Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở

Sky T1 32B Preview

5244°
Hướng dẫn cho mô hình này
Tất cả hướng dẫn
NovaSky-AI | ngữ cảnh 32.768 token | $0.12/M đầu vào, $0.18/M đầu ra. Đây là mô hình suy luận 32 tỷ tham số được huấn luyện từ Qwen2.5-32B-Instruct với 17 nghìn dữ liệu. Hiệu suất tương đương với mô hình o1-preview trên cả toán học và lập trình.
Sky T1 32B Preview là mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào suy luận do NovaSky-AI xây dựng trên nền Qwen2.5-32B-Instruct, được tinh chỉnh trên 17.000 ví dụ để nâng cao hiệu suất toán học và lập trình. NovaSky khẳng định nó tương đương o1-preview ở hai lĩnh vực này với chi phí thấp hơn nhiều. Phù hợp với nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn năng lực suy luận nghiêm túc mà không phải trả giá mô hình tiên tiến.

Nổi tiếng với

  • Khả năng suy luận toán học và lập trình ngang ngửa o1-preview.
  • Tinh chỉnh từ nền tảng 32B mạnh mẽ với bộ dữ liệu nhỏ gọn 17K.
  • Giá token rất thấp: $0.12 đầu vào và $0.18 đầu ra cho mỗi triệu token.
  • Dựa trên Qwen2.5-32B-Instruct, một mô hình nền mở được đánh giá cao.

Cẩn thận với

  • Trọng số không được công bố công khai; bạn chỉ có thể dùng qua API.
  • Cửa sổ ngữ cảnh 32.768 token, khá khiêm tốn so với tiêu chuẩn hiện nay.
  • Đây là bản xem trước; tính ổn định và khả năng duy trì lâu dài chưa được xác nhận.

Lời nhắc để thử

Bài toán toán học cạnh tranh
Một chuyến tàu rời thành phố A với tốc độ 60 km/h. Hai giờ sau, chuyến tàu thứ hai rời thành phố A trên cùng đường ray với tốc độ 90 km/h. Hai tàu gặp nhau cách thành phố A bao xa, và vào thời điểm nào sau khi tàu đầu tiên khởi hành? Trình bày suy luận từng bước.
Gỡ lỗi hàm này
Đây là hàm Python dự kiến trả về số Fibonacci thứ n dùng memoization, nhưng trả kết quả sai với n lớn hơn 10. Tìm lỗi, giải thích nguyên nhân, và cho phiên bản sửa với lời giải thích ngắn gọn. 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]
Thử thách thiết kế thuật toán
Cho một mảng số nguyên không sắp xếp, thiết kế thuật toán tìm độ dài dãy con liên tiếp dài nhất trong thời gian O(n). Trình bày cách tiếp cận, giải thích tại sao đạt yêu cầu độ phức tạp, rồi viết mã Python sạch thực hiện.

So sánh với

  • Space Bunny Alpha
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,000,000 token · miễn phí sử dụng
  • Solar Pro 4
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 524,288 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.36/M
  • Gemini 2.5 Flash
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.30/M, đầu ra $2.50/M
  • Qwen3 30B A3B Thinking 2507
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 81,920 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $2.40/M
Thêm mô hình văn bản từ novasky-ai

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Sky T1 32B Preview cục bộ không?
Không. Trọng số chưa được phát hành công khai, bạn chỉ có thể truy cập qua API.
Sky T1 32B Preview có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh lớn bao nhiêu?
Giá là $0.12 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.18 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 32.768 token.
So với o1-preview thì sao?
NovaSky-AI cho biết hiệu suất ngang ngửa o1-preview trên các bài kiểm tra toán và lập trình, trong khi giá token thấp hơn đáng kể.
Phán quyết của thuyền trưởng
Mô hình suy luận giá rẻ thực sự, vượt trội so với giá trên toán và lập trình, chỉ bị hạn chế bởi trọng số đóng và cửa sổ ngữ cảnh khiêm tốn.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Sky T1 32B Preview trên ModelTrends.ai: Heat 5,244°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
Điểm nhiệt
Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm
7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải
Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log
Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích
Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng
Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính
Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder
Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde
Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh
Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter
Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint)
Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding
Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số
Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi
Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình
Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế
Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng
Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình
Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.