Pareto 26.10 Preview
1865°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
unbiased | 1,048,576 token context | $0.80/M input, $3.20/M output. Ang Pareto ay isang multimodal composite model na ginawa para sa research, coding, at agentic workflows, habang naghahatid ng frontier-level na pagganap sa malawak na hanay ng general-purpose na mga gawain. Ito ay isang preview ng susunod na bersyon ng Pareto at maaaring magbago nang walang abiso; gamitin ang pareto-26.9 para sa matatag na pag-uugali.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Pareto 26.10 Preview ay isang closed-weights multimodal model mula sa Unbiased, na nakatuon sa pananaliksik, coding, at agentic workflows habang sumasaklaw sa mga pangkalahatang gawain. Ang isang milyong token na context window ang pangunahing praktikal na tampok. Ito ay isang preview release at maaaring magbago nang walang abiso, kaya ang production work ay dapat manatili sa pareto-26.9.
Kilalang-kilala sa
- Isang milyong token na context window para sa napakahabang dokumento o codebases.
- Multimodal: tumatanggap ng mga larawan kasabay ng teksto.
- Dinisenyo nang partikular para sa agentic at multi-step workflows.
- Malawak na saklaw ng pangkalahatang gamit lampas sa pokus nito sa pananaliksik at coding.
Mag-ingat sa
- Preview release: maaaring magbago ang pag-uugali nang walang abiso; hindi angkop para sa matatag na production use.
- Saradong weights, API lamang — walang opsyon para sa lokal na deployment.
- Ang presyo ng output na $3.20/M tokens ay mabilis dumami sa mahahabang agentic runs.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Audit a large codebase
Ipi-paste ko ang buong nilalaman ng isang Python repository sa ibaba. Suriin ang arkitektura, tukuyin ang anumang isyu sa seguridad, markahan ang mga function na may mataas na cyclomatic complexity, at magmungkahi ng tatlong pinakamahalagang refactor. Maging tiyak tungkol sa mga pangalan ng file at saklaw ng linya.
Multi-step research plan
Kailangan kong maunawaan ang competitive landscape para sa solid-state batteries sa 2026. Hatiin ang pananaliksik sa mga yugto: mga pangunahing manlalaro, kamakailang aktibidad sa patent, mga bottleneck sa paggawa, at mga posibleng timeline ng komersyalisasyon. Para sa bawat yugto, ilista ang mga pinagkukunan na kokonsultahin at ang tanong na sinasagot ng bawat isa.
Analyse a diagram or screenshot
Mag-attach ng system architecture diagram o screenshot. Ilarawan kung ano ang ipinapakita ng diagram, tukuyin ang anumang single points of failure o bottlenecks, at magmungkahi ng dalawang kongkretong pagpapabuti na may maikling paliwanag para sa bawat isa.
Ihambing sa
- ParetoModelong API lang262,144 token na konteksto · $2.50/M input, $7.50/M output
- DeepSeek V4.1 FlashModelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
- GLM 5.3 FlashModelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
- Hy4 previewModelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.83/M input, $2.50/M output
Higit pang mga text model mula sa unbiased
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Pareto 26.10 Preview nang lokal?
- Hindi. Hindi inilabas ng Unbiased ang open weights para sa modelong ito; API-only ito.
- Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?
- Ang presyo ay $0.80 kada milyon input tokens at $3.20 kada milyon output tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.
- Paano ito naiiba sa pareto-26.9?
- Ito ay preview ng susunod na bersyon at maaaring magbago nang walang abiso; inirerekomenda ng Unbiased ang pareto-26.9 kung kailangan mo ng matatag at reproducible na pag-uugali.
Hatol ng KapitanIsang capable na long-context multimodal model na sulit subukan para sa pananaliksik at agent work, ngunit iwasan ito sa anumang nangangailangan ng matatag at predictable na output.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang Pareto 26.10 Preview ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmunbiasedpaninginpag-codingmga ahentepananaliksikmahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153