Todos os modelos
Texto e raciocínioEstável
Technology Innovation InstituteFalcon-H1-34B-Instruct
Modelo de instrução aberta 34B da TII para texto multilíngue, codificação e aplicativos auto-hospedados controlados.
Visão geral em inglês simples
O que Falcon-H1-34B-Instruct realmente é
Falcon-H1-34B-Instruct é um modelo de instrução geral maior da família Falcon-H1. Sua arquitetura híbrida e seu contexto de 262K fazem dele um meio-termo prático para equipes que desejam mais capacidade do que um pequeno modelo local sem operar um sistema com centenas de bilhões de parâmetros.
É distribuído como pesos com exemplos para diversos tempos de execução de inferência. A operadora escolhe o hardware, a precisão, os controles de acesso, o monitoramento e o contrato imediato, em vez de herdar uma configuração fixa de SaaS.
Bom ajuste para
- Assistentes multilíngues controlados
- Trabalho auto-hospedado de documentos longos
- Organizações com uma pilha de serviços de modelo aberto existente
Comparação de categorias
Os fatos que importam para os modelos texto
Estas são especificações publicadas pelo fornecedor, não pontuações de benchmark Cody. Siga as fontes vinculadas para limites atuais e exceções específicas de endpoint.
- Janela de contexto
- 262.144 fichasMáximo combinado de prompt e contexto de trabalho documentado pelo provedor.
- Saída máxima
- Não publicado separadamenteLimite de resposta publicado pelo provedor, quando disponível.
- Corte de conhecimento
- Não publicadoÚltima data de conhecimento confiável publicada explicitamente pelo fornecedor do modelo. As ferramentas de pesquisa e conectadas podem recuperar informações mais recentes, mas não alteram o corte integrado do modelo.
- Preço de entrada
- Computação auto-hospedadaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de entrada, salvo indicação em contrário.
- Preço de saída
- Computação auto-hospedadaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de saída, salvo indicação em contrário.
- Entradas
- TextoTipos de mídia aceitos pelo endpoint do modelo listado.
- Ferramentas e agentes
- Depende do tempo de execução e do modelo de promptFerramentas nativas selecionadas e recursos de criação de agentes, não uma lista exaustiva.
Preços e comparações
Estime seu custo
Defina seu uso. A estimativa é atualizada enquanto você digita.
Exemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas e 500 para o resumo. O tamanho varia; ajuste os valores.
Uma execução envia sua entrada ao modelo uma vez e recebe uma resposta. Tokens são partes de texto: entrada é o que você envia, saída é a resposta que recebe.
Opções avançadas
Falcon-H1-34B-Instruct
Technology Innovation Institute
Total estimado (USD)
Para o uso indicado · USD · Preço de API, não de assinatura
Como funciona esta estimativa
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
Acesso à API e ao provedor
Onde obter Falcon-H1-34B-Instruct
Disponibilidade
Regiões e estágio de acesso
Disponível como pesos para download com exemplos para Transformers, vLLM e llama.cpp.
A auto-hospedagem dá ao operador controle direto sobre a localização; hosts gerenciados têm sua própria disponibilidade e políticas.
Verifique a disponibilidade ao vivoDados e treinamento
A rota é importante.
A auto-hospedagem mantém os dados da solicitação dentro do ambiente da operadora. Se um serviço gerenciado hospedar o ponto de verificação, revise os termos de retenção e uso de treinamento desse provedor separadamente.
Esta é uma leitura concisa do material citado do fornecedor, e não um aconselhamento jurídico. Um gateway de terceiros pode ter diferentes termos de armazenamento, roteamento, treinamento e residência da API direta do criador do modelo.
Leia a política do provedorPerguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre Falcon-H1-34B-Instruct
O que é Falcon-H1-34B-Instruct?
Modelo de instrução aberta 34B da TII para texto multilíngue, codificação e aplicativos auto-hospedados controlados. Falcon-H1-34B-Instruct é um modelo de instrução geral maior da família Falcon-H1. Sua arquitetura híbrida e seu contexto de 262K fazem dele um meio-termo prático para equipes que desejam mais capacidade do que um pequeno modelo local sem operar um sistema com centenas de bilhões de parâmetros.
Quando o Falcon-H1-34B-Instruct foi lançado?
Falcon-H1-34B-Instruct foi lançado em 21 de maio de 2025 de acordo com os materiais do fornecedor citado.
Onde posso acessar Falcon-H1-34B-Instruct?
Disponível como pesos para download com exemplos para Transformers, vLLM e llama.cpp. As rotas de acesso listadas neste guia são Hugging Face.
Quanto custa Falcon-H1-34B-Instruct?
Pesos abertos; custo de infraestrutura varia. O ponto de verificação é baixado e servido pelo operador ou por um host escolhido. O custo total depende de hardware, precisão, contexto e tráfego.
Onde o Falcon-H1-34B-Instruct está disponível?
Disponível como pesos para download com exemplos para Transformers, vLLM e llama.cpp. A auto-hospedagem dá ao operador controle direto sobre a localização; hosts gerenciados têm sua própria disponibilidade e políticas.
Os dados da minha API Falcon-H1-34B-Instruct são usados para treinamento?
A auto-hospedagem mantém os dados da solicitação dentro do ambiente da operadora. Se um serviço gerenciado hospedar o ponto de verificação, revise os termos de retenção e uso de treinamento desse provedor separadamente. A política pertence à rota do provedor e aos termos da conta, portanto, verifique-a novamente antes do uso em produção.
Comparação de preços
USD por milhão de tokens nas APIs indicadas com contexto padrão. Tarifas de cache e contexto longo podem variar. Modelos sem preços revisados compatíveis são omitidos; menor custo não significa melhor qualidade.
- Mistral Small 4US$ 0,15
Mistral AI
- Gemini 3.8 FlashUS$ 0,75
Google
- GPT-5.6 SolUS$ 4,00
OpenAI
- GPT-6 AstraUS$ 10,00
OpenAI
- Claude Fable 5.1US$ 10,00
Anthropic
- Mistral Small 4US$ 0,60
Mistral AI
- Gemini 3.8 FlashUS$ 3,75
Google
- GPT-5.6 SolUS$ 20,00
OpenAI
- GPT-6 AstraUS$ 50,00
OpenAI
- Claude Fable 5.1US$ 50,00
Anthropic
Comparações relacionadas
Comparações lado a lado
Falcon-H1-34B-Instruct vs GPT-6 Astra
O modelo mais capaz do OpenAI para trabalhos difíceis de ponta a ponta, combinando raciocínio de fronteira com uma janela de contexto de um milhão de tokens e um amplo conjunto de ferramentas de agente.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs GPT-5.6 Sol
O principal modelo geral do OpenAI para codificação, análise e trabalho profissional difíceis, com uma janela de contexto muito grande e um amplo conjunto de ferramentas nativas.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Claude Fable 5.1
O modelo de fronteira do Anthropic para trabalho ambicioso e de longa duração de agente e codificação, com forte visão e disponibilidade de mercado empresarial.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Gemini 3.8 Flash
Modelo multimodal estável e de alta eficiência do Google para agentes, trabalho de software e grandes entradas de mídia mista a um preço introdutório de nível Flash.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Grok 4.6
Modelo de texto e imagem de fronteira do SpaceXAI para codificação, tarefas de agente e trabalho de conhecimento, com web direta, X e ferramentas de código.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Grok 4.20 Multi-Agent Beta
Um modelo Grok especializado que envia vários agentes de IA para investigar uma questão difícil em paralelo e depois combina seu trabalho em uma resposta pesquisada.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Inkling
Modelo de grandes pesos abertos do Thinking Machines Lab para raciocínio, codificação, ferramentas, visão e fluxos de trabalho de áudio personalizáveis.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Mistral Medium 3.5
O modelo de fronteira aberta da Mistral para fluxos de trabalho multimodais, de codificação, de raciocínio e de agentes exigentes, com uma janela de contexto de 256K.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Mistral Small 4
O modelo aberto de baixo custo da Mistral que combina acompanhamento normal de instruções, raciocínio, codificação, visão e ferramentas de agente em um único endpoint.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Qwen3.8 Max
Modelo Qwen de fronteira do Alibaba para raciocínio de longo contexto, codificação, ferramentas e compreensão de texto, imagens e vídeo.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs MiniMax M3
Modelo multimodal de um milhão de tokens do MiniMax para codificação, agentes, uso de computador e projetos longos a um baixo preço direto de API.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs GLM-5.3
Modelo de raciocínio de longo contexto e peso aberto do Z.ai para codificação, ferramentas e trabalho de agente em rotas auto-hospedadas e gerenciadas.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Kimi K3
Modelo multimodal de fronteira do Moonshot AI para codificação de milhões de tokens, raciocínio, trabalho de conhecimento e agentes orientados por ferramentas.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Falcon-H1R-7B
Modelo de raciocínio aberto e compacto do TII para tarefas de texto, contextos longos e fluxos de trabalho de chamada de função auto-hospedados.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Muse Spark 1.3
O mais recente modelo de raciocínio multimodal do Meta para agentes de longa execução, codificação, ferramentas e colaboração complexa de usuários.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Celeris-1 Magnus
Modelo de linguagem de difusão focado em agente Celeris para raciocínio rápido, loops de ferramentas, ações estruturadas e integração compatível com OpenAI.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs NVIDIA Nemotron 3 Ultra
O maior modelo de raciocínio Nemotron 3 do NVIDIA para agentes complexos, codificação, planejamento, ferramentas, RAG e análise de milhões de tokens.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
Modelo compacto de mistura de especialistas de 30B do NVIDIA para agentes especializados eficientes e fluxos de trabalho de texto de alto volume.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs Qwen3.8-Flash
Modelo multimodal eficiente de um milhão de contextos do Alibaba para agentes rápidos, codificação, trabalho documental, visão, compreensão de vídeo e uso de ferramentas.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs DeepSeek-V4-Pro
O principal modelo de texto de um milhão de contexto do DeepSeek para raciocínio difícil, codificação, agentes de longa execução, ferramentas e resultados muito grandes.
Abrir comparação completaFalcon-H1-34B-Instruct vs DeepSeek-V4-Flash
Modelo V4 de baixo custo do DeepSeek para raciocínio, codificação, agentes e cargas de trabalho de texto de milhões de tokens de alto volume.
Abrir comparação completa
