Czy mogę uruchomić Summarize lokalnie?

Nie — ScaleDown nie udostępnił otwartych wag, więc Summarize jest dostępny tylko przez ich API.

Ile kosztuje Summarize i jak długie jest okno kontekstowe?

Wejście kosztuje 0,04 USD za milion tokenów, wyjście jest bezpłatne; okno kontekstowe ma milion tokenów.

Czym Summarize różni się od używania ogólnego modelu do streszczania?

To model specjalistyczny, abstrakcyjny, z ustaloną konfiguracją próbkowania nastawioną na wierne wyjście, a nie ogólny model, który przełączasz w tryb streszczania — a darmowe wyjście czyni go tańszym przy dużych wolumenach dokumentów.

Summarize

3926°

#llm #scaledown #wizja #streszczenia #długi kontekst #budżet

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.

ScaleDown | 1,000,000 tokenów kontekstu | $0.04/M wejście, darmowe wyjście. Summarize to model abstrakcyjnego streszczania od ScaleDown. Kondensuje długi tekst i dokumenty do płynnego, wiernego przepisania zamiast kopiowania zdań ze źródła, i jest odpowiedni do przeglądu dokumentów, streszczeń transkryptów oraz wstępnego przetwarzania RAG, gdzie pobrana treść musi być skrócona przed przekazaniem do innego modelu. Format, fokus, język i długość są sterowane przez prompt systemowy, podczas gdy próbkowanie jest stałe i dostrojone do wiernego wyjścia. Więcej w dokumentacji ScaleDown: https://docs.scaledown.ai/api-reference/summarize-overviewOpens in new tab

Poradniki do tego modelu

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

Summarize to model abstrakcyjnego streszczania stworzony przez ScaleDown. Zamiast wyciągać zdania dosłownie, przepisuje materiał źródłowy na spójną, wierną i skróconą formę — przydatne do przeglądu dokumentów, transkrypcji spotkań oraz skracania pobranych fragmentów przed przekazaniem ich do kolejnego modelu. Z oknem kontekstowym miliona tokenów i niemal zerowym kosztem wejścia radzi sobie z długimi dokumentami bez konieczności dzielenia na fragmenty.

Znany z

Abstrakcyjne przepisywanie: kondensuje tekst zamiast kopiować zdania ze źródła.
Okno kontekstowe miliona tokenów pozwala na obsługę bardzo długich dokumentów w jednym przebiegu.
Dostosowana konfiguracja próbkowania nastawiona na wierne, niskohalucynacyjne wyjście.
Sterowanie formatem, fokus, językiem i długością wyjścia przez prompt systemowy.
Zaprojektowany jako krok wstępny RAG do zmniejszania pobranych treści przed głównym modelem.

Uważaj na

Zamknięte wagi, tylko API — nie można uruchomić lokalnie ani zbadać modelu.
Konfiguracja próbkowania jest stała i narzucona przez producenta; nie można samodzielnie zmieniać temperatury ani innych parametrów generowania.
Oznaczony jako model wizji, ale opublikowany opis dotyczy tylko streszczania tekstu — zdolności wizji nie są udokumentowane.

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Skróć długi raport

Podsumuj następujący raport w jednym akapicie nieprzekraczającym 100 słów. Zachowaj kluczowe ustalenia i wszelkie wyniki liczbowe. Nie uwzględniaj tła ani metodologii, chyba że bezpośrednio wpływają na wnioski. [Wklej tutaj tekst raportu]

Streszczenie transkryptu spotkania

Masz transkrypt spotkania. Stwórz uporządkowane streszczenie z trzema sekcjami: Podjęte decyzje, Zadania do wykonania (właściciel i termin, jeśli podane) oraz Otwarte pytania. Całość nie powinna przekraczać 200 słów i napisz ją w formie ciągłego tekstu, bez punktów.

Skróć fragment dla RAG

Poniższy fragment to pobrany dokument, który zostanie przekazany do innego modelu. Przepisz go tak, aby zachować tylko informacje istotne dla pytania: Jakie są główne ryzyka związane z proponowanym przejęciem? Zachowaj limit 150 słów i zachowaj wszelkie liczby oraz nazwy własne.

Porównaj z

Extract
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.04/M wejście, free wyjście
Step 5 Preview
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $1.00/M wejście, $2.70/M wyjście
Qwen3 VL 8B Instruct
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.25/M wejście, $0.75/M wyjście
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.15/M wejście, $0.60/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od scaledown

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Summarize lokalnie?: Nie — ScaleDown nie udostępnił otwartych wag, więc Summarize jest dostępny tylko przez ich API.
Ile kosztuje Summarize i jak długie jest okno kontekstowe?: Wejście kosztuje 0,04 USD za milion tokenów, wyjście jest bezpłatne; okno kontekstowe ma milion tokenów.
Czym Summarize różni się od używania ogólnego modelu do streszczania?: To model specjalistyczny, abstrakcyjny, z ustaloną konfiguracją próbkowania nastawioną na wierne wyjście, a nie ogólny model, który przełączasz w tryb streszczania — a darmowe wyjście czyni go tańszym przy dużych wolumenach dokumentów.

Wyrok kapitana
Wąskie, tanie narzędzie, które robi jedną rzecz dobrze — jeśli streszczanie lub wstępne przetwarzanie RAG jest Twoim wąskim gardłem, ekonomia jest trudna do przebicia.

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

Gemini 3.1 Pro Preview

Gemini 2.5 Pro Preview 06 05

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Summarize 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 scaledown wizja streszczenia długi kontekst budżet badania

Przeglądaj według rodziny modeli