Czy mogę uruchomić Pareto 26.10 Preview lokalnie?

Nie. Unbiased nie udostępnił otwartych wag tego modelu; jest dostępny tylko przez API.

Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?

Cena to 0,80 USD za milion tokenów wejściowych i 3,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.

Czym różni się od pareto-26.9?

To wersja podglądowa kolejnej wersji i może się zmieniać bez ostrzeżenia; Unbiased zaleca używanie pareto-26.9, jeśli potrzebujesz stabilnego i powtarzalnego zachowania.

Pareto 26.10 Preview

1865°

#llm #unbiased #wizja #kodowanie #agenci #badania

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

unbiased | 1,048,576 token context | $0.80/M input, $3.20/M output. Pareto to multimodalny model kompozytowy stworzony do badań, kodowania i agentowych przepływów pracy, oferujący wydajność na poziomie frontier w szerokim zakresie zadań ogólnego przeznaczenia. To podgląd następnej wersji Pareto i może ulec zmianie bez powiadomienia; dla stabilnego działania używaj pareto-26.9.

Poradniki do tego modelu

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Pareto 26.10 Preview to model multimodalny o zamkniętych wagach od Unbiased, skoncentrowany na badaniach, kodowaniu i przepływach agentowych, a także obejmujący zadania ogólnego przeznaczenia. Jego główną praktyczną cechą jest okno kontekstowe o rozmiarze 1 miliona tokenów. To wydanie podglądowe i może się zmieniać bez ostrzeżenia, więc prace produkcyjne powinny pozostać na wersji pareto-26.9.

Znany z

Okno kontekstowe o rozmiarze 1 miliona tokenów do bardzo długich dokumentów lub baz kodu.
Multimodalny: akceptuje obrazy obok tekstu.
Zaprojektowany specjalnie do przepływów agentowych i wieloetapowych.
Szerokie zastosowanie ogólne wykraczające poza badania i kodowanie.

Uważaj na

Wersja podglądowa: zachowanie może się zmieniać bez ostrzeżenia; nie nadaje się do stabilnego użytku produkcyjnego.
Zamknięte wagi, dostęp tylko przez API — brak opcji lokalnego wdrożenia.
Koszt wyjścia 3,20 USD za milion tokenów szybko się sumuje przy długich przebiegach agentowych.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Badania

Wizja

Długi kontekst

Podpowiedzi do wypróbowania

Audyt dużej bazy kodu

Wklejam poniżej pełną zawartość repozytorium Pythona. Przejrzyj architekturę, zidentyfikuj problemy bezpieczeństwa, zaznacz funkcje o wysokiej złożoności cyklomatycznej i zasugeruj trzy najbardziej wartościowe refaktoryzacje. Bądź konkretny co do nazw plików i zakresów linii.

Wieloetapowy plan badawczy

Muszę zrozumieć krajobraz konkurencyjny dla baterii solid-state w 2026 roku. Podziel badania na etapy: kluczowi gracze, ostatnia aktywność patentowa, wąskie gardła produkcyjne i prawdopodobne terminy komercjalizacji. Dla każdego etapu wymień źródła, które byś konsultował, i pytania, na które odpowiadają.

Analiza diagramu lub zrzutu ekranu

Dołącz diagram architektury systemu lub zrzut ekranu. Opisz, co przedstawia diagram, zidentyfikuj pojedyncze punkty awarii lub wąskie gardła i zasugeruj dwie konkretne poprawki z krótkim uzasadnieniem każdej.

Porównaj z

Pareto
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $2.50/M wejście, $7.50/M wyjście
DeepSeek V4.1 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście
GLM 5.3 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.02/M wejście, $0.72/M wyjście
Hy4 preview
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.83/M wejście, $2.50/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od unbiased

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Pareto 26.10 Preview lokalnie?: Nie. Unbiased nie udostępnił otwartych wag tego modelu; jest dostępny tylko przez API.
Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?: Cena to 0,80 USD za milion tokenów wejściowych i 3,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.
Czym różni się od pareto-26.9?: To wersja podglądowa kolejnej wersji i może się zmieniać bez ostrzeżenia; Unbiased zaleca używanie pareto-26.9, jeśli potrzebujesz stabilnego i powtarzalnego zachowania.

Wyrok kapitana
Zdolny model multimodalny z długim kontekstem, wart przetestowania do badań i pracy agentowej, ale trzymaj go z dala od zadań wymagających stabilnych, przewidywalnych wyników.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Pareto 26.10 Preview to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm unbiased wizja kodowanie agenci badania długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli