコードと簡単な説明を示してください。 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]

アルゴリズム設計チャレンジ

整数の未ソート配列が与えられたとき、最長連続シーケンスの長さをO(n)で求めるアルゴリズムを設計してください。アプローチを説明し、時間計算量を満たす理由を述べ、Pythonコードをきれいに書いてください。

比較する

Space Bunny Alpha
API専用モデル
1,000,000トークンのコンテキスト · 無料で使用可能
Solar Pro 4
API専用モデル
524,288トークンのコンテキスト · $0.09/M 入力、$0.36/M 出力
Gemini 2.5 Flash
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.30/M 入力、$2.50/M 出力
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
API専用モデル
81,920トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$2.40/M 出力

novasky-aiの他のテキストモデル

よくある質問

Sky T1 32B Previewはローカルで実行できますか？: いいえ。重みは公開されておらず、API経由のみの利用です。
Sky T1 32B Previewの料金とコンテキストサイズは？: 入力は100万トークンあたり$0.12、出力は100万トークンあたり$0.18で、32,768トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。
Sky T1 32B Previewはo1-previewとどう違いますか？: NovaSky-AIは数学とコーディングベンチマークでo1-previewと同等の性能を主張し、トークン単価は大幅に低いとしています。

キャプテンの評価
数学とコーディングで価格以上の性能を発揮する非常に安価な推論モデル。重み非公開と控えめなコンテキストウィンドウが唯一の制約です。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

インストール方法

OllamaのインストールとローカルAIの実行方法（Windows、Mac、Linux）

類似モデル

画像・動画・テキスト生成のための AI モデル

Sky T1 32B Preview は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。

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