Bolehkah saya jalankan Nova Micro secara tempatan?

Tidak. Berat model tidak awam dan Amazon belum mengeluarkannya, jadi Nova Micro hanya melalui API Amazon.

Berapa kos Nova Micro dan berapa panjang konteksnya?

Kosnya $0.04 setiap sejuta token input dan $0.14 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 128,000 token.

Bagaimana Nova Micro berbeza daripada model Nova lain?

Nova Micro adalah tahap paling rendah dari segi kelajuan dan kos dalam keluarga Nova — teks sahaja, dioptimumkan untuk latensi dan kerja volume, dengan keupayaan matematik dan pengkodan asas berbanding adik-beradiknya yang lebih besar.

Nova Micro 1.0

5415°

#llm #amazon #ringkasan #terjemahan #sembang #pantas

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Amazon | konteks 128,000 token | $0.04/M input, $0.14/M output. Amazon Nova Micro 1.0 adalah model teks sahaja yang memberikan respons dengan latensi terendah dalam keluarga model Amazon Nova pada kos yang sangat rendah. Dengan panjang konteks 128K token dan dioptimumkan untuk kelajuan dan kos, Amazon Nova Micro cemerlang dalam tugasan seperti ringkasan teks, terjemahan, pengelasan kandungan, sembang interaktif, dan sesi idea. Ia mempunyai kebolehan penalaran matematik mudah dan pengkodan.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Nova Micro 1.0 adalah model Amazon yang terpantas dan termurah dalam keluarga Nova, dibina untuk tugas teks sahaja di mana kelajuan dan kos rendah lebih penting daripada keupayaan mentah. Pada harga $0.04 setiap sejuta token input, ia berada di hujung bajet pasaran API, dengan tetingkap konteks 128K. Ia sesuai untuk pembangun dan pasukan yang menjalankan kerja teks volume tinggi dan mudah berbanding kerja penalaran kompleks.

Dikenali untuk

Latensi terendah dalam keluarga Amazon Nova
Kos sangat rendah: $0.04/M input, $0.14/M output
Kuat dalam ringkasan, terjemahan, dan klasifikasi kandungan
Tetingkap konteks 128K token untuk dokumen lebih panjang
Sembang interaktif dan sesi idea yang mampu berskala

Berhati-hati dengan

Berat model tidak terbuka; anda hanya boleh akses melalui API Amazon.
Matematik dan pengkodan digambarkan sebagai mudah — bukan model untuk masalah algoritma sukar.
Teks sahaja: tiada input imej, audio, atau video.

Terbaik untuk

Arahan untuk cuba

Ringkaskan dokumen panjang

Berikut adalah artikel panjang mengenai rundingan dasar iklim. Baca dengan teliti dan berikan saya ringkasan berstruktur: tiga titik peluru merangkumi kedudukan utama, dua titik peluru mengenai titik persetujuan, dan satu ayat menyatakan hasil yang mungkin. Kekalkan keseluruhan ringkasan di bawah 150 perkataan. [lekatkan artikel anda di sini]

Klasifikasi maklum balas pelanggan

Saya akan beri anda sepuluh mesej sokongan pelanggan. Untuk setiap satu, keluarkan satu baris: nombor mesej, kategori dari senarai ini (Pengebilan, Teknikal, Penghantaran, Aduan, Pujian, Lain-lain), dan tahap keyakinan (Tinggi, Sederhana, Rendah). Tiada penjelasan diperlukan. 1. Invois saya menunjukkan caj berganda dari Selasa lepas. 2. Aplikasi terhenti setiap kali saya buka menu tetapan. 3. Pesanan saya telah berada di gudang selama sembilan hari. 4. Ejen sokongan anda Maria sangat membantu. 5. Saya mahu batalkan langganan saya segera. 6. Bagaimana saya eksport data saya ke CSV? 7. Warna produk tidak sama seperti dalam foto. 8. Saya dicaj selepas saya batalkan. 9. Penghantaran tiba sehari lebih awal, sangat berpuas hati. 10. Halaman log masuk sentiasa tamat masa.

Terjemah dan sesuaikan tempatan

Terjemahkan penerangan produk berikut dari Bahasa Inggeris ke Bahasa Perancis, Sepanyol, dan Portugis Brazil. Selepas setiap terjemahan, tambah satu nota ringkas (satu ayat) menandakan sebarang frasa yang mungkin perlu semakan tempatan untuk kesesuaian budaya. Penerangan produk: "Minuman tenaga sepanjang hari kami menggunakan kafein semula jadi dari teh hijau, tanpa pemanis tiruan, dan datang dalam tin boleh ditutup semula supaya anda boleh simpan separuh untuk kemudian."

Bandingkan dengan

Nova Lite 1.0
Model hanya API
konteks 300,000 token · Input $0.06/M, output $0.24/M
Mistral 7B Instruct v0.2
Model berat terbuka
konteks 32,768 token · Input $0.06/M, output $0.06/M
Llama 3.2 3B Instruct
Model berat terbuka
konteks 131,072 token · Input $0.05/M, output $0.33/M
Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506
Model berat terbuka
konteks 128,000 token · Input $0.07/M, output $0.20/M

Lebih banyak model teks dari amazon

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Nova Micro secara tempatan?: Tidak. Berat model tidak awam dan Amazon belum mengeluarkannya, jadi Nova Micro hanya melalui API Amazon.
Berapa kos Nova Micro dan berapa panjang konteksnya?: Kosnya $0.04 setiap sejuta token input dan $0.14 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 128,000 token.
Bagaimana Nova Micro berbeza daripada model Nova lain?: Nova Micro adalah tahap paling rendah dari segi kelajuan dan kos dalam keluarga Nova — teks sahaja, dioptimumkan untuk latensi dan kerja volume, dengan keupayaan matematik dan pengkodan asas berbanding adik-beradiknya yang lebih besar.

Keputusan Kapten
Pilihan bijak untuk saluran kerja teks bervolume tinggi dan rendah kerumitan di mana anda memantau bil dengan teliti.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh 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 dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Qwen3 VL 30B A3B Thinking

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Nova Micro 1.0 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm amazon ringkasan terjemahan sembang pantas bajet

Layari mengikut keluarga model