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Falcon-H1-34B-Instruct

Modèle d'instruction ouvert 34B de TII pour le texte multilingue, le codage et les applications auto-hébergées contrôlées.

Présentation de l'anglais simple

Qu'est-ce que Falcon-H1-34B-Instruct ?

Falcon-H1-34B-Instruct est un modèle d'instruction générale plus grand de la famille Falcon-H1. Son architecture hybride et son contexte 262K en font un compromis pratique pour les équipes qui souhaitent plus de capacité qu'un petit modèle local sans exploiter un système de plusieurs centaines de milliards de paramètres.

Il est distribué sous forme de poids avec des exemples pour plusieurs environnements d'exécution d'inférence. L'opérateur choisit le matériel, la précision, les contrôles d'accès, la surveillance et le contrat d'invite au lieu d'hériter d'une configuration SaaS fixe.

Bon ajustement pour

  • Assistants multilingues contrôlés
  • Travail de documents longs auto-hébergé
  • Organisations disposant d'une pile de diffusion de modèle ouvert existante

Comparaison des catégories

Les faits importants pour les modèles texte

Il s'agit de spécifications publiées par le fournisseur et non de scores de référence Cody. Suivez les sources liées pour connaître les limites actuelles et les exceptions spécifiques aux points de terminaison.

Fenêtre contextuelle
262 144 jetonsContexte combiné maximum d'invite et de travail documenté par le fournisseur.
Sortie maximale
Non publié séparémentLimite de réponse publiée par le fournisseur, le cas échéant.
Seuil de connaissances
Non publiéDernière date de connaissance fiable publiée explicitement par le fournisseur du modèle. Les outils de recherche et connectés peuvent récupérer des informations plus récentes mais ne modifient pas le seuil intégré du modèle.
Prix d'entrée
Calcul auto-hébergéPrix ​​catalogue standard actuel par million de jetons d'entrée, sauf indication contraire.
Prix de sortie
Calcul auto-hébergéPrix ​​catalogue standard actuel par million de jetons de sortie, sauf indication contraire.
Entrées
TexteTypes de médias acceptés par le point de terminaison du modèle répertorié.
Outils et agents
Dépend du temps d'exécution et du modèle d'inviteOutils natifs sélectionnés et capacités de création d'agents, liste non exhaustive.

Tarifs et comparaisons

Estimez votre coût

Indiquez votre utilisation. L’estimation se met à jour à chaque modification.

Exemple : 6 000 tokens d’entrée pour 10 pages et 500 pour le résumé. La longueur varie ; ajustez les valeurs.

Une exécution envoie votre entrée au modèle une fois et reçoit une réponse. Les tokens sont des fragments de texte : l’entrée est ce que vous envoyez, la sortie est la réponse reçue.

Options avancées

Falcon-H1-34B-Instruct

Technology Innovation Institute

Total estimé (USD)

Aucun tarif vérifié

Pour l’utilisation indiquée · USD · Tarif API, hors abonnement

Comprendre cette estimation

Les estimations excluent taxes, outils, stockage/écriture du cache, quotas gratuits et remises personnalisées. Pour les images, seule la sortie est incluse, pas le prompt ni les références. Les modes de qualité varient. Un paramètre non répertorié n’est pas gratuit.

Accès API et fournisseur

Où obtenir Falcon-H1-34B-Instruct

Disponibilité

Régions et étape d'accès

Disponible sous forme de poids téléchargeables avec des exemples pour Transformers, vLLM et llama.cpp.

L'auto-hébergement donne à l'opérateur un contrôle direct sur l'emplacement ; les hôtes gérés ont leur propre disponibilité et leurs propres politiques.

Vérifier la disponibilité en direct

Données et formation

L'itinéraire compte.

L'auto-hébergement conserve les données de demande dans l'environnement de l'opérateur. Si un service géré héberge le point de contrôle, consultez séparément les conditions de rétention et d'utilisation de la formation de ce fournisseur.

Il s'agit d'une lecture concise du matériel du fournisseur cité, et non d'un avis juridique. Une passerelle tierce peut avoir des conditions de stockage, de routage, de formation et de résidence différentes de celles de l'API directe du modéliste.

Lire la politique du fournisseur

Questions fréquemment posées

FAQ Falcon-H1-34B-Instruct

Qu'est-ce que Falcon-H1-34B-Instruct ?

Modèle d'instruction ouvert 34B de TII pour le texte multilingue, le codage et les applications auto-hébergées contrôlées. Falcon-H1-34B-Instruct est un modèle d'instruction générale plus grand de la famille Falcon-H1. Son architecture hybride et son contexte 262K en font un compromis pratique pour les équipes qui souhaitent plus de capacité qu'un petit modèle local sans exploiter un système de plusieurs centaines de milliards de paramètres.

Quand Falcon-H1-34B-Instruct est-il sorti ?

Falcon-H1-34B-Instruct a été publié sur 21 mai 2025 selon les documents du fournisseur cités.

Où puis-je accéder à Falcon-H1-34B-Instruct ?

Disponible sous forme de poids téléchargeables avec des exemples pour Transformers, vLLM et llama.cpp. Les voies d'accès répertoriées dans ce guide sont Hugging Face.

Combien coûte Falcon-H1-34B-Instruct ?

Poids ouverts ; le coût de l'infrastructure varie. Le point de contrôle est téléchargé et servi par l'opérateur ou un hôte choisi. Le coût total dépend du matériel, de la précision, du contexte et du trafic.

Où le Falcon-H1-34B-Instruct est-il disponible ?

Disponible sous forme de poids téléchargeables avec des exemples pour Transformers, vLLM et llama.cpp. L'auto-hébergement donne à l'opérateur un contrôle direct sur l'emplacement ; les hôtes gérés ont leur propre disponibilité et leurs propres politiques.

Mes données API Falcon-H1-34B-Instruct sont-elles utilisées pour la formation ?

L'auto-hébergement conserve les données de demande dans l'environnement de l'opérateur. Si un service géré héberge le point de contrôle, consultez séparément les conditions de rétention et d'utilisation de la formation de ce fournisseur. La politique appartient à l'itinéraire du fournisseur et aux conditions du compte, vérifiez-la donc à nouveau avant de l'utiliser en production.

Comparaison des prix

USD par million de tokens pour les API indiquées avec un contexte standard. Les tarifs de cache et de contexte long peuvent varier. Les modèles sans prix vérifiés compatibles sont omis ; un coût inférieur n’indique pas une meilleure qualité.

Coût des tokens d’entréepar million de tokens · USD
  1. 0,15 $US
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 0,75 $US
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 4,00 $US
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 10,00 $US
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 10,00 $US
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Coût des tokens de sortiepar million de tokens · USD
  1. 0,60 $US
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 3,75 $US
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 20,00 $US
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 50,00 $US
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 50,00 $US
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Comparaisons associées

Comparaisons face à face

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

    Le modèle OpenAI le plus performant pour les travaux difficiles de bout en bout, combinant le raisonnement aux frontières avec une fenêtre contextuelle d'un million de jetons et un large ensemble d'outils d'agent.

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

    Le modèle général phare de OpenAI pour le codage, l'analyse et le travail professionnel difficiles, avec une très grande fenêtre contextuelle et un large ensemble d'outils natifs.

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

    Le modèle pionnier de Anthropic pour un travail d'agent et de codage ambitieux et de longue durée, avec une vision forte et une disponibilité sur le marché des entreprises.

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

    Le modèle multimodal stable et à haute efficacité de Google pour les agents, le travail logiciel et les grandes entrées multimédias à un prix de lancement de niveau Flash.

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

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

    Un modèle Grok spécialisé qui envoie plusieurs agents d'IA enquêter en parallèle sur une question difficile, puis combine leur travail en une seule réponse recherchée.

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

    Grand modèle à pondérations ouvertes de Thinking Machines Lab pour des flux de travail personnalisables de raisonnement, de codage, d'outils, de vision et d'audio.

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

    Le modèle frontière ouvert de Mistral pour les flux de travail multimodaux, de codage, de raisonnement et d'agent exigeants, avec une fenêtre contextuelle de 256 Ko.

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

    Le modèle ouvert à moindre coût de Mistral qui combine les outils normaux de suivi des instructions, de raisonnement, de codage, de vision et d'agent dans un seul point de terminaison.

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

    Modèle Qwen frontière de Alibaba pour le raisonnement, le codage, les outils et la compréhension de textes, d'images et de vidéos en contexte long.

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

    Le modèle multimodal à un million de jetons de MiniMax pour le codage, les agents, l'utilisation de l'ordinateur et les projets longs à un faible prix API direct.

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

    Modèle de raisonnement à contexte long et ouvert de Z.ai pour le codage, les outils et le travail agent sur des routes auto-hébergées et gérées.

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

    Le modèle multimodal frontière de Moonshot AI pour le codage à un million de jetons, le raisonnement, le travail de connaissances et les agents pilotés par des outils.

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

    Le modèle de raisonnement ouvert et compact de TII pour les tâches de texte, les contextes longs et les workflows d'appel de fonctions auto-hébergés.

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

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

    Modèle de langage de diffusion axé sur les agents de Celeris pour un raisonnement rapide, des boucles d'outils, des actions structurées et une intégration compatible OpenAI.

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

    Le plus grand modèle de raisonnement Nemotron 3 de NVIDIA pour les agents complexes, le codage, la planification, les outils, RAG et l'analyse d'un million de jetons.

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

    Modèle compact de mélange d'experts 30B du NVIDIA pour des agents spécialisés efficaces et des flux de travail de texte à volume élevé.

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

    Le modèle multimodal efficace d'un million de contextes de Alibaba pour des agents rapides, le codage, le travail documentaire, la vision, la compréhension vidéo et l'utilisation d'outils.

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

    Le modèle de texte phare d'un million de contextes de DeepSeek pour le raisonnement difficile, le codage, les agents et les outils de longue durée et les résultats de très grande taille.

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

    Le modèle V4 à moindre coût de DeepSeek pour les charges de travail de raisonnement, de codage, d'agents et de texte à volume élevé.

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