AI Models: la plataforma multimodelo con API de IA listas para usar

Modelo de embedding multilingüe, multifuncional y multigranular desarrollado por BAAI. Admite retrieval denso, multivector y disperso en textos de longitud variable en más de 100 idiomas.

Versión destilada de 32.000 millones de parámetros basada en Qwen2.5, entrenada con datos de razonamiento generados por DeepSeek R1. Ofrece un alto rendimiento en benchmarks de matemáticas, código y razonamiento.

Modelo multimodal dense de 31.000 millones de parámetros, optimizado por NVIDIA en formato NVFP4 para una inferencia eficiente. Admite texto, imágenes y vídeo, razonamiento avanzado, coding y function calling con contexto de hasta 256K tokens.

Modelo avanzado para razonamiento complejo, ejecución precisa de instrucciones y capacidades agénticas. Ofrece un alto nivel de rendimiento tanto en aplicaciones generales como especializadas.

Modelo de embedding textual multilingüe basado en XLM‑RoBERTa‑large, con 24 capas y embeddings de dimensión 1024. Admite 100 idiomas para retrieval, similitud semántica y clasificación.

Modelo instruction-tuned de 8.000 millones de parámetros optimizado para diálogo multilingüe. Forma parte de Llama 3.1 y supera a muchos modelos open source del mismo rango de parámetros.

LLM instruction-tuned de 12.000 millones de parámetros desarrollado con NVIDIA. Diseñado para aplicaciones multilingües, destaca en diálogo, generación de código y comprensión de instrucciones complejas.

Modelo de 24.000 millones de parámetros con comprensión visual avanzada y contexto ampliado hasta 128K tokens. Alto rendimiento tanto en tareas de texto como de visión.

Modelo multimodal de visión y lenguaje con 7.000 millones de parámetros, capaz de analizar textos, gráficos, iconos y diseños en imágenes. Admite vídeos largos y localización visual con salida estructurada.

Modelo multimodal de visión y lenguaje Mixture of Experts con 122.000 millones de parámetros totales y 10.000 millones activos. Diseñado para aplicaciones agénticas multimodales nativas, gestiona texto, imágenes y vídeo.

LLM especializado en desarrollo de software con capacidades agénticas avanzadas. Admite contextos amplios para repositorios grandes y ofrece un alto rendimiento en generación, revisión y automatización de código.

Modelo de 80.000 millones de parámetros con solo 3.000 millones activos, diseñado para agentes de coding y desarrollo local. Destaca en tool calling, adaptación a scaffolds y templates y recuperación ante errores.

Modelo de moderación de contenidos de 8.000 millones de parámetros basado en Qwen3. Clasifica prompts y respuestas en tres niveles de seguridad —seguro, controvertido y no seguro— y admite más de 119 idiomas.

Modelo fundacional text-to-image de 20.000 millones de parámetros. Genera imágenes con gran realismo, reduce el aspecto típico de las imágenes generadas por IA y mejora la representación de texto dentro de las imágenes.

Modelo de edición de imágenes de 20.000 millones de parámetros. Realiza cambios creativos preservando la identidad y las características visuales del sujeto, con salida nativa de hasta 2560x2560 píxeles.