Kerja›Model
SEA-LION v4
AI Singapore · SingaporeLesen: Gemma · Bahasa: ms, id, th, vi, en · API percuma (had kadar)
Kenapa murah/laju?
- Model padat 27 bilion parameter: setiap jawapan guna keseluruhan model, jadi kualiti stabil tapi kos ikut saiz.
- Boleh baca sehingga 128,000 token (~96,000 patah perkataan) dalam satu permintaan.
- Sliding-window attention (Gemma 3): jimat memori KV cache untuk konteks panjang.
- API percuma dengan had kadar: kos RM sifar, tapi bilangan permintaan sehari terhad — sebab tu kami tulis "percuma (had kadar)", bukan RM0.
densegemma-3-basesea-tuned
Banding spesifikasi
| Model | Parameter | Konteks (token) | MoE? | USD / 1M keluar |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 5 | tak didedah | 1000k | tidak | $10 |
| DeepSeek V3.2 | 671B (aktif ~37B) | 164k | ya | $0.4 |
| GPT-5.6 Terra | tak didedah | 1050k | tidak | $15 |
| Gemini 3.5 Flash | tak didedah | 1049k | tidak | $9 |
| Llama 4 Maverick | 400B (aktif ~17B) | 1049k | ya | $0.8 |
| Mistral Small | 24B | 262k | tidak | $0.6 |
| Qwen3.6 Plus | tak didedah | 1000k | tidak | $1.95 |
| SEA-LION v4 | 27B | 128k | tidak | percuma (had kadar) |
Halaman ini untuk developer — gred di halaman kerja tak guna jargon ini. Arah data seni bina dirujuk daripada The Big LLM Architecture Comparison (Sebastian Raschka) · cara kami periksa