Каков размер контекстного окна у Olmo 3.1 32B Instruct?

Модель поддерживает контекст до 65536 токенов, что позволяет работать с длинными документами и сохранять историю переписки в рамках одной сессии.

Поддерживает ли модель работу с инструментами и структурированным выводом?

Да, через сервис alltokens модель поддерживает такие параметры, как tools, tool_choice и structured_outputs для интеграции во внешние системы.

Для каких основных задач подходит эта модель?

Она лучше всего проявляет себя в разговорном ИИ, многоходовых диалогах, академических исследованиях и точном выполнении текстовых инструкций.

AllenAI: Olmo 3.1 32B Instruct

ALAllenaiОбновлено: 06 января 2026 г.

Olmo 3.1 32B Instruct — это высокопроизводительная языковая модель с 32 миллиардами параметров, оптимизированная для ведения сложных диалогов и точного следования инструкциям. Благодаря расширенному контекстному окну в 64k токенов, она эффективно справляется с анализом объемных документов и многоэтапными задачами.

Использовать через API

Метрики

Вход

25 ₽/M

Выход

75 ₽/M

Контекст

66k tokens

Параметры

Релиз

06 января 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Olmo 3.1 32B Instruct — это масштабная языковая модель с 32 миллиардами параметров, оптимизированная для выполнения инструкций. Она разработана для высокопроизводительного разговорного ИИ, ведения многоэтапных диалогов и точного следования сложным указаниям пользователя. Являясь частью семейства Olmo 3.1, эта версия ориентирована на отзывчивость в чат-взаимодействиях, сохраняя при этом высокие показатели в тестах на логическое мышление и написание кода. Модель разработана Ai2 под лицензией Apache 2.0 в рамках инициативы Olmo, направленной на открытость и прозрачность технологий. Доступ к модели предоставляется через alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

AllenAI: Olmo 3.1 32B InstructТекущая

Для чего

Контекст

66k

Цена ₽

25 / 75

AllenAI: Olmo 3.1 32B InstructТекущая

66k

25 / 75

Модель

Upstage: Solar Pro 3

Для чего

Обе модели относятся к среднему весовому классу параметров и ориентированы на высокую производительность в инструктивных задачах.

Контекст

128k

Цена ₽

19 / 75

Upstage: Solar Pro 3

128k

19 / 75

Модель

TheDrummer: Cydonia 24B V4.1

Для чего

Близкие по архитектуре модели, предназначенные для качественного ведения диалогов и работы с текстовым контентом.

Контекст

131k

Цена ₽

38 / 63

TheDrummer: Cydonia 24B V4.1

131k

38 / 63

Модель

Qwen: Qwen3 Coder Next

Для чего

Сопоставимые возможности в логических рассуждениях и обработке длинных контекстов при выполнении специализированных запросов.

Контекст

262k

Цена ₽

14 / 100

Qwen: Qwen3 Coder Next

262k

14 / 100

Когда выбирать

Необходима высокая точность следования сложным многоуровневым инструкциям в диалоге.
Требуется обработка текстов среднего объема с использованием контекстного окна до 65536 токенов.
Нужна надежная модель для интеграции в приложения через alltokens с поддержкой структурированного вывода.

Когда не выбирать

Требуется выполнение узкоспециализированных задач по написанию программного кода на редких языках.
Необходима работа с мультимодальными данными, такими как изображения или аудио.
Задачи требуют экстремально больших контекстов, превышающих лимит в 64k токенов.