На какой архитектуре основана модель Aion-1.0-Mini?

Модель является модифицированной дистиллированной версией DeepSeek-R1, что обеспечивает ей продвинутые способности к рассуждению при меньшем размере.

Поддерживает ли модель вывод цепочки рассуждений?

Да, через alltokens доступны параметры include_reasoning и reasoning, позволяющие видеть процесс логического вывода модели.

Для каких задач лучше всего подходит эта модель?

Она наиболее эффективна в областях, требующих строгого соблюдения логики: программировании, математике и научном анализе.

AionLabs: Aion-1.0-Mini

AIAion-labsОбновлено: 04 февраля 2025 г.

Aion-1.0-Mini — это компактная модель на 32 миллиарда параметров, созданная путем дистилляции DeepSeek-R1. Она оптимизирована для решения сложных логических задач, написания кода и математических вычислений, предлагая высокую производительность при работе с контекстом до 128k токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

84 ₽/M

Выход

168 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

04 февраля 2025 г.

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningtemperaturetop_p

Технический обзор

Aion-1.0-Mini с 32 миллиардами параметров представляет собой дистиллированную версию модели DeepSeek-R1, разработанную для обеспечения высокой производительности в таких областях рассуждения, как математика, программирование и логика. Это модифицированный вариант модели FuseAI, который превосходит по показателям R1-Distill-Qwen-32B и R1-Distill-Llama-70B. Результаты бенчмарков доступны на странице проекта и были независимо подтверждены в ходе верификации. Модель доступна через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

AionLabs: Aion-1.0-MiniТекущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

84 / 168

AionLabs: Aion-1.0-MiniТекущая

131k

84 / 168

Модель

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (exacto)

Для чего

Обе модели ориентированы на программирование и имеют схожую архитектуру, эффективную для технических задач.

Контекст

262k

Цена ₽

27 / 216

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (exacto)

262k

27 / 216

Модель

Z.ai: GLM 4.7

Для чего

Сопоставимы по возможностям обработки длинного контекста и универсальности применения в логических рассуждениях.

Контекст

203k

Цена ₽

48 / 210

Z.ai: GLM 4.7

203k

48 / 210

Когда выбирать

Необходима высокая точность в математических вычислениях и логических выводах
Требуется эффективная генерация и отладка программного кода
Работа ведется с объемными документами в рамках контекстного окна до 131 072 токенов