Cody
pl
ENESFRDEJAKOPT-BRPLAR
Zaloguj się · Assist
Zacznij za darmo
Agenci
Cody Assist logoCody AssistWiedza i wsparcieCody Convert logoCody ConvertProaktywny agent strony internetowejCody Clear logoCody ClearStopień zgodnościCody Live logoCody LiveAvatary i doświadczenia
Wszyscy agenciCennik
Zasoby
BlogaPrzypadki użyciaBiblioteka promptówBiblioteka umiejętnościBiblioteka modeli
Firma
O nasKontakt
Wszystkie modele
Tekst i uzasadnienieStabilny
Technology Innovation Institute

Falcon-H1-34B-Instruct

Model otwartych instrukcji TII 34B do wielojęzycznego tekstu, kodowania i kontrolowanych aplikacji hostowanych samodzielnie.

Otwórz dokumentację dostawcyZobacz najważniejsze faktyCeny i porównania

Przegląd w prostym języku angielskim

Czym właściwie jest Falcon-H1-34B-Instruct

Falcon-H1-34B-Instruct to większy model instrukcji ogólnej z rodziny Falcon-H1. Jego hybrydowa architektura i kontekst 262 KB sprawiają, że jest to praktyczny środek dla zespołów, które chcą większej wydajności niż mały model lokalny bez obsługi systemu o kilkuset miliardach parametrów.

Jest on dystrybuowany jako wagi z przykładami dla kilku środowisk wykonawczych wnioskowania. Operator wybiera sprzęt, precyzję, kontrolę dostępu, monitorowanie i szybką umowę, zamiast dziedziczyć jedną stałą konfigurację SaaS.

Dobre dopasowanie do

  • Kontrolowani asystenci wielojęzyczni
  • Praca z długimi dokumentami na własnym serwerze
  • Organizacje z istniejącym stosem obsługi w modelu otwartym

Porównanie kategorii

Fakty, które mają znaczenie w przypadku modeli tekst

Są to specyfikacje opublikowane przez dostawcę, a nie wyniki testów porównawczych Cody. Skorzystaj z połączonych źródeł, aby poznać aktualne limity i wyjątki specyficzne dla punktu końcowego.

Okno kontekstowe
262 144 tokenówMaksymalny łączny kontekst podpowiedzi i pracy udokumentowany przez dostawcę.
Maksymalna wydajność
Nie publikowane oddzielnieLimit odpowiedzi opublikowany przez dostawcę, jeśli jest dostępny.
Odcięcie wiedzy
NieopublikowaneNajnowsza wiarygodna data wyraźnie opublikowana przez dostawcę modelu. Wyszukiwanie i połączone narzędzia mogą pobierać nowsze informacje, ale nie zmieniają wbudowanego odcięcia modelu.
Cena wejściowa
Własne obliczeniaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wejściowych, chyba że zaznaczono inaczej.
Cena wyjściowa
Własne obliczeniaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wyjściowych, chyba że zaznaczono inaczej.
Wejścia
TekstTypy multimediów akceptowane przez wymieniony punkt końcowy modelu.
Narzędzia i agenci
Zależy od środowiska wykonawczego i szablonu podpowiedziWybrane natywne narzędzia i możliwości budowania agentów, a nie wyczerpująca lista.

Ceny i porównania

Oszacuj koszt

Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.

Przykład: 6000 tokenów wejścia dla 10 stron i 500 na podsumowanie. Długość stron bywa różna; dostosuj wartości.

Jedno wykonanie wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź. Tokeny to fragmenty tekstu: wejście to treść wysłana, a wyjście to otrzymana odpowiedź.

Opcje zaawansowane

Falcon-H1-34B-Instruct

Technology Innovation Institute

Szacowany koszt (USD)

Brak zweryfikowanej stawki

Dla podanego użycia · USD · Cena API, nie abonamentu

Jak działa ten szacunek

Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.

Dostęp do API i dostawcy

Gdzie zdobyć Falcon-H1-34B-Instruct

Hugging FaceKarta modelu Falcon-H1-34B-InstructOficjalne wagi, licencja, architektura, zasięg językowy i przykłady serwowania.

Dostępność

Regiony i etap dostępu

Dostępne jako wagi do pobrania z przykładami dla Transformers, vLLM i llama.cpp.

Self-hosting daje operatorowi bezpośrednią kontrolę nad lokalizacją; zarządzane hosty mają własną dostępność i zasady.

Sprawdź dostępność na żywo

Dane i szkolenia

Trasa ma znaczenie.

Self-hosting przechowuje dane żądań w środowisku operatora. Jeśli punkt kontrolny obsługuje usługa zarządzana, przejrzyj oddzielnie warunki przechowywania i użytkowania szkoleniowego tego dostawcy.

Jest to zwięzła lektura cytowanych materiałów dostawcy, a nie porada prawna. Brama innej firmy może mieć inne warunki przechowywania, routingu, szkolenia i miejsca zamieszkania niż bezpośrednie API twórcy modelu.

Przeczytaj politykę dostawcy

Często zadawane pytania

Często zadawane pytania dotyczące Falcon-H1-34B-Instruct

Co to jest Falcon-H1-34B-Instruct?

Model otwartych instrukcji TII 34B do wielojęzycznego tekstu, kodowania i kontrolowanych aplikacji hostowanych samodzielnie. Falcon-H1-34B-Instruct to większy model instrukcji ogólnej z rodziny Falcon-H1. Jego hybrydowa architektura i kontekst 262 KB sprawiają, że jest to praktyczny środek dla zespołów, które chcą większej wydajności niż mały model lokalny bez obsługi systemu o kilkuset miliardach parametrów.

Kiedy wypuszczono Falcon-H1-34B-Instruct?

Według materiałów cytowanego dostawcy Falcon-H1-34B-Instruct został wydany na 21 maja 2025.

Gdzie mogę uzyskać dostęp do Falcon-H1-34B-Instruct?

Dostępne jako wagi do pobrania z przykładami dla Transformers, vLLM i llama.cpp. Drogi dostępu wymienione w tym przewodniku to Hugging Face.

Ile kosztuje Falcon-H1-34B-Instruct?

Otwarte ciężary; koszt infrastruktury jest zróżnicowany. Punkt kontrolny jest pobierany i obsługiwany przez operatora lub wybranego hosta. Całkowity koszt zależy od sprzętu, precyzji, kontekstu i ruchu.

Gdzie jest dostępny Falcon-H1-34B-Instruct?

Dostępne jako wagi do pobrania z przykładami dla Transformers, vLLM i llama.cpp. Self-hosting daje operatorowi bezpośrednią kontrolę nad lokalizacją; zarządzane hosty mają własną dostępność i zasady.

Czy moje dane API Falcon-H1-34B-Instruct są wykorzystywane do szkolenia?

Self-hosting przechowuje dane żądań w środowisku operatora. Jeśli punkt kontrolny obsługuje usługa zarządzana, przejrzyj oddzielnie warunki przechowywania i użytkowania szkoleniowego tego dostawcy. Polityka należy do warunków trasy dostawcy i konta, dlatego sprawdź ją ponownie przed użyciem w środowisku produkcyjnym.

Porównanie cen

USD za milion tokenów dla podanych API przy standardowej długości kontekstu. Stawki cache i długiego kontekstu mogą się różnić. Pomijamy modele bez zgodnych, sprawdzonych cen; niższy koszt nie oznacza lepszej jakości.

Koszt tokenów wejściowychza 1 mln tokenów · USD
  1. 0,15 USD
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 0,75 USD
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 4,00 USD
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 10,00 USD
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 10,00 USD
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Koszt tokenów wyjściowychza 1 mln tokenów · USD
  1. 0,60 USD
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 3,75 USD
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 20,00 USD
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 50,00 USD
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 50,00 USD
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Powiązane porównania

Porównania bezpośrednie

Zobacz kategorię →

  1. Falcon-H1-34B-Instruct vs GPT-6 Astra

    Najbardziej wydajny model OpenAI do trudnej, kompleksowej pracy, łączący rozumowanie pionierskie z oknem kontekstowym obejmującym milion tokenów i szerokim zestawem narzędzi agenta.

    Otwórz pełne porównanie

  2. Falcon-H1-34B-Instruct vs GPT-5.6 Sol

    Flagowy ogólny model OpenAI do trudnego kodowania, analiz i pracy zawodowej, z bardzo dużym oknem kontekstowym i szerokim natywnym zestawem narzędzi.

    Otwórz pełne porównanie

  3. Falcon-H1-34B-Instruct vs Claude Fable 5.1

    Frontierowy model Anthropic do ambitnych, długotrwałych prac agentowych i programistycznych, z silną wizją i dostępnością na rynku korporacyjnym.

    Otwórz pełne porównanie

  4. Falcon-H1-34B-Instruct vs Gemini 3.8 Flash

    Stabilny, wysokowydajny model multimodalny Google do zastosowań agentów, pracy z oprogramowaniem i dużych danych wejściowych z różnych multimediów w początkowej cenie warstwy Flash.

    Otwórz pełne porównanie

  5. Falcon-H1-34B-Instruct vs Grok 4.6

    Frontierowy model tekstu i obrazu SpaceXAI do kodowania, zadań agentowych i pracy opartej na wiedzy, z narzędziami Direct Web, X i kodowaniem.

    Otwórz pełne porównanie

  6. Falcon-H1-34B-Instruct vs Grok 4.20 Multi-Agent Beta

    Specjalistyczny model Groka, który wysyła kilku agentów AI równolegle do zbadania trudnego pytania, a następnie łączy ich pracę w jedną zbadaną odpowiedź.

    Otwórz pełne porównanie

  7. Falcon-H1-34B-Instruct vs Inkling

    Duży model z otwartymi ciężarami Thinking Machines Lab umożliwiający dostosowywanie procesów wnioskowania, kodowania, narzędzi, wizji i dźwięku.

    Otwórz pełne porównanie

  8. Falcon-H1-34B-Instruct vs Mistral Medium 3.5

    Model frontierowy firmy Mistral o otwartej wadze, przeznaczony do wymagających przepływów pracy multimodalnych, kodowania, wnioskowania i agentów, z oknem kontekstowym o wielkości 256 tys.

    Otwórz pełne porównanie

  9. Falcon-H1-34B-Instruct vs Mistral Small 4

    Tańszy, otwarty model Mistral, który łączy w jednym punkcie końcowym normalne wykonywanie instrukcji, rozumowanie, kodowanie, wizję i narzędzia agenta.

    Otwórz pełne porównanie

  10. Falcon-H1-34B-Instruct vs Qwen3.8 Max

    Frontierowy model Alibaba Qwen do wnioskowania w długim kontekście, kodowania, narzędzi i rozumienia tekstu, obrazów i wideo.

    Otwórz pełne porównanie

  11. Falcon-H1-34B-Instruct vs MiniMax M3

    Multimodalny model MiniMax z milionem tokenów do kodowania, agentów, korzystania z komputera i długich projektów w niskiej cenie bezpośredniego interfejsu API.

    Otwórz pełne porównanie

  12. Falcon-H1-34B-Instruct vs GLM-5.3

    Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych.

    Otwórz pełne porównanie

  13. Falcon-H1-34B-Instruct vs Kimi K3

    Frontierowy model multimodalny Moonshot AI do kodowania milionów tokenów, wnioskowania, pracy opartej na wiedzy i agentów opartych na narzędziach.

    Otwórz pełne porównanie

  14. Falcon-H1-34B-Instruct vs Falcon-H1R-7B

    Kompaktowy, otwarty model wnioskowania TII do zadań tekstowych, długich kontekstów i samodzielnie hostowanych przepływów pracy z wywołaniami funkcji.

    Otwórz pełne porównanie

  15. Falcon-H1-34B-Instruct vs Muse Spark 1.3

    Najnowszy multimodalny model wnioskowania Meta dla długotrwałych agentów, kodowania, narzędzi i złożonej współpracy użytkowników.

    Otwórz pełne porównanie

  16. Falcon-H1-34B-Instruct vs Celeris-1 Magnus

    Model języka dyfuzyjnego skoncentrowanego na agentach Celeris umożliwiający szybkie wnioskowanie, pętle narzędzi, działania strukturalne i integrację kompatybilną z OpenAI.

    Otwórz pełne porównanie

  17. Falcon-H1-34B-Instruct vs NVIDIA Nemotron 3 Ultra

    Największy model wnioskowania Nemotron 3 firmy NVIDIA do obsługi złożonych agentów, kodowania, planowania, narzędzi, RAG i analizy milionów tokenów.

    Otwórz pełne porównanie

  18. Falcon-H1-34B-Instruct vs NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

    Kompaktowy model NVIDIA 30B, będący mieszanką ekspertów, przeznaczony dla wydajnych agentów specjalistycznych i obiegów pracy z dużą ilością tekstów.

    Otwórz pełne porównanie

  19. Falcon-H1-34B-Instruct vs Qwen3.8-Flash

    Wydajny wielomodalny model Alibaba z milionem kontekstów do szybkich agentów, kodowania, pracy z dokumentami, wizji, rozumienia wideo i korzystania z narzędzi.

    Otwórz pełne porównanie

  20. Falcon-H1-34B-Instruct vs DeepSeek-V4-Pro

    Flagowy model tekstu DeepSeek z milionem kontekstów do trudnego wnioskowania, kodowania, długotrwałych agentów, narzędzi i bardzo dużych wyników.

    Otwórz pełne porównanie

  21. Falcon-H1-34B-Instruct vs DeepSeek-V4-Flash

    Tańszy model V4 DeepSeek do dużych obciążeń związanych z wnioskowaniem, kodowaniem, agentami i milionami tokenów tekstowych.

    Otwórz pełne porównanie