diff --git a/.github/workflows/claude.yml b/.github/workflows/claude.yml index 532e19e7051..4d45bbf8a34 100644 --- a/.github/workflows/claude.yml +++ b/.github/workflows/claude.yml @@ -41,7 +41,7 @@ jobs: actions: read # Optional: Specify model (defaults to Claude Sonnet 4, uncomment for Claude Opus 4) - model: 'claude-opus-4-1-20250805' + # model: 'claude-opus-4-1-20250805' allowed_bots: 'bot' # Optional: Customize the trigger phrase (default: @claude) diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index fdae64b14cc..6e5fc00f0bf 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -2,6 +2,31 @@ # Changelog +## [Version 1.116.0](https://github.com/lobehub/lobe-chat/compare/v1.115.0...v1.116.0) + +Released on **2025-08-27** + +#### ✨ Features + +- **misc**: Add gemini 2.5 flash image for vertex ai. + +
+ +
+Improvements and Fixes + +#### What's improved + +- **misc**: Add gemini 2.5 flash image for vertex ai, closes [#8943](https://github.com/lobehub/lobe-chat/issues/8943) ([74d9bb5](https://github.com/lobehub/lobe-chat/commit/74d9bb5)) + +
+ +
+ +[![](https://img.shields.io/badge/-BACK_TO_TOP-151515?style=flat-square)](#readme-top) + +
+ ## [Version 1.115.0](https://github.com/lobehub/lobe-chat/compare/v1.114.6...v1.115.0) Released on **2025-08-26** diff --git a/changelog/v1.json b/changelog/v1.json index 0791723f638..f6e909df40a 100644 --- a/changelog/v1.json +++ b/changelog/v1.json @@ -1,4 +1,11 @@ [ + { + "children": { + "features": ["Add gemini 2.5 flash image for vertex ai."] + }, + "date": "2025-08-27", + "version": "1.116.0" + }, { "children": {}, "date": "2025-08-26", diff --git a/locales/ar/components.json b/locales/ar/components.json index d0542fae9f4..17dceee2951 100644 --- a/locales/ar/components.json +++ b/locales/ar/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "إضافة معامل", + "argumentPlaceholder": "المعامل {{index}}", + "enterFirstArgument": "أدخل المعامل الأول..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "اسحب الملفات هنا، يدعم تحميل عدة صور.", "dragFileDesc": "اسحب الصور والملفات هنا، يدعم تحميل عدة صور وملفات.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "تم تحميل {{completed}} من أصل {{total}}" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "تجاوز حجم الملف الحد المسموح به", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) يتجاوز الحد الأقصى للحجم وهو {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} من الملفات تتجاوز الحد الأقصى للحجم {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "تجاوز عدد الصور الحد المسموح به" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/ar/error.json b/locales/ar/error.json index 398ebd03d8b..275137bf1d9 100644 --- a/locales/ar/error.json +++ b/locales/ar/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "عذرًا، لم يتم إرسال الرسالة بشكل صحيح، يرجى نسخ المحتوى وإعادة إرساله، بعد تحديث الصفحة لن يتم الاحتفاظ بهذه الرسالة", "ExceededContextWindow": "المحتوى المطلوب الحالي يتجاوز الطول الذي يمكن للنموذج معالجته، يرجى تقليل كمية المحتوى ثم إعادة المحاولة", "FreePlanLimit": "أنت حاليًا مستخدم مجاني، لا يمكنك استخدام هذه الوظيفة، يرجى الترقية إلى خطة مدفوعة للمتابعة", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "يحتوي محتواك على كلمات محظورة. الرجاء التحقق من مدخلاتك وتعديلها ثم المحاولة مرة أخرى.", + "IMAGE_SAFETY": "تم حظر المحتوى الصوري لأسباب تتعلق بالسلامة. يرجى محاولة تعديل طلب إنشاء الصورة.", + "LANGUAGE": "اللغة التي استخدمتها غير مدعومة حالياً. يرجى المحاولة مرة أخرى باستخدام الإنجليزية أو إحدى اللغات المدعومة.", + "OTHER": "تم حظر المحتوى لسبب غير معروف. يرجى محاولة إعادة صياغة طلبك.", + "PROHIBITED_CONTENT": "قد يحتوي طلبك على محتوى محظور. يرجى تعديل طلبك والتأكد من أن المحتوى يلتزم بسياسات الاستخدام.", + "RECITATION": "تم حظر المحتوى لأنه قد ينطوي على مسائل حقوق نشر. يرجى محاولة استخدام محتوى أصلي أو إعادة صياغة طلبك.", + "SAFETY": "تم حظر المحتوى بسبب سياسات الأمان. يرجى محاولة تعديل طلبك وتجنب تضمين محتوى قد يكون ضاراً أو غير مناسب.", + "SPII": "قد يحتوي محتواك على معلومات شخصية حساسة. لحماية الخصوصية، يرجى إزالة المعلومات الحساسة ثم المحاولة مرة أخرى.", + "default": "تم حظر المحتوى: {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "عذرًا، لقد reached الحد الأقصى للحصة (quota) لهذه المفتاح، يرجى التحقق من رصيد الحساب الخاص بك أو زيادة حصة المفتاح ثم المحاولة مرة أخرى", "InvalidAccessCode": "كلمة المرور غير صحيحة أو فارغة، يرجى إدخال كلمة مرور الوصول الصحيحة أو إضافة مفتاح API مخصص", "InvalidBedrockCredentials": "فشلت مصادقة Bedrock، يرجى التحقق من AccessKeyId/SecretAccessKey وإعادة المحاولة", diff --git a/locales/ar/models.json b/locales/ar/models.json index 9bd77c53cb2..0706ff883b3 100644 --- a/locales/ar/models.json +++ b/locales/ar/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 هو نسخة محدثة من Qwen3-30B-A3B في وضع عدم التفكير. هذا نموذج خبير مختلط (MoE) يحتوي على 30.5 مليار معلمة إجمالية و3.3 مليار معلمة تنشيط. تم تعزيز النموذج بشكل كبير في عدة جوانب، بما في ذلك تحسين كبير في الالتزام بالتعليمات، والتفكير المنطقي، وفهم النصوص، والرياضيات، والعلوم، والبرمجة، واستخدام الأدوات. كما حقق تقدمًا ملموسًا في تغطية المعرفة متعددة اللغات، ويستطيع التوافق بشكل أفضل مع تفضيلات المستخدم في المهام الذاتية والمفتوحة، مما يمكنه من توليد ردود أكثر فائدة ونصوص ذات جودة أعلى. بالإضافة إلى ذلك، تم تعزيز قدرة النموذج على فهم النصوص الطويلة إلى 256 ألف رمز. هذا النموذج يدعم فقط وضع عدم التفكير، ولن ينتج علامات `` في مخرجاته." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 هو أحدث نموذج من سلسلة Qwen3 أصدره فريق Tongyi Qianwen في علي بابا. كنموذج خبير مختلط (MoE) يضم إجمالي 305 亿 (30.5 مليار) معلمة و33 亿 (3.3 مليار) معلمة تنشيط، يركز على تعزيز قدرة معالجة المهام المعقدة. أظهر هذا النموذج تحسناً ملحوظاً في الاستدلال المنطقي والرياضيات والعلوم والبرمجة والاختبارات المعيارية الأكاديمية التي تتطلب خبرة بشرية متخصصة. وفي الوقت نفسه، تحسنت قدراته العامة بشكل كبير في الالتزام بالتعليمات واستخدام الأدوات وتوليد النصوص ومحاذاة التفضيلات البشرية. يدعم النموذج أصلاً فهم سياق طويل بطول 256K وقابل للتوسع ليصل إلى مليون توكن. تم تصميم هذا الإصدار لوضع \"التفكير\"، ويهدف إلى حل المهام شديدة التعقيد من خلال استدلال تفصيلي خطوة بخطوة، كما برزت قدرات الوكلاء (Agent) فيه بشكل مميز." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج شيفرة من سلسلة Qwen3 طوّرته فريق Tongyi Qianwen التابع لشركة علي بابا. كنموذج مُبسّط ومُحسّن، يركز على تعزيز قدرات معالجة الشيفرة مع الحفاظ على أداء وكفاءة عاليتين. يُظهر هذا النموذج مزايا أداء بارزة بين النماذج مفتوحة المصدر في مهام معقدة مثل البرمجة الوكِيلية (Agentic Coding)، التشغيل الآلي لمتصفحات الويب واستدعاء الأدوات. يدعم النموذج بطبيعته سياقاً طويلاً يصل إلى 256K توكن، وقابلاً للتوسيع حتى 1M توكن، مما يتيح فهماً ومعالجة أفضل على مستوى مستودعات الشيفرة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر النموذج دعماً قوياً للترميز الوكيل على منصات مثل Qwen Code وCLINE، وقد صُمّم بصيغة استدعاء دوال مخصّصة." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج برمجي أطلقته شركة علي بابا، ويعد حتى الآن الأكثر قدرةً على العمل كوكيل (Agentic). إنه نموذج مختلط الخبراء (Mixture-of-Experts, MoE) يضم 480 مليار معامل إجماليًا و35 مليار معامل نشط، محققًا توازنًا بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج بشكل أصلي طول سياق يصل إلى 256K (حوالي 260 ألف) توكن، ويمكن توسيعه عبر طرق استطراد مثل YaRN إلى مليون توكن، ممّا يمكّنه من التعامل مع مستودعات شفرة ضخمة ومهام برمجية معقّدة. صُمم Qwen3-Coder لسير عمل ترميز يعتمد على الوكلاء؛ فهو لا يولّد الشفرة فحسب، بل يتفاعل بشكلٍ مستقل مع أدوات وبيئات التطوير لحل مشكلات برمجية معقّدة. في اختبارات معيارية متعددة لمهام التكويد والوكالة، حقق النموذج مستوى متقدمًا بين النماذج مفتوحة المصدر، ويمكن أن ينافس نماذج رائدة مثل Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 هو أحدث سلسلة من نموذج Qwen، ويدعم سياقًا يصل إلى 128 ألف، مقارنةً بأفضل النماذج مفتوحة المصدر الحالية، يتفوق Qwen2-72B بشكل ملحوظ في فهم اللغة الطبيعية والمعرفة والترميز والرياضيات والقدرات متعددة اللغات." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] هو نموذج مفتوح المصدر للأوزان المكررة موجه للتطبيقات غير التجارية. يحافظ على جودة الصور وقدرة اتباع التعليمات مماثلة لإصدار FLUX الاحترافي، مع كفاءة تشغيل أعلى. مقارنة بالنماذج القياسية ذات الحجم المماثل، يستخدم الموارد بشكل أكثر فعالية." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "توليد وتحرير الصور السياقية بأحدث التقنيات — يجمع بين النص والصور لتحقيق نتائج دقيقة ومتسقة." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "توليد وتحرير الصور السياقية بأحدث التقنيات — يجمع بين النص والصورة للحصول على نتائج دقيقة ومتسقة." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "نموذج FLUX.1 مخصص لمهام تحرير الصور، يدعم إدخال النصوص والصور." }, "flux-merged": { "description": "نموذج FLUX.1-merged يجمع بين ميزات العمق التي استكشفتها نسخة \"DEV\" أثناء التطوير ومزايا التنفيذ السريع التي تمثلها نسخة \"Schnell\". من خلال هذا الدمج، يعزز FLUX.1-merged حدود أداء النموذج ويوسع نطاق تطبيقاته." }, + "flux-pro": { + "description": "نموذج توليد صور بالذكاء الاصطناعي من الطراز الأول للاستخدام التجاري — جودة صور لا تضاهى وقدرة عالية على إنتاج مخرجات متنوعة." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "نموذج متقدم احترافي لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي — يوفر جودة صور استثنائية وقدرة دقيقة على الالتزام بالمطالبات." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "توليد صور بالذكاء الاصطناعي بدقة فائقة — يدعم إخراج يصل إلى 4 ميجابكسل ويولد صورًا فائقة الوضوح خلال 10 ثوانٍ." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] قادر على معالجة النصوص والصور المرجعية كمدخلات، مما يتيح تحريرًا محليًا مستهدفًا وتحولات معقدة للمشهد الكلي بسلاسة." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash هو نموذج Google الأكثر فعالية من حيث التكلفة، ويوفر وظائف شاملة." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview هو أحدث وأسرع وأكثر كفاءة نموذج متعدد الوسائط أصلي من Google، ويتيح لك إنشاء الصور وتحريرها من خلال المحادثة." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite هو أصغر وأفضل نموذج من حيث التكلفة من Google، مصمم للاستخدام على نطاق واسع." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "نسخة فائقة السرعة من GLM-4.5، تجمع بين أداء قوي وسرعة توليد تصل إلى 100 رمز في الثانية." }, + "glm-4.5v": { + "description": "نموذج استدلال بصري من الجيل الجديد لشركة Zhipu مبني على بنية MOE، بإجمالي 106 مليار معامل و12 مليار معامل نشط، وقد بلغ مستوى الأداء الأعلى (SOTA) بين نماذج التعدد الوسائط مفتوحة المصدر المماثلة على مستوى العالم في عدة اختبارات معيارية، ويغطي مهامًا شائعة مثل فهم الصور والفيديو والمستندات وواجهات المستخدم الرسومية (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V يوفر قدرات قوية في فهم الصور والاستدلال، ويدعم مجموعة متنوعة من المهام البصرية." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "يوفر GPT-4.1 mini توازنًا بين الذكاء والسرعة والتكلفة، مما يجعله نموذجًا جذابًا للعديد من الاستخدامات." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "نسخة المعاينة البحثية لـ GPT-4.5، وهي أكبر وأقوى نموذج GPT لدينا حتى الآن. تتمتع بمعرفة واسعة عن العالم وتفهم أفضل لنوايا المستخدم، مما يجعلها بارعة في المهام الإبداعية والتخطيط الذاتي. يمكن لـ GPT-4.5 قبول المدخلات النصية والصورية وتوليد مخرجات نصية (بما في ذلك المخرجات الهيكلية). تدعم ميزات المطورين الأساسية مثل استدعاء الدوال، وواجهة برمجة التطبيقات الجماعية، والمخرجات المتدفقة. تتألق GPT-4.5 بشكل خاص في المهام التي تتطلب التفكير الإبداعي، والتفكير المفتوح، والحوار (مثل الكتابة، والتعلم، أو استكشاف أفكار جديدة). تاريخ انتهاء المعرفة هو أكتوبر 2023." + "description": "GPT-4.5-preview هو أحدث نموذج عام متعدد الأغراض، يتمتع بمعرفة عالمية عميقة وفهم محسن لنوايا المستخدم، ويتفوق في المهام الإبداعية وفي تخطيط الوكلاء. معارف هذا النموذج محدّثة حتى أكتوبر 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o هو نموذج ديناميكي يتم تحديثه في الوقت الحقيقي للحفاظ على أحدث إصدار. يجمع بين فهم اللغة القوي وقدرات التوليد، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك خدمة العملاء والتعليم والدعم الفني." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "نموذج توليد صور يقدم تفاصيل دقيقة، يدعم توليد الصور من النصوص مع إمكانية ضبط الأسلوب الفني." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen، سلسلة نماذج تحويل النص إلى صورة من الجيل الرابع، الإصدار السريع" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "سلسلة نماذج Imagen لتحويل النص إلى صورة من الجيل الرابع" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "سلسلة نموذج Imagen للجيل الرابع لتحويل النص إلى صورة" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "سلسلة نماذج Imagen لتحويل النص إلى صورة من الجيل الرابع — إصدار Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "نسخة ألترا من سلسلة نموذج Imagen للجيل الرابع لتحويل النص إلى صورة" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 هو نموذج أساسي بمعمارية MoE يتمتع بقدرات فائقة في البرمجة والوكيل، مع إجمالي 1 تريليون معلمة و32 مليار معلمة مفعلة. في اختبارات الأداء الأساسية في مجالات المعرفة العامة، البرمجة، الرياضيات، والوكيل، يتفوق نموذج K2 على النماذج المفتوحة المصدر الرئيسية الأخرى." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 هو نموذج أساسي بمعمارية MoE يتمتع بقدرات قوية للغاية في البرمجة وقدرات الوكيل (Agent)، بإجمالي معلمات يبلغ 1 تريليون والمعلمات المُفعَّلة 32 مليار. في اختبارات الأداء المعيارية للفئات الرئيسية مثل الاستدلال المعرفي العام والبرمجة والرياضيات والوكلاء (Agent)، تفوق أداء نموذج K2 على النماذج المفتوحة المصدر السائدة الأخرى." + }, "kimi-latest": { "description": "يستخدم منتج كيمي المساعد الذكي أحدث نموذج كبير من كيمي، وقد يحتوي على ميزات لم تستقر بعد. يدعم فهم الصور، وسيختار تلقائيًا نموذج 8k/32k/128k كنموذج للتسعير بناءً على طول سياق الطلب." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA هو نموذج متعدد الوسائط يجمع بين مشفرات بصرية وVicuna، يستخدم لفهم بصري ولغوي قوي." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 هو نموذج استدلال رائد أطلقته Mistral AI في يوليو 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral مصمم للبحث العلمي والاستدلال الرياضي، يوفر قدرة حسابية فعالة وتفسير النتائج." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini هو نموذج استدلال سريع وفعال من حيث التكلفة مصمم لتطبيقات البرمجة والرياضيات والعلوم. يحتوي هذا النموذج على 128K من السياق وتاريخ انتهاء المعرفة في أكتوبر 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 هو نموذج استدلال جديد من OpenAI، مناسب للمهام المعقدة التي تتطلب معرفة عامة واسعة. يحتوي هذا النموذج على 128K من السياق وتاريخ انتهاء المعرفة في أكتوبر 2023." + "description": "يركّز على الاستدلال المتقدّم وحل المشكلات المعقّدة، بما في ذلك المهام الرياضية والعلمية. مناسب للغاية للتطبيقات التي تتطلّب فهماً عميقاً للسياق وسير عمل مستقل." }, "o1-pro": { "description": "نماذج سلسلة o1 مدربة بالتعلم المعزز، قادرة على التفكير قبل الإجابة وتنفيذ مهام استدلال معقدة. يستخدم نموذج o1-pro موارد حسابية أكبر للتفكير الأعمق، مما يضمن تقديم إجابات ذات جودة أعلى باستمرار." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "نموذج Qwen للبرمجة." }, + "qwen-flash": { + "description": "سلسلة Qwen-Flash هي الأسرع والأقل تكلفة بشكل كبير، ومناسبة للمهام البسيطة." + }, "qwen-image": { - "description": "نموذج قوي من فريق Qwen لتوليد الصور الخام، يتميز بقدرة مميزة على توليد النصوص الصينية وأنماط بصرية متنوعة للصور." + "description": "Qwen-Image هي نموذج عام لتوليد الصور يدعم أنماطًا فنية متعددة، ويتميز بقدرته على عرض النصوص المعقدة، خصوصًا النصوص بالصينية والإنجليزية. يدعم النموذج تخطيطات متعددة الأسطر، وتوليد نص على مستوى الفقرات، وتمثيل التفاصيل الدقيقة، مما يتيح إنشاء تصميمات معقدة تمزج بين النص والصورة." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "أصدر فريق Qwen نموذجًا احترافيًا لتحرير الصور يدعم التحرير الدلالي وتحرير المظهر، ويستطيع تحرير النصوص بالصينية والإنجليزية بدقة، وتحقيق تحويلات النمط وتدوير الكائنات، وغيرها من عمليات تحرير الصور عالية الجودة." }, "qwen-long": { "description": "نموذج Qwen العملاق للغة، يدعم سياقات نصية طويلة، بالإضافة إلى وظائف الحوار المستندة إلى الوثائق الطويلة والعديد من الوثائق." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "نموذج لغة ضخم من توغي، نسخة معززة، يدعم إدخال لغات مختلفة مثل الصينية والإنجليزية." }, "qwen-turbo": { - "description": "نموذج لغة ضخم من توغي، يدعم إدخال لغات مختلفة مثل الصينية والإنجليزية." + "description": "لن يتم تحديث 通义千问 Turbo مستقبلًا؛ يُنصح باستبداله بـ 通义千问 Flash. 通义千问 هو نموذج لغوي ضخم جدًا ويدعم إدخال لغات مختلفة مثل الصينية والإنجليزية." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "نموذج Qwen العملاق للغة البصرية يدعم طرق تفاعل مرنة، بما في ذلك الصور المتعددة، والأسئلة والأجوبة المتعددة، والإبداع." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "نموذج الجيل الجديد من Step Star، يركز على مهام توليد الصور، قادر على توليد صور عالية الجودة بناءً على الأوصاف النصية المقدمة من المستخدم. يتميز النموذج الجديد بجودة صور أكثر واقعية وقدرات أفضل في توليد النصوص الصينية والإنجليزية." }, + "step-3": { + "description": "يمتلك هذا النموذج قدرة فائقة على الإدراك البصري وعلى الاستدلال المعقّد. يمكنه إنجاز فهم دقيق للمعارف المعقّدة عبر مجالات متعدّدة، وإجراء تحليلات تقاطعية بين المعلومات الرياضية والبصرية، وكذلك معالجة مختلف مسائل التحليل البصري في الحياة اليومية." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "هذا النموذج هو نموذج استدلال كبير يتمتع بقدرة قوية على فهم الصور، يمكنه معالجة المعلومات النصية والصورية، ويخرج نصوصًا بعد تفكير عميق. يظهر هذا النموذج أداءً بارزًا في مجال الاستدلال البصري، كما يمتلك قدرات رياضية، برمجية، ونصية من الدرجة الأولى. طول السياق هو 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 هو نموذج استدلال متعدد الوسائط متقدم أصدرته شركة 阶跃星辰 (StepFun). بُني على بنية مزيج الخبراء (MoE) التي تضم 321 مليار معلمة إجمالية و38 مليار معلمة تنشيط. صُمم النموذج بنهج من الطرف إلى الطرف ليقلل تكلفة فك الترميز، مع تقديم أداء رائد في الاستدلال البصري-اللغوي. من خلال التصميم التعاوني لآلية انتباه تفكيك متعدد المصفوفات (MFA) وفصل الانتباه عن شبكة التغذية الأمامية (AFD)، يحافظ Step3 على كفاءة ممتازة على كل من المسرعات الرائدة والمسرعات منخفضة التكلفة. في مرحلة ما قبل التدريب عالج Step3 أكثر من 20 تريليون توكن نصي و4 تريليون توكن مختلط نص-صورة، مغطياً أكثر من عشر لغات. حقق النموذج أداءً متقدماً بين نماذج المصدر المفتوح في عدة معايير قياسية تشمل الرياضيات والبرمجة والمهام متعددة الوسائط." + }, "taichu_llm": { "description": "نموذج اللغة الكبير TaiChu يتمتع بقدرات قوية في فهم اللغة، بالإضافة إلى إنشاء النصوص، والإجابة على الأسئلة، وبرمجة الأكواد، والحسابات الرياضية، والاستدلال المنطقي، وتحليل المشاعر، وتلخيص النصوص. يجمع بشكل مبتكر بين التدريب المسبق على البيانات الضخمة والمعرفة الغنية من مصادر متعددة، من خلال تحسين تقنيات الخوارزميات باستمرار واستيعاب المعرفة الجديدة من البيانات النصية الضخمة، مما يحقق تطورًا مستمرًا في أداء النموذج. يوفر للمستخدمين معلومات وخدمات أكثر سهولة وتجربة أكثر ذكاءً." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مصمم لتطبيقات الوكلاء الذكية، يستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE). تم تحسينه بعمق في مجالات استدعاء الأدوات، تصفح الويب، هندسة البرمجيات، وبرمجة الواجهة الأمامية، ويدعم التكامل السلس مع وكلاء الكود مثل Claude Code وRoo Code. يستخدم وضع استدلال مختلط ليتكيف مع سيناريوهات الاستدلال المعقدة والاستخدام اليومي." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V هو نموذج لغوي بصري (VLM) من الجيل الأحدث صدر عن Zhipu AI (智谱 AI). بُني النموذج على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air الذي يحتوي على 106B من المعاملات الإجمالية و12B من معاملات التنشيط، ويعتمد على بنية الخبراء المختلطين (MoE) بهدف تحقيق أداء متميز بتكلفة استدلال أقل. من الناحية التقنية، يواصل GLM-4.5V نهج GLM-4.1V-Thinking ويقدّم ابتكارات مثل ترميز المواقع الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما عزّز بشكل ملحوظ قدرته على إدراك واستنتاج العلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. وبفضل تحسينات في مراحل ما قبل التدريب، والتعديل بالإشراف، والتعلّم المعزّز، أصبح النموذج قادراً على معالجة محتوى بصري متنوّع مثل الصور والفيديوهات والمستندات الطويلة، وقد حقق مستوى متقدماً ضمن أفضل نماذج المصدر المفتوح في 41 معياراً متعدد الوسائط منشوراً. بالإضافة إلى ذلك، أضاف النموذج مفتاح \"وضع التفكير\" الذي يتيح للمستخدمين التبديل بين الاستجابة السريعة والاستدلال العميق بحرية لتوازن أفضل بين الكفاءة والفعالية." } } diff --git a/locales/ar/providers.json b/locales/ar/providers.json index d5e8ac8ab53..d57f2f7b704 100644 --- a/locales/ar/providers.json +++ b/locales/ar/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock هي خدمة تقدمها أمازون AWS، تركز على توفير نماذج لغة ورؤية متقدمة للذكاء الاصطناعي للشركات. تشمل عائلة نماذجها سلسلة Claude من Anthropic وسلسلة Llama 3.1 من Meta، وتغطي مجموعة من الخيارات من النماذج الخفيفة إلى عالية الأداء، وتدعم مهام مثل توليد النصوص، والحوار، ومعالجة الصور، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات الشركات بمختلف أحجامها واحتياجاتها." }, + "bfl": { + "description": "مختبر أبحاث رائد في مقدمة الذكاء الاصطناعي، يبني البنية التحتية البصرية للمستقبل." + }, "cloudflare": { "description": "تشغيل نماذج التعلم الآلي المدفوعة بوحدات معالجة الرسوميات بدون خادم على شبكة Cloudflare العالمية." }, diff --git a/locales/bg-BG/components.json b/locales/bg-BG/components.json index fb73c464074..05abda05445 100644 --- a/locales/bg-BG/components.json +++ b/locales/bg-BG/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Добави параметър", + "argumentPlaceholder": "Параметър {{index}}", + "enterFirstArgument": "Въведете първия параметър..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Плъзнете файлове тук, поддържа качване на множество изображения.", "dragFileDesc": "Плъзнете изображения и файлове тук, поддържа качване на множество изображения и файлове.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} качени" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Превишен допустим размер на файла", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) надвишава максимално допустимия размер {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} файла надвишават максимално допустимия размер {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Надвишен е допустимият брой изображения" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/bg-BG/error.json b/locales/bg-BG/error.json index 887bb8aff84..96d7ae8807f 100644 --- a/locales/bg-BG/error.json +++ b/locales/bg-BG/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Съжалявам, съобщението не можа да бъде изпратено успешно. Моля, копирайте съдържанието и го изпратете отново. След опресняване на страницата, това съобщение няма да бъде запазено.", "ExceededContextWindow": "Текущото съдържание на заявката надвишава дължината, която моделът може да обработи. Моля, намалете обема на съдържанието и опитайте отново.", "FreePlanLimit": "В момента сте потребител на безплатен план и не можете да използвате тази функционалност. Моля, надстройте до платен план, за да продължите да я използвате.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Вашето съдържание съдържа забранени думи. Моля, прегледайте и коригирайте входа си и опитайте отново。", + "IMAGE_SAFETY": "Генерираното изображение е блокирано поради съображения за сигурност. Моля, опитайте да модифицирате заявката за генериране на изображение。", + "LANGUAGE": "Езикът, който използвате, в момента не се поддържа. Моля, опитайте с английски или друг поддържан език。", + "OTHER": "Съдържанието е блокирано по неизвестна причина. Моля, опитайте да преформулирате заявката си。", + "PROHIBITED_CONTENT": "Вашата заявка може да съдържа забранено съдържание. Моля, коригирайте заявката, за да съответства на правилата за използване。", + "RECITATION": "Вашето съдържание е блокирано поради възможни нарушения на авторското право. Моля, опитайте с оригинално съдържание или преформулирайте заявката си。", + "SAFETY": "Вашето съдържание е блокирано поради политики за безопасност. Моля, коригирайте заявката си, като избягвате потенциално вредно или неподходящо съдържание。", + "SPII": "Вашето съдържание може да съдържа чувствителна лична информация. За защита на поверителността, моля премахнете съответната чувствителна информация и опитайте отново。", + "default": "Съдържанието е блокирано: {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "Съжаляваме, квотата за този ключ е достигнала лимита. Моля, проверете баланса на акаунта си или увеличете квотата на ключа и опитайте отново.", "InvalidAccessCode": "Невалиден или празен код за достъп. Моля, въведете правилния код за достъп или добавете персонализиран API ключ.", "InvalidBedrockCredentials": "Удостоверяването на Bedrock е неуспешно. Моля, проверете AccessKeyId/SecretAccessKey и опитайте отново.", diff --git a/locales/bg-BG/models.json b/locales/bg-BG/models.json index 1953550ec24..6c59da298d7 100644 --- a/locales/bg-BG/models.json +++ b/locales/bg-BG/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 е обновена версия на Qwen3-30B-A3B в режим без мислене. Това е хибриден експертен (MoE) модел с общо 30,5 милиарда параметри и 3,3 милиарда активни параметри. Моделът е получил ключови подобрения в множество аспекти, включително значително подобрена способност за следване на инструкции, логическо разсъждение, разбиране на текст, математика, наука, кодиране и използване на инструменти. Освен това, той постига съществен напредък в покритието на дългоопашатите знания на многоезично ниво и по-добре се съгласува с предпочитанията на потребителите при субективни и отворени задачи, което позволява генериране на по-полезни отговори и по-висококачествен текст. Освен това, способността му за разбиране на дълги текстове е увеличена до 256K. Този модел поддържа само режим без мислене и в изхода му не се генерират тагове ``." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 е най-новият мисловен модел от серията Qwen3, публикуван от екипа Tongyi Qianwen на Alibaba. Като хибриден модел от типа Mixture of Experts (MoE) с общо 30,5 милиарда параметри и 3,3 милиарда активни параметри, той е насочен към повишаване на възможностите за справяне със сложни задачи. Моделът показва значително подобрение в логическото разсъждение, математиката, естествените науки, програмирането и академичните бенчмаркове, изискващи човешка експертиза. В същото време общите му способности — следване на инструкции, използване на инструменти, генериране на текст и съгласуване с човешките предпочитания — също са значително подсилени. Моделът поддържа нативно дълъг контекст до 256K и може да бъде разширен до 1 000 000 токена. Тази версия е специално проектирана за мисловен режим, с цел да решава изключително сложни задачи чрез подробни стъпкови разсъждения; агентните ѝ възможности също се представят отлично." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 е ново поколение модел на Tongyi Qianwen с значително подобрени способности, достигащи водещо ниво в индустрията в разсъждения, общи, агенти и многоезични основни способности, и поддържа превключване на режим на мислене." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct е кодов модел от серията Qwen3, разработен от екипа Tongyi Qianwen на Alibaba. Като рационализиран и оптимизиран модел, той запазва висока производителност и ефективност, като същевременно е фокусиран върху подобряване на възможностите за обработка на код. Моделът показва значително предимство сред отворените модели при сложни задачи като агентно програмиране (Agentic Coding), автоматизирани браузърни операции и извикване на инструменти. Той предлага нативна поддръжка за дълги контексти до 256K токена и може да се разшири до 1M токена, което позволява по-добро разбиране и обработка на ниво кодова база. Освен това моделът предоставя силна поддръжка за агентно кодиране в платформи като Qwen Code и CLINE и е проектирал специален формат за извикване на функции." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct е публикуван от Alibaba и до момента е един от най-агентно ориентираните (agentic) кодови модели. Това е смесен експертен (MoE) модел с общо 480 милиарда параметри и 35 милиарда активни параметри, който постига баланс между ефективност и производителност. Моделът поддържа родно контекстна дължина от 256K (прибл. 260 000) токена и може да бъде екстраполиран чрез методи като YaRN до 1 милион токена, което му позволява да обработва големи кодови бази и сложни програмистки задачи. Qwen3-Coder е специално проектиран за агентно ориентирани (agentic) кодови работни потоци — той не само генерира код, но може и автономно да взаимодейства с инструменти и среди за разработка, за да решава сложни програмистки проблеми. В множество бенчмаркове за кодиране и агентни задачи моделът постига водещи резултати сред отворените модели и неговата производителност е сравнима с тази на водещи модели като Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 е най-новата серия на модела Qwen, поддържаща 128k контекст. В сравнение с текущите най-добри отворени модели, Qwen2-72B значително надминава водещите модели в области като разбиране на естествен език, знания, код, математика и многоезичност." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] е отворен и пречистен модел, предназначен за нетърговска употреба. Той запазва качество на изображенията и способността за следване на инструкции, близки до професионалната версия на FLUX, като същевременно предлага по-висока ефективност на работа и по-добро използване на ресурсите в сравнение със стандартни модели със същия размер." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Най-съвременно генериране и редактиране на контекстуални изображения — комбиниране на текст и изображения за постигане на прецизни и кохерентни резултати." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Най-съвременни възможности за контекстно генериране и редактиране на изображения — комбиниране на текст и изображения за постигане на прецизни и последователни резултати." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "FLUX.1 модел, фокусиран върху задачи за редактиране на изображения, поддържащ текстови и визуални входни данни." }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-merged комбинира дълбоките характеристики, изследвани в разработката на \"DEV\" версията, с високоскоростните предимства на \"Schnell\". Тази комбинация не само разширява границите на производителността на модела, но и увеличава обхвата на неговото приложение." }, + "flux-pro": { + "description": "Водещ комерсиален модел за генериране на изображения с изкуствен интелект — несравнимо качество на изображенията и богато разнообразие на генерираните резултати." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Усъвършенстван професионален модел за генериране на изображения с изкуствен интелект — предлага изключително качество на изображенията и прецизно изпълнение на подадените подсказки." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Генериране на изображения с изкуствен интелект с изключително висока резолюция — поддържа изход 4 мегапиксела, създава ултраясни изображения за по-малко от 10 секунди." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] може да обработва текст и референтни изображения като вход, осигурявайки безпроблемно целенасочено локално редактиране и сложни трансформации на цялостната сцена." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash е най-ефективният модел на Google, предлагащ пълна функционалност." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview е най-новият, най-бързият и най-ефективният роден мултимодален модел на Google; той ви позволява чрез диалог да създавате и редактирате изображения." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite е най-малкият и най-ефективен модел на Google, създаден специално за масово използване." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Експресната версия на GLM-4.5, която съчетава силна производителност с генериране на скорост до 100 токена в секунда." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Новото поколение визуален модел за разсъждение на Zhipu, базиран на MOE архитектура, с общо 106B параметри и 12B активни параметри, постига SOTA сред отворените мултимодални модели в своя клас в различни бенчмаркове, обхващайки често срещани задачи като обработка на изображения, видео, разбиране на документи и GUI задачи." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V предлага мощни способности за разбиране и разсъждение на изображения, поддържаща множество визуални задачи." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini предлага баланс между интелигентност, скорост и разходи, което го прави привлекателен модел за много случаи на употреба." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Изследователската предварителна версия на GPT-4.5, която е нашият най-голям и мощен GPT модел до момента. Тя притежава обширни знания за света и може по-добре да разбира намеренията на потребителите, което я прави изключително ефективна в креативни задачи и автономно планиране. GPT-4.5 приема текстови и изображен вход и генерира текстови изход (включително структурирани изходи). Поддържа ключови функции за разработчици, като извикване на функции, пакетно API и потоков изход. В задачи, изискващи креативно, открито мислене и диалог (като писане, учене или изследване на нови идеи), GPT-4.5 показва особени способности. Крайната дата на знанията е октомври 2023." + "description": "GPT-4.5-preview е най-новият универсален модел, който притежава задълбочени световни познания и по-добро разбиране на намеренията на потребителите, отличава се в творчески задачи и при планирането на агенти. Знанията на модела са актуални до октомври 2023 г." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o е динамичен модел, който се актуализира в реално време, за да поддържа най-новата версия. Той комбинира мощно разбиране на езика и генериране на текст, подходящ за мащабни приложения, включително обслужване на клиенти, образование и техническа поддръжка." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Модел за генериране на изображения с фини детайли, поддържащ генериране от текст и настройка на стил." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen — серия модели за преобразуване от текст към изображение от 4-то поколение, бърза версия" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen: серия от модели от 4-то поколение за генериране на изображения от текст" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4-то поколение текст-към-изображение модел серия" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen, 4-то поколение модел за преобразуване на текст в изображение, серия Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4-то поколение текст-към-изображение модел серия Ултра версия" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 е базов модел с MoE архитектура с изключителни способности за кодиране и агентски функции, с общо 1 трилион параметри и 32 милиарда активни параметри. В тестове за общо знание, програмиране, математика и агентски задачи, моделът K2 превъзхожда други водещи отворени модели." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "Kimi-k2 е базов модел с MoE архитектура, който притежава изключителни възможности за работа с код и агентни функции. Общият брой параметри е 1T, а активните параметри са 32B. В бенчмарковете за основни категории като общо знание и разсъждение, програмиране, математика и агентни задачи, моделът K2 превъзхожда другите водещи отворени модели." + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi интелигентен асистент използва най-новия Kimi голям модел, който може да съдържа нестабилни функции. Поддържа разбиране на изображения и автоматично избира 8k/32k/128k модел за таксуване в зависимост от дължината на контекста на заявката." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA е многомодален модел, комбиниращ визуален кодер и Vicuna, предназначен за мощно визуално и езиково разбиране." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 е водещ модел за инференция, публикуван от Mistral AI през юли 2025 г." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral е проектиран за научни изследвания и математически разсъждения, предоставяйки ефективни изчислителни способности и интерпретация на резултати." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini е бърз и икономичен модел за изводи, проектиран за приложения в програмирането, математиката и науката. Моделът разполага с контекст от 128K и дата на знание до октомври 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 е новият модел за изводи на OpenAI, подходящ за сложни задачи, изискващи обширни общи знания. Моделът разполага с контекст от 128K и дата на знание до октомври 2023." + "description": "Фокусиран върху усъвършенствано разсъждение и решаване на сложни проблеми, включително математически и научни задачи. Отлично подходящ за приложения, които изискват дълбоко разбиране на контекста и автономни работни процеси." }, "o1-pro": { "description": "Моделите от серията o1 са обучени чрез подсилващо обучение, което им позволява да мислят преди да отговорят и да изпълняват сложни задачи за разсъждение. Моделът o1-pro използва повече изчислителни ресурси за по-задълбочено мислене, осигурявайки постоянно по-високо качество на отговорите." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Моделът на кода Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "Серията \"Tongyi Qianwen\" включва най-бързите и с изключително ниски разходи модели, подходящи за прости задачи." + }, "qwen-image": { - "description": "Мощен модел за генериране на изображения от екипа на Qwen, с впечатляващи възможности за генериране на китайски текст и разнообразни визуални стилове на изображения." + "description": "Qwen-Image е универсален модел за генериране на изображения, който поддържа множество художествени стилове и е особено добър в рендериране на сложни текстове, включително на китайски и английски. Моделът поддържа многоредови оформления, генериране на текст на ниво абзац и изобразяване на детайли с висока прецизност, позволявайки създаване на сложни комбинирани оформления от изображение и текст." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Професионален модел за редактиране на изображения, публикуван от екипа на Qwen, който поддържа семантично редактиране и редактиране на външния вид и може прецизно да обработва текст на китайски и английски, извършвайки висококачествени редакции на изображения като трансформация на стил и въртене на обекти." }, "qwen-long": { "description": "Qwen е мащабен езиков модел, който поддържа дълги текстови контексти и диалогови функции, базирани на дълги документи и множество документи." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "通义千问（Qwen） е подобрена версия на мащабен езиков модел, който поддържа вход на различни езици, включително китайски и английски." }, "qwen-turbo": { - "description": "通义千问（Qwen） е мащабен езиков модел, който поддържа вход на различни езици, включително китайски и английски." + "description": "Версията „Tongyi Qianwen Turbo“ няма да получава повече актуализации; препоръчваме да я замените с „Tongyi Qianwen Flash“. Tongyi Qianwen е много голям езиков модел, който поддържа въвеждане на китайски, английски и други езици." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL поддържа гъвкави интерактивни методи, включително множество изображения, многократни въпроси и отговори, творчество и др." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Новото поколение модел за генериране на изображения Step Star, специализиран в генериране на висококачествени изображения според текстови описания от потребителя. Новият модел създава по-реалистични текстури и има по-силни способности за генериране на китайски и английски текст." }, + "step-3": { + "description": "Този модел притежава мощни способности за визуално възприятие и сложни разсъждения. Той може точно да извършва междудисциплинарно разбиране на сложни знания, съвместен анализ на математическа и визуална информация, както и да решава различни визуални аналитични задачи от ежедневието." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Този модел е мощен модел за разсъждение с отлични способности за разбиране на изображения, способен да обработва информация от изображения и текст, и след дълбочинно разсъждение да генерира текстово съдържание. Моделът показва изключителни резултати в областта на визуалните разсъждения, като същевременно притежава първокласни способности в математиката, кода и текстовите разсъждения. Дължината на контекста е 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 е авангарден мултимодален модел за разсъждение, публикуван от StepFun (阶跃星辰). Той е изграден върху архитектура на смес от експерти (MoE) с общо 321 милиарда параметъра и 38 милиарда активни параметъра. Моделът е с енд-ту-енд дизайн, целящ минимизиране на разходите за декодиране, като същевременно предоставя водещи резултати във визуално-лингвистичното разсъждение. Чрез кооперативния дизайн на многоматрично факторизирано внимание (MFA) и декуплиране на внимание и FFN (AFD), Step3 поддържа отлична ефективност както на флагмански, така и на по-бюджетни ускорители. По време на предварителното обучение Step3 е обработил над 20 трилиона текстови токена и 4 трилиона смесени текстово-изображенчески токена, обхващайки повече от десет езика. Моделът постига водещи резултати сред отворените модели в множество бенчмаркове, включително математика, код и мултимодални задачи." + }, "taichu_llm": { "description": "Моделът на езика TaiChu е с изключителни способности за разбиране на езика, текстово генериране, отговори на знания, програмиране, математически изчисления, логическо разсъждение, анализ на емоции, резюмиране на текст и др. Иновативно комбинира предварително обучение с големи данни и разнообразни източници на знания, чрез непрекъснато усъвършенстване на алгоритмичните технологии и усвояване на нови знания от масивни текстови данни, за да осигури на потребителите по-удобна информация и услуги, както и по-интелигентно изживяване." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air е базов модел, специално създаден за интелигентни агенти, използващ архитектура с микс от експерти (Mixture-of-Experts). Той е дълбоко оптимизиран за използване на инструменти, уеб браузване, софтуерно инженерство и фронтенд програмиране, и поддържа безпроблемна интеграция с кодови агенти като Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 използва смесен режим на разсъждение, подходящ за сложни и ежедневни приложения." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V е най-новото поколение визуално-езиков модел (VLM), публикуван от Zhipu AI (智谱 AI). Моделът е изграден върху водещия текстов модел GLM-4.5-Air, който разполага с общо 106 милиарда параметри и 12 милиарда активационни параметри, и използва архитектура с разбъркани експерти (Mixture of Experts, MoE), целяща постигане на висока производителност при по-ниски разходи за инференция. Технически GLM-4.5V продължава линията на GLM-4.1V-Thinking и въвежда иновации като триизмерно ротационно позиционно кодиране (3D-RoPE), което значително засилва възприемането и разсъжденията относно триизмерните пространствени взаимовръзки. Чрез оптимизации в етапите на предварително обучение, супервизирано фино настройване и подсилено обучение, моделът може да обработва различни визуални формати — изображения, видео и дълги документи — и в 41 публични мултимодални бенчмарка достига водещи резултати сред отворените модели от същия клас. Освен това моделът добавя превключвател за 'режим на мислене', който позволява на потребителите гъвкаво да избират между бърз отговор и дълбоко разсъждение, за да балансират ефективността и качеството." } } diff --git a/locales/bg-BG/providers.json b/locales/bg-BG/providers.json index 09d9637fe7c..2aee9e456e8 100644 --- a/locales/bg-BG/providers.json +++ b/locales/bg-BG/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock е услуга, предоставяна от Amazon AWS, фокусирана върху предоставянето на напреднали AI езикови и визуални модели за предприятия. Семейството на моделите включва серията Claude на Anthropic, серията Llama 3.1 на Meta и други, обхващащи разнообразие от опции от леки до високо производителни, поддържащи текстово генериране, диалог, обработка на изображения и много други задачи, подходящи за различни мащаби и нужди на бизнес приложения." }, + "bfl": { + "description": "Водеща изследователска лаборатория за авангарден изкуствен интелект, която изгражда визуалната инфраструктура на утрешния ден." + }, "cloudflare": { "description": "Работа с модели на машинно обучение, задвижвани от безсървърни GPU, в глобалната мрежа на Cloudflare." }, diff --git a/locales/de-DE/components.json b/locales/de-DE/components.json index 57a5e777d9a..954947c8eb7 100644 --- a/locales/de-DE/components.json +++ b/locales/de-DE/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Parameter hinzufügen", + "argumentPlaceholder": "Parameter {{index}}", + "enterFirstArgument": "Geben Sie den ersten Parameter ein..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Ziehen Sie Dateien hierher, um mehrere Bilder hochzuladen.", "dragFileDesc": "Ziehen Sie Bilder und Dateien hierher, um mehrere Bilder und Dateien hochzuladen.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} hochgeladen" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Maximale Dateigröße überschritten", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) überschreitet die maximal zulässige Größe von {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} Dateien überschreiten die maximal zulässige Größe von {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Maximale Anzahl an Bildern überschritten" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/de-DE/error.json b/locales/de-DE/error.json index 9edf2592645..350c32e511a 100644 --- a/locales/de-DE/error.json +++ b/locales/de-DE/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Es tut uns leid, die Nachricht konnte nicht erfolgreich gesendet werden. Bitte kopieren Sie den Inhalt und senden Sie ihn erneut. Nach dem Aktualisieren der Seite wird diese Nachricht nicht gespeichert.", "ExceededContextWindow": "Der aktuelle Anfrageinhalt überschreitet die von dem Modell verarbeitbare Länge. Bitte reduzieren Sie die Menge des Inhalts und versuchen Sie es erneut.", "FreePlanLimit": "Sie sind derzeit ein kostenloser Benutzer und können diese Funktion nicht nutzen. Bitte aktualisieren Sie auf ein kostenpflichtiges Abonnement, um fortzufahren.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Ihr Inhalt enthält verbotene Begriffe. Bitte überprüfen und ändern Sie Ihre Eingabe und versuchen Sie es erneut.", + "IMAGE_SAFETY": "Die erzeugten Bildinhalte wurden aus Sicherheitsgründen blockiert. Bitte versuchen Sie, Ihre Bildgenerierungsanfrage zu ändern.", + "LANGUAGE": "Die von Ihnen verwendete Sprache wird derzeit nicht unterstützt. Bitte versuchen Sie es erneut auf Englisch oder in einer anderen unterstützten Sprache.", + "OTHER": "Der Inhalt wurde aus einem unbekannten Grund blockiert. Bitte formulieren Sie Ihre Anfrage neu und versuchen Sie es erneut.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Ihre Anfrage könnte verbotene Inhalte enthalten. Bitte passen Sie Ihre Anfrage an und stellen Sie sicher, dass sie den Nutzungsrichtlinien entspricht.", + "RECITATION": "Ihr Inhalt wurde möglicherweise wegen möglicher Urheberrechtsverletzungen blockiert. Bitte verwenden Sie eigene Inhalte oder formulieren Sie Ihre Anfrage um.", + "SAFETY": "Ihr Inhalt wurde aufgrund der Sicherheitsrichtlinien blockiert. Bitte passen Sie Ihre Anfrage an und vermeiden Sie potenziell schädliche oder unangemessene Inhalte.", + "SPII": "Ihr Inhalt könnte sensible personenbezogene Daten enthalten. Zum Schutz der Privatsphäre entfernen Sie bitte die betreffenden Informationen und versuchen Sie es erneut.", + "default": "Inhalt blockiert: {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "Es tut uns leid, das Kontingent (Quota) für diesen Schlüssel ist erreicht. Bitte überprüfen Sie Ihr Kontoguthaben oder erhöhen Sie das Kontingent des Schlüssels und versuchen Sie es erneut.", "InvalidAccessCode": "Das Passwort ist ungültig oder leer. Bitte geben Sie das richtige Zugangspasswort ein oder fügen Sie einen benutzerdefinierten API-Schlüssel hinzu.", "InvalidBedrockCredentials": "Die Bedrock-Authentifizierung ist fehlgeschlagen. Bitte überprüfen Sie AccessKeyId/SecretAccessKey und versuchen Sie es erneut.", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "Fehler bei der Serveranfrage des Plugins. Bitte überprüfen Sie die Fehlerinformationen unten in Ihrer Plugin-Beschreibungsdatei, Plugin-Konfiguration oder Serverimplementierung", "PluginSettingsInvalid": "Das Plugin muss korrekt konfiguriert werden, um verwendet werden zu können. Bitte überprüfen Sie Ihre Konfiguration auf Richtigkeit", "ProviderBizError": "Fehler bei der Anforderung des {{provider}}-Dienstes. Bitte überprüfen Sie die folgenden Informationen oder versuchen Sie es erneut.", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "Ihr Inhalt enthält verbotene Begriffe. Bitte überprüfen und ändern Sie Ihre Eingabe, bevor Sie es erneut versuchen.", - "IMAGE_SAFETY": "Der generierte Bildinhalt wurde aus Sicherheitsgründen blockiert. Bitte versuchen Sie, Ihre Bildgenerierungsanfrage zu ändern.", - "LANGUAGE": "Die von Ihnen verwendete Sprache wird nicht unterstützt. Bitte versuchen Sie es mit Englisch oder anderen unterstützten Sprachen.", - "OTHER": "Inhalt wurde aus unbekannten Gründen blockiert. Bitte versuchen Sie, Ihre Anfrage umzuformulieren oder wenden Sie sich an den technischen Support.", - "PROHIBITED_CONTENT": "Ihr Inhalt könnte verbotene Inhaltstypen enthalten. Bitte passen Sie Ihre Anfrage an, um sicherzustellen, dass sie den Nutzungsrichtlinien entspricht.", - "RECITATION": "Ihr Inhalt wurde aufgrund möglicher Urheberrechtsprobleme blockiert. Bitte versuchen Sie, originalen Inhalt zu verwenden oder Ihre Anfrage umzuformulieren.", - "SAFETY": "Ihr Inhalt wurde aufgrund von Sicherheitsrichtlinien blockiert. Bitte versuchen Sie, Ihre Anfrage anzupassen, um potenziell schädliche oder unangemessene Inhalte zu vermeiden.", - "SPII": "Ihr Inhalt könnte sensible persönlich identifizierbare Informationen enthalten. Zum Schutz der Privatsphäre entfernen Sie bitte relevante sensible Informationen, bevor Sie es erneut versuchen.", - "default": "Inhalt wurde blockiert: {{blockReason}}. Bitte passen Sie Ihren Anfrageinhalt an und versuchen Sie es erneut." - }, "QuotaLimitReached": "Es tut uns leid, die aktuelle Token-Nutzung oder die Anzahl der Anfragen hat das Kontingent (Quota) für diesen Schlüssel erreicht. Bitte erhöhen Sie das Kontingent für diesen Schlüssel oder versuchen Sie es später erneut.", "StreamChunkError": "Fehler beim Parsen des Nachrichtenchunks der Streaming-Anfrage. Bitte überprüfen Sie, ob die aktuelle API-Schnittstelle den Standards entspricht, oder wenden Sie sich an Ihren API-Anbieter.", "SubscriptionKeyMismatch": "Es tut uns leid, aufgrund eines vorübergehenden Systemfehlers ist das aktuelle Abonnement vorübergehend ungültig. Bitte klicken Sie auf die Schaltfläche unten, um das Abonnement wiederherzustellen, oder kontaktieren Sie uns per E-Mail für Unterstützung.", diff --git a/locales/de-DE/models.json b/locales/de-DE/models.json index a3f72e064e4..78f4ab02098 100644 --- a/locales/de-DE/models.json +++ b/locales/de-DE/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ist eine aktualisierte Version des Qwen3-30B-A3B im Nicht-Denkmodus. Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts (MoE)-Modell mit insgesamt 30,5 Milliarden Parametern und 3,3 Milliarden Aktivierungsparametern. Das Modell wurde in mehreren Bereichen entscheidend verbessert, darunter eine signifikante Steigerung der Befolgung von Anweisungen, logisches Denken, Textverständnis, Mathematik, Wissenschaft, Programmierung und Werkzeugnutzung. Gleichzeitig wurden substanzielle Fortschritte bei der Abdeckung von Langschwanzwissen in mehreren Sprachen erzielt, und es kann besser auf die Präferenzen der Nutzer bei subjektiven und offenen Aufgaben abgestimmt werden, um hilfreichere Antworten und qualitativ hochwertigere Texte zu generieren. Darüber hinaus wurde die Fähigkeit zum Verständnis langer Texte auf 256K erweitert. Dieses Modell unterstützt ausschließlich den Nicht-Denkmodus und generiert keine ``-Tags in der Ausgabe." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ist das neueste Denkmodell der Qwen3‑Serie, veröffentlicht vom Alibaba Tongyi Qianwen‑Team. Als ein Mixture-of-Experts-(MoE)-Modell mit 30,5 Milliarden Gesamtparametern und 3,3 Milliarden aktiven Parametern konzentriert es sich auf die Verbesserung der Bewältigung komplexer Aufgaben. Das Modell zeigt deutliche Leistungssteigerungen in akademischen Benchmarks für logisches Schließen, Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung sowie Aufgaben, die menschliche Fachkenntnisse erfordern. Gleichzeitig wurden seine allgemeinen Fähigkeiten bei der Befolgung von Anweisungen, der Nutzung von Werkzeugen, der Textgenerierung und der Anpassung an menschliche Präferenzen erheblich gestärkt. Das Modell unterstützt nativ ein langes Kontextverständnis von 256K und ist auf bis zu 1 Million Tokens skalierbar. Diese Version ist speziell für den 'Denkmodus' konzipiert und zielt darauf ab, hochkomplexe Aufgaben durch ausführliches, schrittweises Denken zu lösen; auch seine Agent‑Fähigkeiten sind hervorragend." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 ist ein neues, leistungsstark verbessertes Modell von Tongyi Qianwen, das in den Bereichen Denken, Allgemeinwissen, Agenten und Mehrsprachigkeit in mehreren Kernfähigkeiten branchenführende Standards erreicht und den Wechsel zwischen Denkmodi unterstützt." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 ist ein neues, leistungsstark verbessertes Modell von Tongyi Qianwen, das in den Bereichen Denken, Allgemeinwissen, Agenten und Mehrsprachigkeit in mehreren Kernfähigkeiten branchenführende Standards erreicht und den Wechsel zwischen Denkmodi unterstützt." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist ein Code-Modell der Qwen3-Serie, das vom Alibaba-Team Tongyi Qianwen entwickelt wurde. Als schlank optimiertes Modell konzentriert es sich darauf, die Code-Verarbeitungsfähigkeiten zu verbessern, während es hohe Leistung und Effizienz beibehält. Das Modell zeigt unter Open-Source-Modellen deutliche Leistungsvorteile bei komplexen Aufgaben wie agentischem Programmieren (Agentic Coding), automatisierten Browseroperationen und Werkzeugaufrufen. Es unterstützt nativ lange Kontexte mit 256K Tokens und lässt sich auf bis zu 1M Tokens erweitern, sodass es Verständnis- und Verarbeitungsaufgaben auf Ebene ganzer Codebasen besser bewältigen kann. Darüber hinaus bietet das Modell starke Agenten-Codierungsunterstützung für Plattformen wie Qwen Code und CLINE und verfügt über ein speziell entwickeltes Format für Funktionsaufrufe." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct wurde von Alibaba veröffentlicht und ist bislang das agentischste Code-Modell. Es ist ein Mixture-of-Experts-(MoE)-Modell mit 480 Milliarden Gesamtparametern und 35 Milliarden aktivierten Parametern, das ein ausgewogenes Verhältnis von Effizienz und Leistung bietet. Das Modell unterstützt nativ eine Kontextlänge von 256K (≈260.000) Token und lässt sich mittels Extrapolationsverfahren wie YaRN auf bis zu 1.000.000 Token erweitern, sodass es große Codebasen und komplexe Programmieraufgaben verarbeiten kann. Qwen3-Coder wurde für agentenbasierte Coding-Workflows entwickelt: Es generiert nicht nur Code, sondern kann auch eigenständig mit Entwicklungswerkzeugen und -umgebungen interagieren, um komplexe Programmierprobleme zu lösen. In mehreren Benchmarks zu Coding- und Agentenaufgaben gehört das Modell zu den Spitzenreitern unter Open-Source-Modellen und erreicht eine Leistungsfähigkeit, die mit führenden Modellen wie Claude Sonnet 4 vergleichbar ist." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 ist die neueste Reihe des Qwen-Modells, das 128k Kontext unterstützt. Im Vergleich zu den derzeit besten Open-Source-Modellen übertrifft Qwen2-72B in den Bereichen natürliche Sprachverständnis, Wissen, Code, Mathematik und Mehrsprachigkeit deutlich die führenden Modelle." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] ist ein Open-Source-Gewichtungs- und Feinschlichtungsmodell für nicht-kommerzielle Anwendungen. Es bietet eine Bildqualität und Instruktionsbefolgung ähnlich der professionellen FLUX-Version, jedoch mit höherer Effizienz. Im Vergleich zu Standardmodellen gleicher Größe ist es ressourcenschonender." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Modernste kontextbezogene Bildgenerierung und -bearbeitung – verbindet Text und Bilder, um präzise, kohärente Ergebnisse zu erzielen." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Modernste kontextbezogene Bildgenerierung und -bearbeitung – verbindet Text und Bild zu präzisen, kohärenten Ergebnissen." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "FLUX.1 Modell, spezialisiert auf Bildbearbeitungsaufgaben, unterstützt Text- und Bildeingaben." }, "flux-merged": { "description": "Das FLUX.1-merged Modell kombiniert die tiefgehenden Eigenschaften, die in der Entwicklungsphase von „DEV“ erforscht wurden, mit der hohen Ausführungsgeschwindigkeit von „Schnell“. Dadurch werden sowohl die Leistungsgrenzen des Modells erweitert als auch dessen Anwendungsbereich vergrößert." }, + "flux-pro": { + "description": "Premium-kommerzielles KI-Bildgenerierungsmodell — unvergleichliche Bildqualität und vielfältige Ausgabemöglichkeiten." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Verbessertes professionelles KI-Modell zur Bildgenerierung — bietet herausragende Bildqualität und eine präzise Umsetzung von Eingabeaufforderungen." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Ultrahochauflösende KI-Bildgenerierung — unterstützt Ausgaben mit 4 Megapixeln und erstellt hochauflösende Bilder innerhalb von 10 Sekunden." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] kann Text und Referenzbilder als Eingabe verarbeiten und ermöglicht nahtlose zielgerichtete lokale Bearbeitungen sowie komplexe umfassende Szenenveränderungen." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash ist Googles kosteneffizientestes Modell und bietet umfassende Funktionen." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview ist Googles neuestes, schnellstes und effizientestes natives multimodales Modell. Es ermöglicht Ihnen, Bilder im Dialog zu erstellen und zu bearbeiten." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite ist Googles kleinstes und kosteneffizientestes Modell, das speziell für den großflächigen Einsatz entwickelt wurde." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Die Turbo-Version von GLM-4.5, die bei starker Leistung eine Generierungsgeschwindigkeit von bis zu 100 Tokens pro Sekunde erreicht." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Das neue visuelle Inferenzmodell der nächsten Generation von Zhipu, basierend auf der MOE-Architektur, verfügt über 106B Gesamtparameter und 12B aktivierte Parameter und erzielt in verschiedenen Benchmarks State-of-the-Art‑Ergebnisse (SOTA) unter weltweit vergleichbaren Open‑Source‑multimodalen Modellen. Es deckt gängige Aufgaben wie Bild-, Video- und Dokumentenverständnis sowie GUI‑Aufgaben ab." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V bietet starke Fähigkeiten zur Bildverständnis und -schlussfolgerung und unterstützt eine Vielzahl visueller Aufgaben." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini bietet ein Gleichgewicht zwischen Intelligenz, Geschwindigkeit und Kosten, was es zu einem attraktiven Modell für viele Anwendungsfälle macht." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Die Forschungs-Vorschau von GPT-4.5, unserem bisher größten und leistungsstärksten GPT-Modell. Es verfügt über umfangreiches Weltwissen und kann die Absichten der Benutzer besser verstehen, was es in kreativen Aufgaben und autonomer Planung herausragend macht. GPT-4.5 akzeptiert Text- und Bild-Eingaben und generiert Textausgaben (einschließlich strukturierter Ausgaben). Es unterstützt wichtige Entwicklerfunktionen wie Funktionsaufrufe, Batch-APIs und Streaming-Ausgaben. In Aufgaben, die kreatives, offenes Denken und Dialog erfordern (wie Schreiben, Lernen oder das Erkunden neuer Ideen), zeigt GPT-4.5 besonders gute Leistungen. Der Wissensstand ist bis Oktober 2023." + "description": "GPT-4.5-preview ist das neueste Allzweckmodell, verfügt über fundiertes Weltwissen und ein verbessertes Verständnis der Nutzerintentionen und ist besonders leistungsfähig bei kreativen Aufgaben sowie in der Planung von Agenten. Das Wissen des Modells reicht bis Oktober 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o ist ein dynamisches Modell, das in Echtzeit aktualisiert wird, um die neueste Version zu gewährleisten. Es kombiniert starke Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten und eignet sich für großangelegte Anwendungsszenarien, einschließlich Kundenservice, Bildung und technische Unterstützung." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Bildgenerierungsmodell mit feiner Bilddarstellung, unterstützt Text-zu-Bild und Stil-Einstellungen." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen – Text-zu-Bild-Modellreihe der 4. Generation (Fast-Version)" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen, Text-zu-Bild-Modellreihe der 4. Generation" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4. Generation Text-zu-Bild Modellserie" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen, Text-zu-Bild-Modell der 4. Generation (Ultra-Version)" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4. Generation Text-zu-Bild Modellserie Ultra-Version" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 ist ein MoE-Architektur-Basis-Modell mit außergewöhnlichen Fähigkeiten in Code und Agentenfunktionen, mit insgesamt 1 Billion Parametern und 32 Milliarden aktiven Parametern. In Benchmark-Tests zu allgemeinem Wissen, Programmierung, Mathematik und Agenten übertrifft das K2-Modell andere führende Open-Source-Modelle." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 ist ein Basis-Modell mit MoE-Architektur und besonders starken Fähigkeiten im Bereich Code und Agenten. Es verfügt über insgesamt 1T Parameter und 32B aktivierte Parameter. In Benchmark-Tests der wichtigsten Kategorien – allgemeines Wissens-Reasoning, Programmierung, Mathematik und Agenten – übertrifft das K2-Modell die Leistung anderer gängiger Open‑Source‑Modelle." + }, "kimi-latest": { "description": "Das Kimi intelligente Assistenzprodukt verwendet das neueste Kimi Großmodell, das möglicherweise noch instabile Funktionen enthält. Es unterstützt die Bildverarbeitung und wählt automatisch das Abrechnungsmodell 8k/32k/128k basierend auf der Länge des angeforderten Kontexts aus." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA ist ein multimodales Modell, das visuelle Encoder und Vicuna kombiniert und für starke visuelle und sprachliche Verständnisse sorgt." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 ist ein fortschrittliches Inferenzmodell, das Mistral AI im Juli 2025 veröffentlicht hat." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral ist für wissenschaftliche Forschung und mathematische Schlussfolgerungen konzipiert und bietet effektive Rechenfähigkeiten und Ergebnisinterpretationen." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini ist ein schnelles und kosteneffizientes Inferenzmodell, das für Programmier-, Mathematik- und Wissenschaftsanwendungen entwickelt wurde. Das Modell hat einen Kontext von 128K und einen Wissensstand bis Oktober 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 ist OpenAIs neues Inferenzmodell, das für komplexe Aufgaben geeignet ist, die umfangreiches Allgemeinwissen erfordern. Das Modell hat einen Kontext von 128K und einen Wissensstand bis Oktober 2023." + "description": "Konzentriert auf fortgeschrittenes Schlussfolgern und die Lösung komplexer Probleme, einschließlich mathematischer und naturwissenschaftlicher Aufgaben. Sehr gut geeignet für Anwendungen, die ein tiefes Kontextverständnis und autonome Arbeitsabläufe benötigen." }, "o1-pro": { "description": "Die o1-Serie wurde durch verstärkendes Lernen trainiert, um vor der Antwort nachzudenken und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Das o1-pro Modell nutzt mehr Rechenressourcen für tiefere Überlegungen und liefert dadurch kontinuierlich qualitativ hochwertigere Antworten." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Das Tongyi Qianwen Code-Modell." }, + "qwen-flash": { + "description": "Die Tongyi-Qianwen-Reihe bietet besonders schnelle und sehr kostengünstige Modelle und eignet sich für einfache Aufgaben." + }, "qwen-image": { - "description": "Leistungsstarkes Rohbildmodell vom Qwen-Team mit beeindruckenden Fähigkeiten zur chinesischen Textgenerierung und vielfältigen visuellen Bildstilen." + "description": "Qwen-Image ist ein universelles Bildgenerierungsmodell, das zahlreiche Kunststile unterstützt und sich besonders bei der Wiedergabe komplexer Texte auszeichnet, insbesondere bei chinesischen und englischen Schriftzügen. Das Modell unterstützt mehrzeilige Layouts, absatzweises Textgenerieren sowie die präzise Darstellung feiner Details und ermöglicht die Erstellung komplexer Bild-Text-Kombinationen." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Das Qwen-Team hat ein professionelles Modell zur Bildbearbeitung veröffentlicht, das semantische Bearbeitungen und Aussehensbearbeitungen unterstützt. Es kann chinesische und englische Texte präzise bearbeiten und ermöglicht Stiltransformationen, Objektrotationen sowie weitere hochwertige Bildbearbeitungen." }, "qwen-long": { "description": "Qwen ist ein groß angelegtes Sprachmodell, das lange Textkontexte unterstützt und Dialogfunktionen für verschiedene Szenarien wie lange Dokumente und mehrere Dokumente bietet." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Qwen Plus ist die verbesserte Version des großangelegten Sprachmodells, das Eingaben in verschiedenen Sprachen wie Chinesisch und Englisch unterstützt." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen Turbo ist ein großangelegtes Sprachmodell, das Eingaben in verschiedenen Sprachen wie Chinesisch und Englisch unterstützt." + "description": "通义千问 Turbo wird künftig nicht mehr aktualisiert. Es wird empfohlen, auf 通义千问 Flash umzusteigen. 通义千问 ist ein äußerst groß angelegtes Sprachmodell und unterstützt Eingaben in Chinesisch, Englisch und weiteren Sprachen." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL unterstützt flexible Interaktionsmethoden, einschließlich Mehrbild-, Mehrfachfragen und kreativen Fähigkeiten." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Das neue Generationen-Bildmodell von Step Star konzentriert sich auf Bildgenerierung und kann basierend auf Textbeschreibungen des Nutzers hochwertige Bilder erzeugen. Das neue Modell erzeugt realistischere Bildtexturen und bietet verbesserte Fähigkeiten bei der Erzeugung chinesischer und englischer Schriftzeichen." }, + "step-3": { + "description": "Dieses Modell verfügt über eine leistungsfähige visuelle Wahrnehmung und ausgeprägte Fähigkeiten zum komplexen Schlussfolgern. Es kann fachübergreifendes Verständnis komplexer Zusammenhänge, die kombinierte Analyse von mathematischen und visuellen Informationen sowie vielfältige visuelle Analyseaufgaben des Alltags präzise bewältigen." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Dieses Modell ist ein leistungsstarkes Schlussfolgerungsmodell mit starker Bildverständnisfähigkeit, das in der Lage ist, Bild- und Textinformationen zu verarbeiten und nach tiefem Denken Textinhalte zu generieren. Es zeigt herausragende Leistungen im Bereich der visuellen Schlussfolgerung und verfügt über erstklassige Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung und Textschlussfolgerung. Die Kontextlänge beträgt 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 ist ein wegweisendes multimodales Inferenzmodell, veröffentlicht von StepFun (阶跃星辰). Es basiert auf einer Mixture-of-Experts-(MoE)-Architektur mit insgesamt 321 Milliarden Parametern und 38 Milliarden Aktivierungsparametern. Das Modell ist als End-to-End-System konzipiert, um die Decodierungskosten zu minimieren und gleichzeitig erstklassige Leistung bei visuell-sprachlicher Inferenz zu bieten. Durch die synergistische Kombination von Multi-Matrix-Factorization-Attention (MFA) und Attention-FFN-Dekopplung (AFD) erzielt Step3 sowohl auf High-End- als auch auf ressourcenbeschränkten Beschleunigern hohe Effizienz. In der Vortrainingsphase verarbeitete Step3 mehr als 20 Billionen Text-Tokens und 4 Billionen multimodale (Bild‑Text) Tokens und deckt dabei über zehn Sprachen ab. Das Modell erzielt in zahlreichen Benchmarks — etwa in Mathematik, Programmierung und Multimodalität — führende Ergebnisse unter den Open‑Source‑Modellen." + }, "taichu_llm": { "description": "Das Zīdōng Taichu Sprachmodell verfügt über außergewöhnliche Sprachverständnisfähigkeiten sowie Fähigkeiten in Textgenerierung, Wissensabfrage, Programmierung, mathematischen Berechnungen, logischem Denken, Sentimentanalyse und Textzusammenfassung. Es kombiniert innovativ große Datenvortrainings mit reichhaltigem Wissen aus mehreren Quellen, verfeinert kontinuierlich die Algorithmen und absorbiert ständig neues Wissen aus umfangreichen Textdaten in Bezug auf Vokabular, Struktur, Grammatik und Semantik, um die Leistung des Modells kontinuierlich zu verbessern. Es bietet den Nutzern bequemere Informationen und Dienstleistungen sowie ein intelligenteres Erlebnis." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air ist ein speziell für Agentenanwendungen entwickeltes Basismodell mit Mixture-of-Experts-Architektur. Es ist tief optimiert für Werkzeugaufrufe, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Frontend-Programmierung und unterstützt nahtlos die Integration in Code-Agenten wie Claude Code und Roo Code. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Inferenzmodus und ist für komplexe Schlussfolgerungen sowie den Alltagsgebrauch geeignet." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V ist das neueste visuell-sprachliche Modell (VLM), das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden Aktivierungsparametern und verwendet eine Mixture-of-Experts-(MoE)-Architektur. Es zielt darauf ab, bei geringeren Inferenzkosten herausragende Leistung zu erzielen. Technisch setzt es die Entwicklungslinie von GLM-4.1V-Thinking fort und führt Innovationen wie die dreidimensionale Rotations-Positionskodierung (3D-RoPE) ein, wodurch die Wahrnehmung und das Schließen über dreidimensionale Raumbeziehungen deutlich verbessert werden. Durch Optimierungen in den Phasen des Pre-Trainings, der überwachten Feinabstimmung und des Reinforcement Learnings ist das Modell in der Lage, verschiedene visuelle Inhalte wie Bilder, Videos und lange Dokumente zu verarbeiten; in 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks erreichte es Spitzenwerte unter frei verfügbaren Modellen derselben Klasse. Zudem wurde ein \"Denkmodus\"-Schalter hinzugefügt, der es Nutzern erlaubt, flexibel zwischen schneller Reaktion und tiefgehendem Schlussfolgern zu wählen, um Effizienz und Ergebnisqualität auszubalancieren." } } diff --git a/locales/de-DE/providers.json b/locales/de-DE/providers.json index 9e6aa79482e..bc9b3b5b761 100644 --- a/locales/de-DE/providers.json +++ b/locales/de-DE/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock ist ein Service von Amazon AWS, der sich darauf konzentriert, Unternehmen fortschrittliche KI-Sprach- und visuelle Modelle bereitzustellen. Die Modellfamilie umfasst die Claude-Serie von Anthropic, die Llama 3.1-Serie von Meta und mehr, und bietet eine Vielzahl von Optionen von leichtgewichtig bis hochleistungsfähig, die Textgenerierung, Dialoge, Bildverarbeitung und andere Aufgaben unterstützen und für Unternehmensanwendungen unterschiedlicher Größen und Anforderungen geeignet sind." }, + "bfl": { + "description": "Ein führendes, an vorderster Front tätiges KI-Forschungslabor, das die visuelle Infrastruktur von morgen gestaltet." + }, "cloudflare": { "description": "Führen Sie von serverlosen GPUs betriebene Machine-Learning-Modelle im globalen Netzwerk von Cloudflare aus." }, diff --git a/locales/en-US/components.json b/locales/en-US/components.json index ce04eaab392..39441225e8a 100644 --- a/locales/en-US/components.json +++ b/locales/en-US/components.json @@ -130,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} uploaded" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "File size exceeds the maximum allowed", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) exceeds the maximum allowed size of {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} files exceed the maximum allowed size of {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Maximum number of images exceeded" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/en-US/error.json b/locales/en-US/error.json index 96ba849733f..20669fb301b 100644 --- a/locales/en-US/error.json +++ b/locales/en-US/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Sorry, the message could not be sent successfully. Please copy the content and try sending it again. This message will not be retained after refreshing the page.", "ExceededContextWindow": "The current request content exceeds the length that the model can handle. Please reduce the amount of content and try again.", "FreePlanLimit": "You are currently a free user and cannot use this feature. Please upgrade to a paid plan to continue using it.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Your content contains prohibited terms. Please review and modify your input, then try again.", + "IMAGE_SAFETY": "The generated image content was blocked for safety reasons. Please try changing your image generation request.", + "LANGUAGE": "The language you used is not currently supported. Please try again in English or another supported language.", + "OTHER": "The content was blocked for an unknown reason. Please try rephrasing your request.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Your request may contain prohibited content. Please adjust your request to comply with the usage guidelines.", + "RECITATION": "Your content was blocked due to potential copyright concerns. Please try using original content or rephrase your request.", + "SAFETY": "Your content was blocked by safety policies. Please modify your request to avoid potentially harmful or inappropriate content.", + "SPII": "Your content may contain sensitive personal identifying information. To protect privacy, please remove such information and try again.", + "default": "Content blocked: {{blockReason}}. Please adjust your request and try again." + }, "InsufficientQuota": "Sorry, the quota for this key has been reached. Please check your account balance or increase the key quota and try again.", "InvalidAccessCode": "Invalid access code or empty. Please enter the correct access code or add a custom API Key.", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock authentication failed. Please check the AccessKeyId/SecretAccessKey and retry.", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "Plugin server request returned an error. Please check your plugin manifest file, plugin configuration, or server implementation based on the error information below", "PluginSettingsInvalid": "This plugin needs to be correctly configured before it can be used. Please check if your configuration is correct", "ProviderBizError": "Error requesting {{provider}} service, please troubleshoot or retry based on the following information", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "Your content contains prohibited terms. Please review and modify your input before retrying.", - "IMAGE_SAFETY": "Generated image content was blocked for safety reasons. Please try modifying your image generation request.", - "LANGUAGE": "The language you used is not supported. Please try using English or other supported languages.", - "OTHER": "Content was blocked for unknown reasons. Please try rephrasing your request or contact technical support.", - "PROHIBITED_CONTENT": "Your content may contain prohibited content types. Please adjust your request to ensure it complies with usage guidelines.", - "RECITATION": "Your content was blocked due to potential copyright issues. Please try using original content or rephrasing your request.", - "SAFETY": "Your content was blocked due to safety policies. Please try adjusting your request to avoid potentially harmful or inappropriate content.", - "SPII": "Your content may contain sensitive personally identifiable information. For privacy protection, please remove relevant sensitive information before retrying.", - "default": "Content was blocked: {{blockReason}}. Please adjust your request content and try again." - }, "QuotaLimitReached": "We apologize, but the current token usage or number of requests has reached the quota limit for this key. Please increase the quota for this key or try again later.", "StreamChunkError": "Error parsing the message chunk of the streaming request. Please check if the current API interface complies with the standard specifications, or contact your API provider for assistance.", "SubscriptionKeyMismatch": "We apologize for the inconvenience. Due to a temporary system malfunction, your current subscription usage is inactive. Please click the button below to restore your subscription, or contact us via email for support.", diff --git a/locales/en-US/models.json b/locales/en-US/models.json index 468ddcbfef1..e5d4609d251 100644 --- a/locales/en-US/models.json +++ b/locales/en-US/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is an updated version of the Qwen3-30B-A3B non-thinking mode. It is a Mixture of Experts (MoE) model with a total of 30.5 billion parameters and 3.3 billion active parameters. The model features key enhancements across multiple areas, including significant improvements in instruction following, logical reasoning, text comprehension, mathematics, science, coding, and tool usage. Additionally, it has made substantial progress in covering long-tail multilingual knowledge and better aligns with user preferences in subjective and open-ended tasks, enabling it to generate more helpful responses and higher-quality text. Furthermore, its long-text comprehension capability has been extended to 256K tokens. This model supports only the non-thinking mode and does not generate `` tags in its output." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 is the latest “thinking” model in the Qwen3 series released by Alibaba’s Tongyi Qianwen team. As a mixture-of-experts (MoE) model with 30.5 billion total parameters and 3.3 billion active parameters, it is designed to improve capabilities for handling complex tasks. The model demonstrates significant performance gains on academic benchmarks requiring logical reasoning, mathematics, science, programming, and domain expertise. At the same time, its general abilities—such as instruction following, tool use, text generation, and alignment with human preferences—have been substantially enhanced. The model natively supports long-context understanding of 256K tokens and can scale up to 1 million tokens. This version is tailored for “thinking mode,” intended to solve highly complex problems through detailed step-by-step reasoning, and it also exhibits strong agent capabilities." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 is a next-generation model with significantly enhanced capabilities, achieving industry-leading levels in reasoning, general tasks, agent functions, and multilingual support, with a switchable thinking mode." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 is a next-generation model with significantly enhanced capabilities, achieving industry-leading levels in reasoning, general tasks, agent functions, and multilingual support, with a switchable thinking mode." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct is a code model in the Qwen3 series developed by Alibaba's Tongyi Qianwen team. As a streamlined and optimized model, it focuses on enhancing code-handling capabilities while maintaining high performance and efficiency. The model demonstrates notable advantages among open-source models on complex tasks such as agentic coding, automated browser operations, and tool invocation. It natively supports a long context of 256K tokens and can be extended up to 1M tokens, enabling better understanding and processing at the codebase level. Additionally, the model provides robust agentic coding support for platforms like Qwen Code and CLINE, and it employs a dedicated function-calling format." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, released by Alibaba, is the most agentic code model to date. It is a mixture-of-experts (MoE) model with 480 billion total parameters and 35 billion active parameters, striking a balance between efficiency and performance. The model natively supports a 256K (~260k) token context window and can be extended to 1,000,000 tokens through extrapolation methods such as YaRN, enabling it to handle large codebases and complex programming tasks. Qwen3-Coder is designed for agent-style coding workflows: it not only generates code but can autonomously interact with development tools and environments to solve complex programming problems. On multiple benchmarks for coding and agent tasks, this model achieves top-tier results among open-source models, with performance comparable to leading models like Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 is the latest series of the Qwen model, supporting 128k context. Compared to the current best open-source models, Qwen2-72B significantly surpasses leading models in natural language understanding, knowledge, coding, mathematics, and multilingual capabilities." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] is an open-source weight and fine-tuned model for non-commercial applications. It maintains image quality and instruction-following capabilities close to the FLUX professional version while offering higher operational efficiency. Compared to standard models of the same size, it is more resource-efficient." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "State-of-the-art contextual image generation and editing — combining text and images for precise, coherent results." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "State-of-the-art contextual image generation and editing — combining text and images for precise, coherent results." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "FLUX.1 model focused on image editing tasks, supporting both text and image inputs." }, "flux-merged": { "description": "The FLUX.1-merged model combines the deep features explored during the development phase of “DEV” with the high-speed execution advantages represented by “Schnell.” This integration not only pushes the model's performance boundaries but also broadens its application scope." }, + "flux-pro": { + "description": "A top-tier commercial AI image generation model — delivering unparalleled image quality and a wide variety of outputs." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Upgraded professional-grade AI image generation model — delivers outstanding image quality and precise adherence to prompts." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Ultra-high-resolution AI image generation — supports up to 4-megapixel output, producing ultra-high-definition images in under 10 seconds." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] can process text and reference images as input, seamlessly enabling targeted local edits and complex overall scene transformations." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash is Google's most cost-effective model, offering comprehensive capabilities." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview is Google's newest, fastest, and most efficient native multimodal model, enabling you to generate and edit images through conversation." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite is Google's smallest and most cost-effective model, designed for large-scale use." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "The high-speed version of GLM-4.5, combining strong performance with generation speeds up to 100 tokens per second." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Zhipu's next-generation visual reasoning model is built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture. With 106B total parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art performance among open-source multimodal models of similar scale across various benchmarks, supporting common tasks such as image, video, document understanding, and GUI-related tasks." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V provides strong image understanding and reasoning capabilities, supporting various visual tasks." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 nano provides a balance of intelligence, speed, and cost, making it an appealing model for numerous applications." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "The research preview of GPT-4.5, our largest and most powerful GPT model to date. It possesses extensive world knowledge and better understands user intent, excelling in creative tasks and autonomous planning. GPT-4.5 accepts both text and image inputs and generates text outputs (including structured outputs). It supports key developer features such as function calling, batch API, and streaming output. GPT-4.5 particularly shines in tasks that require creativity, open-ended thinking, and dialogue, such as writing, learning, or exploring new ideas. Knowledge cutoff date is October 2023." + "description": "GPT-4.5-preview is the latest general-purpose model, offering extensive world knowledge and an improved understanding of user intent. It excels at creative tasks and agent-style planning. The model's knowledge cutoff is October 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o is a dynamic model that updates in real-time to stay current with the latest version. It combines powerful language understanding and generation capabilities, making it suitable for large-scale applications, including customer service, education, and technical support." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "An image generation model with delicate visual performance, supporting text-to-image generation and style setting." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 4th-generation text-to-image model, Fast version" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 4th-generation text-to-image model series" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 4th-generation text-to-image model, Ultra version" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series Ultra version" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 is a MoE architecture base model with powerful coding and agent capabilities, totaling 1 trillion parameters with 32 billion active parameters. In benchmark tests across general knowledge reasoning, programming, mathematics, and agent tasks, the K2 model outperforms other mainstream open-source models." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "Kimi-K2 is a Mixture-of-Experts (MoE) foundation model with exceptional coding and agent capabilities, featuring 1T total parameters and 32B activated parameters. In benchmark evaluations across core categories — general knowledge reasoning, programming, mathematics, and agent tasks — the K2 model outperforms other leading open-source models." + }, "kimi-latest": { "description": "The Kimi Smart Assistant product uses the latest Kimi large model, which may include features that are not yet stable. It supports image understanding and will automatically select the 8k/32k/128k model as the billing model based on the length of the request context." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA is a multimodal model that combines a visual encoder with Vicuna for powerful visual and language understanding." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 is a state-of-the-art inference model released by Mistral AI in July 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral is designed for scientific research and mathematical reasoning, providing effective computational capabilities and result interpretation." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini is a fast and cost-effective reasoning model designed for programming, mathematics, and scientific applications. This model features a 128K context and has a knowledge cutoff date of October 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 is OpenAI's new reasoning model, suitable for complex tasks that require extensive general knowledge. This model features a 128K context and has a knowledge cutoff date of October 2023." + "description": "Focused on advanced reasoning and solving complex problems, including mathematical and scientific tasks. Ideal for applications that require deep contextual understanding and autonomous workflows." }, "o1-pro": { "description": "The o1 series models are trained with reinforcement learning to think before answering and perform complex reasoning tasks. The o1-pro model uses more computational resources for deeper thinking, consistently delivering higher-quality responses." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "The Tongyi Qianwen Coder model." }, + "qwen-flash": { + "description": "The Tongyi Qianwen Flash series offers the fastest, most cost-effective models, suitable for simple tasks." + }, "qwen-image": { - "description": "A powerful raw image model from the Qwen team, featuring impressive Chinese text generation capabilities and diverse visual styles." + "description": "Qwen-Image is a general-purpose image generation model that supports a wide range of artistic styles and is particularly adept at rendering complex text, especially Chinese and English. The model supports multi-line layouts, paragraph-level text generation, and fine-grained detail rendering, enabling complex mixed text-and-image layout designs." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "A professional image-editing model released by the Qwen team, supporting semantic editing and appearance editing. It can precisely edit Chinese and English text and perform high-quality image edits such as style transfer and object rotation." }, "qwen-long": { "description": "Qwen is a large-scale language model that supports long text contexts and dialogue capabilities based on long documents and multiple documents." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Qwen Plus is an enhanced large-scale language model supporting input in various languages including Chinese and English." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen Turbo is a large-scale language model supporting input in various languages including Chinese and English." + "description": "Tongyi Qianwen Turbo will no longer receive updates; it is recommended to switch to Tongyi Qianwen Flash. Tongyi Qianwen is an ultra-large language model that supports input in Chinese, English, and other languages." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL supports flexible interaction methods, including multi-image, multi-turn Q&A, and creative capabilities." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Step Star next-generation image generation model, focusing on image generation tasks. It can generate high-quality images based on user-provided text descriptions. The new model produces more realistic textures and stronger Chinese and English text generation capabilities." }, + "step-3": { + "description": "This model has powerful visual perception and advanced reasoning capabilities. It can accurately handle complex cross-domain knowledge comprehension, perform integrated analysis of mathematical and visual information, and solve a wide range of visual analysis tasks encountered in everyday life." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "This model is a powerful reasoning model with strong image understanding capabilities, able to process both image and text information, generating text content after deep reasoning. It excels in visual reasoning while also possessing first-tier capabilities in mathematics, coding, and text reasoning. The context length is 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 is a cutting-edge multimodal reasoning model released by StepFun. It is built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 321B total parameters and 38B active parameters. The model adopts an end-to-end design to minimize decoding cost while delivering top-tier performance in visual-language reasoning. Through the combined design of Multi-Matrix Factorized Attention (MFA) and Attention-FFN Decoupling (AFD), Step3 maintains exceptional efficiency on both high-end and low-end accelerators. During pretraining, Step3 processed over 20 trillion text tokens and 4 trillion image-text mixed tokens, covering more than a dozen languages. The model achieves leading performance among open-source models across benchmarks in mathematics, code, and multimodal tasks." + }, "taichu_llm": { "description": "The ZD Taichu language model possesses strong language understanding capabilities and excels in text creation, knowledge Q&A, code programming, mathematical calculations, logical reasoning, sentiment analysis, and text summarization. It innovatively combines large-scale pre-training with rich knowledge from multiple sources, continuously refining algorithmic techniques and absorbing new knowledge in vocabulary, structure, grammar, and semantics from vast text data, resulting in an evolving model performance. It provides users with more convenient information and services, as well as a more intelligent experience." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air is a foundational model designed specifically for agent applications, using a Mixture-of-Experts (MoE) architecture. It is deeply optimized for tool invocation, web browsing, software engineering, and front-end programming, supporting seamless integration with code agents like Claude Code and Roo Code. GLM-4.5 employs a hybrid inference mode, adaptable to complex reasoning and everyday use scenarios." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V is the latest-generation vision-language model (VLM) released by Zhipu AI. It is built on the flagship text model GLM-4.5-Air, which has 106B total parameters and 12B active parameters, and adopts a Mixture-of-Experts (MoE) architecture to deliver outstanding performance at reduced inference cost. Technically, GLM-4.5V continues the trajectory of GLM-4.1V-Thinking and introduces innovations such as three-dimensional rotary position encoding (3D-RoPE), significantly improving perception and reasoning of three-dimensional spatial relationships. Through optimizations across pretraining, supervised fine-tuning, and reinforcement learning stages, the model can handle a wide range of visual content including images, video, and long documents, and has achieved top-tier performance among comparable open-source models across 41 public multimodal benchmarks. The model also adds a \"Thinking Mode\" toggle that lets users flexibly choose between fast responses and deep reasoning to balance efficiency and effectiveness." } } diff --git a/locales/en-US/providers.json b/locales/en-US/providers.json index 95394762335..3636feefba3 100644 --- a/locales/en-US/providers.json +++ b/locales/en-US/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock is a service provided by Amazon AWS, focusing on delivering advanced AI language and visual models for enterprises. Its model family includes Anthropic's Claude series, Meta's Llama 3.1 series, and more, offering a range of options from lightweight to high-performance, supporting tasks such as text generation, conversation, and image processing for businesses of varying scales and needs." }, + "bfl": { + "description": "A leading, cutting-edge artificial intelligence research lab building the visual infrastructure of tomorrow." + }, "cloudflare": { "description": "Run serverless GPU-powered machine learning models on Cloudflare's global network." }, diff --git a/locales/es-ES/components.json b/locales/es-ES/components.json index 556c719c523..738bf2ce1eb 100644 --- a/locales/es-ES/components.json +++ b/locales/es-ES/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Añadir argumento", + "argumentPlaceholder": "Argumento {{index}}", + "enterFirstArgument": "Introduce el primer argumento..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Arrastra los archivos aquí, se admite la carga de múltiples imágenes.", "dragFileDesc": "Arrastra imágenes y archivos aquí, se admite la carga de múltiples imágenes y archivos.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} subidas" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "El tamaño del archivo supera el límite permitido", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) supera el tamaño máximo permitido de {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} archivos superan el tamaño máximo permitido de {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Se ha superado el límite de imágenes permitido" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/es-ES/error.json b/locales/es-ES/error.json index a0b908f0341..19220891aab 100644 --- a/locales/es-ES/error.json +++ b/locales/es-ES/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Lo sentimos, el mensaje no se pudo enviar correctamente. Por favor, copia el contenido y vuelve a enviarlo. Después de actualizar la página, este mensaje no se conservará.", "ExceededContextWindow": "El contenido de la solicitud actual excede la longitud que el modelo puede procesar. Por favor, reduzca la cantidad de contenido y vuelva a intentarlo.", "FreePlanLimit": "Actualmente eres un usuario gratuito y no puedes utilizar esta función. Por favor, actualiza a un plan de pago para seguir utilizando.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Su contenido contiene palabras prohibidas. Por favor, compruebe y modifique su entrada e inténtelo de nuevo.", + "IMAGE_SAFETY": "El contenido de la imagen generada ha sido bloqueado por motivos de seguridad. Intente modificar su solicitud de generación de imágenes.", + "LANGUAGE": "El idioma que está utilizando no es compatible por el momento. Intente volver a preguntar en inglés u otro idioma compatible.", + "OTHER": "El contenido ha sido bloqueado por una razón desconocida. Intente reformular su solicitud.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Su solicitud puede contener contenido prohibido. Ajústela para garantizar que cumple las políticas de uso.", + "RECITATION": "Su contenido ha sido bloqueado porque podría implicar problemas de derechos de autor. Intente usar contenido original o reformular su solicitud.", + "SAFETY": "Su contenido ha sido bloqueado por las políticas de seguridad. Intente ajustar su solicitud para evitar contenidos potencialmente dañinos o inapropiados.", + "SPII": "Su contenido puede contener información personal sensible. Para proteger la privacidad, elimine la información sensible antes de intentar de nuevo.", + "default": "Contenido bloqueado: {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "Lo sentimos, la cuota de esta clave ha alcanzado su límite. Por favor, verifique si el saldo de su cuenta es suficiente o aumente la cuota de la clave y vuelva a intentarlo.", "InvalidAccessCode": "La contraseña no es válida o está vacía. Por favor, introduce una contraseña de acceso válida o añade una clave API personalizada", "InvalidBedrockCredentials": "La autenticación de Bedrock no se ha completado con éxito, por favor, verifica AccessKeyId/SecretAccessKey e inténtalo de nuevo", diff --git a/locales/es-ES/models.json b/locales/es-ES/models.json index 9b4c02315b7..329c1b6afdc 100644 --- a/locales/es-ES/models.json +++ b/locales/es-ES/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 es una versión actualizada del modelo Qwen3-30B-A3B en modo no reflexivo. Es un modelo de expertos mixtos (MoE) con un total de 30.5 mil millones de parámetros y 3.3 mil millones de parámetros activados. El modelo ha mejorado significativamente en varios aspectos, incluyendo el seguimiento de instrucciones, razonamiento lógico, comprensión de texto, matemáticas, ciencias, codificación y uso de herramientas. Además, ha logrado avances sustanciales en la cobertura de conocimientos multilingües de cola larga y se alinea mejor con las preferencias del usuario en tareas subjetivas y abiertas, generando respuestas más útiles y textos de mayor calidad. También se ha mejorado la capacidad de comprensión de textos largos hasta 256K. Este modelo solo soporta el modo no reflexivo y no genera etiquetas `` en su salida." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es el último modelo de pensamiento de la serie Qwen3, publicado por el equipo Tongyi Qianwen de Alibaba. Como un modelo Mixture of Experts (MoE) con 30.500 millones de parámetros en total y 3.300 millones de parámetros activados, está enfocado en mejorar la capacidad de abordar tareas complejas. Este modelo muestra mejoras significativas en razonamiento lógico, matemáticas, ciencias, programación y en evaluaciones académicas que requieren conocimientos humanos especializados. Al mismo tiempo, presenta avances notables en capacidades generales como el cumplimiento de instrucciones, el uso de herramientas, la generación de texto y la alineación con las preferencias humanas. El modelo soporta de forma nativa la comprensión de contextos largos de 256K tokens y puede ampliarse hasta 1 millón de tokens. Esta versión está diseñada específicamente para el “modo de pensamiento”, con el objetivo de resolver tareas altamente complejas mediante razonamientos detallados y paso a paso; asimismo, sus capacidades como agente (Agent) también resultan sobresalientes." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 es un nuevo modelo de Tongyi Qianwen de próxima generación con capacidades significativamente mejoradas, alcanzando niveles líderes en la industria en razonamiento, general, agente y múltiples idiomas, y admite el cambio de modo de pensamiento." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct es un modelo de código de la serie Qwen3 desarrollado por el equipo Tongyi Qianwen (通义千问) de Alibaba. Como un modelo depurado y optimizado, mantiene un alto rendimiento y eficiencia a la vez que se centra en mejorar la capacidad de procesamiento de código. Este modelo muestra una ventaja de rendimiento notable frente a otros modelos de código abierto en tareas complejas como la programación agente (Agentic Coding), la automatización de operaciones en navegadores y la invocación de herramientas. Soporta de forma nativa contextos largos de 256K tokens y puede ampliarse hasta 1M tokens, lo que le permite entender y gestionar mejor repositorios de código a escala. Además, proporciona un sólido soporte de codificación por agentes para plataformas como Qwen Code y CLINE, y está diseñado con un formato específico para llamadas a funciones." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es un modelo de código publicado por Alibaba, hasta la fecha el más capaz en términos de agencia (agentic). Es un modelo de expertos mixtos (MoE) con 480 000 millones de parámetros en total y 35 000 millones de parámetros de activación, que logra un equilibrio entre eficiencia y rendimiento. El modelo admite de forma nativa una longitud de contexto de 256K (aprox. 260 000) tokens y puede ampliarse hasta 1 000 000 tokens mediante métodos de extrapolación como YaRN, lo que le permite manejar bases de código a gran escala y tareas de programación complejas. Qwen3-Coder está diseñado para flujos de trabajo de codificación orientados a agentes: no solo genera código, sino que puede interactuar de forma autónoma con herramientas y entornos de desarrollo para resolver problemas de programación complejos. En múltiples pruebas de referencia de tareas de codificación y de agente, este modelo ha alcanzado un nivel superior entre los modelos de código abierto, y su rendimiento puede compararse con el de modelos líderes como Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 es la última serie del modelo Qwen, que admite un contexto de 128k. En comparación con los modelos de código abierto más óptimos actuales, Qwen2-72B supera significativamente a los modelos líderes actuales en comprensión del lenguaje natural, conocimiento, código, matemáticas y capacidades multilingües." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] es un modelo refinado y de pesos abiertos para aplicaciones no comerciales. Mantiene una calidad de imagen y capacidad de seguimiento de instrucciones similar a la versión profesional de FLUX, pero con mayor eficiencia operativa. En comparación con modelos estándar de tamaño similar, es más eficiente en el uso de recursos." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Generación y edición de imágenes contextuales de vanguardia — combinando texto e imágenes para obtener resultados precisos y coherentes." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Generación y edición de imágenes contextuales de vanguardia: combina texto e imágenes para obtener resultados precisos y coherentes." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Modelo FLUX.1 centrado en tareas de edición de imágenes, compatible con entradas de texto e imagen." }, "flux-merged": { "description": "El modelo FLUX.1-merged combina las características profundas exploradas durante la fase de desarrollo de “DEV” con las ventajas de ejecución rápida representadas por “Schnell”. Esta combinación no solo amplía los límites de rendimiento del modelo, sino que también amplía su rango de aplicaciones." }, + "flux-pro": { + "description": "Modelo comercial de generación de imágenes por IA de primer nivel — calidad de imagen incomparable y gran diversidad de resultados." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Modelo profesional mejorado de generación de imágenes con IA — ofrece una calidad de imagen excepcional y una capacidad precisa para seguir las indicaciones." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Generación de imágenes por IA de ultra alta resolución — compatible con salida de 4 megapíxeles; genera imágenes en alta definición en menos de 10 segundos." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] puede procesar texto e imágenes de referencia como entrada, logrando sin problemas ediciones locales específicas y transformaciones complejas de escenas completas." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash es el modelo de mejor relación calidad-precio de Google, que ofrece funcionalidades completas." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview es el modelo multimodal nativo más reciente, rápido y eficiente de Google; le permite generar y editar imágenes a través de conversaciones." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite es el modelo más pequeño y rentable de Google, diseñado para un uso a gran escala." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Versión ultra rápida de GLM-4.5, que combina un rendimiento potente con una velocidad de generación de hasta 100 tokens por segundo." }, + "glm-4.5v": { + "description": "La nueva generación del modelo de razonamiento visual de Zhipu, basada en la arquitectura MOE, cuenta con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros de activación; alcanza el estado del arte (SOTA) entre los modelos multimodales de código abierto de la misma categoría a nivel mundial en diversas pruebas de referencia, y cubre tareas comunes como comprensión de imágenes, vídeo, documentos y tareas de interfaz gráfica de usuario (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V proporciona una poderosa capacidad de comprensión e inferencia de imágenes, soportando diversas tareas visuales." }, @@ -1433,9 +1463,7 @@ "gpt-4.1-nano": { "description": "GPT-4.1 mini ofrece un equilibrio entre inteligencia, velocidad y costo, lo que lo convierte en un modelo atractivo para muchos casos de uso." }, - "gpt-4.5-preview": { - "description": "Versión de investigación de GPT-4.5, que es nuestro modelo GPT más grande y potente hasta la fecha. Posee un amplio conocimiento del mundo y puede comprender mejor la intención del usuario, lo que lo hace destacar en tareas creativas y planificación autónoma. GPT-4.5 acepta entradas de texto e imagen y genera salidas de texto (incluidas salidas estructuradas). Soporta funciones clave para desarrolladores, como llamadas a funciones, API por lotes y salida en streaming. En tareas que requieren pensamiento creativo, abierto y diálogo (como escritura, aprendizaje o exploración de nuevas ideas), GPT-4.5 brilla especialmente. La fecha límite de conocimiento es octubre de 2023." - }, + "gpt-4.5-preview": "GPT-4.5-preview es el modelo de propósito general más reciente, con un profundo conocimiento del mundo y una mejor comprensión de las intenciones de los usuarios; destaca en tareas creativas y en la planificación de agentes. El conocimiento de este modelo está actualizado hasta octubre de 2023.", "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o es un modelo dinámico que se actualiza en tiempo real para mantener la versión más actual. Combina una poderosa comprensión y generación de lenguaje, adecuado para aplicaciones a gran escala, incluyendo servicio al cliente, educación y soporte técnico." }, @@ -1637,9 +1665,18 @@ "image-01-live": { "description": "Modelo de generación de imágenes con detalles finos, soporta generación a partir de texto y configuración de estilo artístico." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Versión Fast de la serie de modelos Imagen de texto a imagen de cuarta generación" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Serie Imagen de cuarta generación para generar imágenes a partir de texto." + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Serie de modelos de texto a imagen de cuarta generación de Imagen" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen, serie de modelos de texto a imagen de cuarta generación, versión Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Serie de modelos de texto a imagen de cuarta generación de Imagen, versión Ultra" }, @@ -1679,6 +1716,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 es un modelo base con arquitectura MoE que posee capacidades excepcionales en código y agentes, con un total de 1T parámetros y 32B parámetros activados. En pruebas de rendimiento en categorías principales como razonamiento general, programación, matemáticas y agentes, el modelo K2 supera a otros modelos de código abierto populares." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 es un modelo base con arquitectura MoE que ofrece potentes capacidades para código y agentes, con 1T parámetros totales y 32B parámetros activados. En las pruebas de referencia en categorías principales como razonamiento de conocimiento general, programación, matemáticas y agentes, el rendimiento del modelo K2 supera al de otros modelos de código abierto más extendidos." + }, "kimi-latest": { "description": "El producto asistente inteligente Kimi utiliza el último modelo grande de Kimi, que puede incluir características que aún no están estables. Soporta la comprensión de imágenes y seleccionará automáticamente el modelo de facturación de 8k/32k/128k según la longitud del contexto de la solicitud." }, @@ -1763,6 +1803,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA es un modelo multimodal que combina un codificador visual y Vicuna, utilizado para una poderosa comprensión visual y lingüística." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 es un modelo de inferencia de última generación lanzado por Mistral AI en julio de 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral está diseñado para la investigación científica y el razonamiento matemático, proporcionando capacidades de cálculo efectivas y explicación de resultados." }, @@ -2094,7 +2137,7 @@ "description": "o1-mini es un modelo de inferencia rápido y rentable diseñado para aplicaciones de programación, matemáticas y ciencias. Este modelo tiene un contexto de 128K y una fecha de corte de conocimiento en octubre de 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 es el nuevo modelo de inferencia de OpenAI, adecuado para tareas complejas que requieren un amplio conocimiento general. Este modelo tiene un contexto de 128K y una fecha de corte de conocimiento en octubre de 2023." + "description": "Enfocado en el razonamiento avanzado y en la resolución de problemas complejos, incluidas tareas de matemáticas y de ciencias. Es ideal para aplicaciones que requieren una comprensión profunda del contexto y flujos de trabajo autónomos." }, "o1-pro": { "description": "La serie o1 ha sido entrenada mediante aprendizaje reforzado para pensar antes de responder y ejecutar tareas de razonamiento complejas. El modelo o1-pro utiliza más recursos computacionales para un pensamiento más profundo, proporcionando respuestas de calidad superior de manera constante." @@ -2213,8 +2256,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "El modelo de código Tongyi Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "La serie Tongyi Qianwen ofrece modelos de la mayor rapidez y de coste extremadamente bajo, adecuados para tareas sencillas." + }, "qwen-image": { - "description": "Potente modelo de imágenes en bruto del equipo Qwen, con impresionante capacidad para generar texto en chino y diversos estilos visuales de imágenes." + "description": "Qwen-Image es un modelo de generación de imágenes de uso general que admite diversos estilos artísticos y destaca por su capacidad para renderizar textos complejos, especialmente textos en chino e inglés. El modelo soporta maquetación en varias líneas, generación de texto a nivel de párrafo y representación de detalles finos, lo que permite crear diseños complejos que combinan texto e imagen." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Modelo profesional de edición de imágenes lanzado por el equipo Qwen. Admite edición semántica y de apariencia, puede editar con precisión texto en chino e inglés y realizar ediciones de alta calidad, como transferencia de estilo y rotación de objetos." }, "qwen-long": { "description": "Qwen es un modelo de lenguaje a gran escala que admite contextos de texto largos y funciones de conversación basadas en documentos largos y múltiples." @@ -2241,7 +2290,7 @@ "description": "La versión mejorada del modelo de lenguaje a gran escala Qwen admite entradas en diferentes idiomas como chino e inglés." }, "qwen-turbo": { - "description": "El modelo de lenguaje a gran escala Qwen-Turbo admite entradas en diferentes idiomas como chino e inglés." + "description": "通义千问 Turbo dejará de recibir actualizaciones; se recomienda sustituirlo por 通义千问 Flash. 通义千问 es un modelo de lenguaje a gran escala que admite entradas en chino, inglés y otros idiomas." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL admite formas de interacción flexibles, incluyendo múltiples imágenes, preguntas y respuestas en múltiples rondas, y capacidades creativas." @@ -2558,9 +2607,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Nueva generación del modelo Step Star para generación de imágenes, enfocado en tareas de generación basadas en texto, capaz de crear imágenes de alta calidad según descripciones proporcionadas por el usuario. El nuevo modelo produce imágenes con texturas más realistas y mejor capacidad para generar texto en chino e inglés." }, + "step-3": { + "description": "Este modelo cuenta con una destacada capacidad de percepción visual y de razonamiento complejo. Es capaz de realizar con precisión la comprensión de conocimientos complejos entre distintos ámbitos, el análisis cruzado de información matemática y visual, así como una amplia variedad de problemas de análisis visual en la vida cotidiana." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Este modelo es un gran modelo de inferencia con una poderosa capacidad de comprensión de imágenes, capaz de procesar información de imágenes y texto, generando contenido textual tras un profundo razonamiento. Este modelo destaca en el campo del razonamiento visual, además de poseer capacidades de razonamiento matemático, de código y textual de primer nivel. La longitud del contexto es de 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 es un modelo de inferencia multimodal de vanguardia publicado por 阶跃星辰 (StepFun), construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 321B de parámetros totales y 38B de parámetros de activación. El modelo presenta un diseño de extremo a extremo orientado a minimizar el coste de decodificación, al tiempo que ofrece un rendimiento de primer nivel en razonamiento visual-lingüístico. Gracias al diseño sinérgico entre la atención por descomposición de múltiples matrices (MFA) y el desacoplamiento atención‑FFN (AFD), Step3 mantiene una eficiencia sobresaliente tanto en aceleradores de gama alta como de gama baja. En la fase de preentrenamiento, Step3 procesó más de 20T de tokens de texto y 4T de tokens mixtos imagen-texto, abarcando más de una decena de idiomas. El modelo ha alcanzado niveles líderes entre los modelos de código abierto en múltiples benchmarks, incluidos matemáticas, código y tareas multimodales." + }, "taichu_llm": { "description": "El modelo de lenguaje Taichu de Zīdōng tiene una poderosa capacidad de comprensión del lenguaje, así como habilidades en creación de textos, preguntas y respuestas, programación de código, cálculos matemáticos, razonamiento lógico, análisis de sentimientos y resúmenes de texto. Combina de manera innovadora el preentrenamiento con grandes datos y un conocimiento rico de múltiples fuentes, perfeccionando continuamente la tecnología algorítmica y absorbiendo nuevos conocimientos en vocabulario, estructura, gramática y semántica de grandes volúmenes de datos textuales, logrando una evolución constante del modelo. Proporciona a los usuarios información y servicios más convenientes, así como una experiencia más inteligente." }, @@ -2707,5 +2762,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air es un modelo base diseñado para aplicaciones de agentes inteligentes, utilizando arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Está profundamente optimizado para llamadas a herramientas, navegación web, ingeniería de software y programación frontend, soportando integración fluida con agentes de código como Claude Code y Roo Code. GLM-4.5 emplea un modo de inferencia híbrido que se adapta a escenarios de razonamiento complejo y uso cotidiano." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V es la última generación de modelo de lenguaje visual (VLM) publicada por Zhipu AI. Este modelo se basa en el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que cuenta con 106.000 millones de parámetros totales y 12.000 millones de parámetros de activación, y emplea una arquitectura de expertos mixtos (MoE) para lograr un rendimiento excelente con un coste de inferencia reducido. Técnicamente, GLM-4.5V continúa la línea de GLM-4.1V-Thinking e introduce innovaciones como el codificado rotacional de posiciones en 3D (3D-RoPE), que mejora de forma notable la percepción y el razonamiento sobre las relaciones en el espacio tridimensional. Gracias a optimizaciones en preentrenamiento, ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo, este modelo es capaz de procesar diversos tipos de contenido visual, como imágenes, vídeo y documentos largos, y ha alcanzado niveles punteros entre los modelos open source de su categoría en 41 benchmarks multimodales públicos. Además, el modelo incorpora un interruptor de 'modo de pensamiento' que permite a los usuarios alternar entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar eficiencia y rendimiento." } } diff --git a/locales/es-ES/providers.json b/locales/es-ES/providers.json index 5ed095c77f6..ac1d1e48bcb 100644 --- a/locales/es-ES/providers.json +++ b/locales/es-ES/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock es un servicio proporcionado por Amazon AWS, enfocado en ofrecer modelos de lenguaje y visuales avanzados para empresas. Su familia de modelos incluye la serie Claude de Anthropic, la serie Llama 3.1 de Meta, entre otros, abarcando una variedad de opciones desde ligeras hasta de alto rendimiento, apoyando tareas como generación de texto, diálogos y procesamiento de imágenes, adecuadas para aplicaciones empresariales de diferentes escalas y necesidades." }, + "bfl": { + "description": "Laboratorio líder en investigación de inteligencia artificial de vanguardia, construyendo la infraestructura visual del mañana." + }, "cloudflare": { "description": "Ejecuta modelos de aprendizaje automático impulsados por GPU sin servidor en la red global de Cloudflare." }, diff --git a/locales/fa-IR/components.json b/locales/fa-IR/components.json index a8ed8b64e7e..6792bd63a7f 100644 --- a/locales/fa-IR/components.json +++ b/locales/fa-IR/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "افزودن پارامتر", + "argumentPlaceholder": "پارامتر {{index}}", + "enterFirstArgument": "اولین پارامتر را وارد کنید..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "فایل‌ها را اینجا بکشید، امکان بارگذاری چندین تصویر وجود دارد.", "dragFileDesc": "تصاویر و فایل‌ها را اینجا بکشید، امکان بارگذاری چندین تصویر و فایل وجود دارد.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} بارگذاری شده" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "اندازه فایل از حد مجاز فراتر رفته", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) از حداکثر اندازه مجاز {{maxSize}} فراتر رفته است", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} فایل از حداکثر اندازه مجاز {{maxSize}} فراتر رفته‌اند: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "تعداد تصاویر از حد مجاز فراتر رفته" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/fa-IR/error.json b/locales/fa-IR/error.json index 4cbbbfa7ae0..3bdb331396b 100644 --- a/locales/fa-IR/error.json +++ b/locales/fa-IR/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "متأسفیم، پیام نتوانست به درستی ارسال شود، لطفاً محتوا را کپی کرده و دوباره ارسال کنید، پس از تازه‌سازی صفحه، این پیام حفظ نخواهد شد", "ExceededContextWindow": "محتوای درخواست فعلی از طول قابل پردازش مدل فراتر رفته است، لطفاً حجم محتوا را کاهش داده و دوباره تلاش کنید", "FreePlanLimit": "شما در حال حاضر کاربر رایگان هستید و نمی‌توانید از این قابلیت استفاده کنید، لطفاً به یک طرح پولی ارتقا دهید تا ادامه دهید", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "محتوای شما حاوی واژگان ممنوعه است. لطفاً ورودی خود را بررسی و اصلاح کرده و دوباره تلاش کنید.", + "IMAGE_SAFETY": "تولید تصویر به دلایل امنیتی مسدود شد. لطفاً درخواست تولید تصویر را ویرایش کرده و دوباره تلاش کنید.", + "LANGUAGE": "زبان مورد استفادهٔ شما در حال حاضر پشتیبانی نمی‌شود. لطفاً به انگلیسی یا یکی از زبان‌های پشتیبانی‌شده سؤال خود را مطرح کنید.", + "OTHER": "به‌خاطر یک مشکل نامشخص، محتوا مسدود شد. لطفاً درخواست خود را مجدداً بیان کنید.", + "PROHIBITED_CONTENT": "درخواست شما ممکن است شامل محتوای ممنوعه باشد. لطفاً درخواست خود را اصلاح کنید تا با ضوابط استفاده سازگار باشد.", + "RECITATION": "محتوای شما به‌خاطر احتمال نقض حق نشر مسدود شد. لطفاً از محتوای اصلی استفاده کنید یا درخواست خود را بازنویسی کنید.", + "SAFETY": "محتوای شما به‌خاطر سیاست‌های ایمنی مسدود شد. لطفاً درخواست خود را طوری تنظیم کنید که شامل محتوای مضر یا نامناسب نباشد.", + "SPII": "محتوای شما ممکن است شامل اطلاعات حساس هویتی شخصی باشد. برای حفاظت از حریم خصوصی، لطفاً اطلاعات حساس مرتبط را حذف کرده و دوباره تلاش کنید.", + "default": "محتوا مسدود شد: {{blockReason}}. لطفاً درخواست خود را اصلاح کرده و دوباره تلاش کنید." + }, "InsufficientQuota": "متأسفیم، سهمیه این کلید به حداکثر رسیده است، لطفاً موجودی حساب خود را بررسی کرده یا سهمیه کلید را افزایش دهید و دوباره تلاش کنید", "InvalidAccessCode": "رمز عبور نادرست یا خالی است، لطفاً رمز عبور صحیح را وارد کنید یا API Key سفارشی اضافه کنید", "InvalidBedrockCredentials": "اعتبارسنجی Bedrock ناموفق بود، لطفاً AccessKeyId/SecretAccessKey را بررسی کرده و دوباره تلاش کنید", diff --git a/locales/fa-IR/models.json b/locales/fa-IR/models.json index c882de452bb..7d05672be69 100644 --- a/locales/fa-IR/models.json +++ b/locales/fa-IR/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 نسخه به‌روزرسانی شده مدل غیرتفکری Qwen3-30B-A3B است. این یک مدل متخصص ترکیبی (MoE) با مجموع ۳۰.۵ میلیارد پارامتر و ۳.۳ میلیارد پارامتر فعال است. این مدل در جنبه‌های مختلف بهبودهای کلیدی داشته است، از جمله افزایش قابل توجه در پیروی از دستورالعمل‌ها، استدلال منطقی، درک متن، ریاضیات، علوم، برنامه‌نویسی و استفاده از ابزارها. همچنین، پیشرفت قابل توجهی در پوشش دانش چندزبانه و تطابق بهتر با ترجیحات کاربران در وظایف ذهنی و باز دارد، که منجر به تولید پاسخ‌های مفیدتر و متون با کیفیت بالاتر می‌شود. علاوه بر این، توانایی درک متن‌های بلند این مدل تا ۲۵۶ هزار توکن افزایش یافته است. این مدل فقط از حالت غیرتفکری پشتیبانی می‌کند و خروجی آن شامل برچسب‌های `` نخواهد بود." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 توسط تیم Tongyi Qianwen شرکت علی‌بابا به‌عنوان جدیدترین مدل «تفکر» از سری Qwen3 منتشر شده است. این مدل که یک مدل ترکیبی از متخصصان (MoE) با مجموع 30.5 میلیارد پارامتر و 3.3 میلیارد پارامتر فعال‌شونده است، بر ارتقای توانایی پردازش وظایف پیچیده تمرکز دارد. این مدل در معیارهای علمی نیازمند تخصص انسانی—از جمله استدلال منطقی، ریاضیات، علوم و برنامه‌نویسی—بهبود قابل‌توجهی در عملکرد نشان داده است. همچنین توانمندی‌های عمومی آن در پیروی از دستورالعمل‌ها، استفاده از ابزارها، تولید متن و همسویی با ترجیح‌های انسانی نیز به‌سرعت تقویت شده‌اند. مدل به‌طور ذاتی از درک بافت‌های طولانی تا 256K پشتیبانی می‌کند و قابل گسترش تا 1,000,000 توکن است. این نسخه به‌طور ویژه برای «حالت تفکر» طراحی شده است تا از طریق استدلال گام‌به‌گام دقیق مسائل بسیار پیچیده را حل کند و قابلیت‌های عامل (Agent) آن نیز درخشان است." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 یک مدل بزرگ جدید با توانایی‌های بهبود یافته است که در استدلال، عمومی، نمایندگی و چند زبانی به سطح پیشرفته صنعت دست یافته و از تغییر حالت تفکر پشتیبانی می‌کند." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 یک مدل بزرگ جدید با توانایی‌های بهبود یافته است که در استدلال، عمومی، نمایندگی و چند زبانی به سطح پیشرفته صنعت دست یافته و از تغییر حالت تفکر پشتیبانی می‌کند." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct یک مدل کدنویسی از مجموعه Qwen3 است که توسط تیم Tongyi Qianwen شرکت علی‌بابا توسعه یافته است. به‌عنوان یک مدل پالایش‌شده و بهینه‌شده، این مدل در حالی که عملکرد و کارایی بالایی را حفظ می‌کند، بر بهبود توانمندی‌های پردازش کد متمرکز شده است. این مدل در وظایف پیچیده‌ای مانند برنامه‌نویسی عامل‌محور (Agentic Coding)، خودکارسازی عملیات مرورگر و فراخوانی ابزارها، نسبت به مدل‌های متن‌باز مزایای عملکرد چشمگیری از خود نشان می‌دهد. این مدل به‌صورت بومی از زمینه‌های متنی طولانی تا 256K توکن پشتیبانی می‌کند و قابل گسترش تا 1M توکن است، که امکان درک و پردازش در سطح مخازن کد را بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، این مدل پشتیبانی قدرتمندی برای کدنویسی عاملی در پلتفرم‌هایی مانند Qwen Code و CLINE فراهم می‌آورد و فرمت ویژه‌ای برای فراخوانی توابع طراحی شده است." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct مدلی برای برنامه‌نویسی است که توسط علی‌بابا منتشر شده و تا کنون بیشترین قابلیت‌های عامل‌محور (Agentic) را داراست. این مدل یک مدل ترکیب متخصصان (Mixture of Experts - MoE) با حدود 480 میلیارد پارامتر کل و 35 میلیارد پارامتر فعال است که تعادلی میان کارایی و عملکرد برقرار می‌کند. این مدل به‌صورت بومی از طول زمینه 256K (حدود 260 هزار) توکن پشتیبانی می‌کند و با استفاده از روش‌های برون‌یابی مانند YaRN می‌تواند تا 1,000,000 توکن گسترش یابد، که آن را قادر می‌سازد مخازن کد بزرگ و وظایف پیچیده برنامه‌نویسی را پردازش کند. Qwen3-Coder برای جریان‌های کاری کدنویسی عامل‌محور طراحی شده است؛ نه تنها می‌تواند کد تولید کند، بلکه قادر است به‌صورت خودکار با ابزارها و محیط‌های توسعه تعامل نماید تا مسائل پیچیده برنامه‌نویسی را حل کند. در چندین بنچ‌مارک مربوط به کدنویسی و وظایف عامل، این مدل در میان مدل‌های متن‌باز در سطح برتر قرار گرفته و عملکرد آن با مدل‌های پیشرو مانند Claude Sonnet 4 قابل مقایسه است." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 جدیدترین سری مدل‌های Qwen است که از 128k زمینه پشتیبانی می‌کند. در مقایسه با بهترین مدل‌های متن‌باز فعلی، Qwen2-72B در درک زبان طبیعی، دانش، کد، ریاضی و چندزبانگی به طور قابل توجهی از مدل‌های پیشرو فعلی فراتر رفته است." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] یک مدل وزن باز و پالایش شده متن‌باز برای کاربردهای غیرتجاری است. این مدل کیفیت تصویر و پیروی از دستورالعمل را نزدیک به نسخه حرفه‌ای FLUX حفظ کرده و در عین حال کارایی اجرایی بالاتری دارد. نسبت به مدل‌های استاندارد با اندازه مشابه، بهره‌وری منابع بهتری دارد." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "پیشرفته‌ترین فناوری تولید و ویرایش تصاویر مبتنی بر زمینه — ترکیب متن و تصویر برای دستیابی به نتایجی دقیق و منسجم." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "پیشرفته‌ترین تولید و ویرایش تصاویر زمینه‌ای — ترکیب متن و تصویر برای به‌دست آوردن نتایجی دقیق و منسجم." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "مدل FLUX.1 متمرکز بر وظایف ویرایش تصویر، با پشتیبانی از ورودی‌های متنی و تصویری." }, "flux-merged": { "description": "مدل FLUX.1-merged ترکیبی از ویژگی‌های عمیق کشف شده در مرحله توسعه \"DEV\" و مزایای اجرای سریع \"Schnell\" است. این اقدام باعث افزایش مرزهای عملکرد مدل و گسترش دامنه کاربردهای آن شده است." }, + "flux-pro": { + "description": "پیشرفته‌ترین مدل تولید تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای مصارف تجاری — کیفیت تصویر بی‌نظیر و تنوع خروجی چشمگیر." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "نسخهٔ ارتقاء یافتهٔ مدل تولید تصویر حرفه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی — کیفیت تصویر برجسته و توانایی دقیق در پیروی از پرومپت‌ها را ارائه می‌دهد." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "تولید تصاویر هوش مصنوعی با رزولوشن فوق‌العاده — پشتیبانی از خروجی ۴ مگاپیکسلی و تولید تصاویر با وضوح بالا در کمتر از ۱۰ ثانیه." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] قادر است متن و تصاویر مرجع را به عنوان ورودی پردازش کند و ویرایش‌های موضعی هدفمند و تغییرات پیچیده در کل صحنه را به‌صورت یکپارچه انجام دهد." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash مدل با بهترین نسبت قیمت به کارایی گوگل است که امکانات جامع را ارائه می‌دهد." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview آخرین، سریع‌ترین و کارآمدترین مدل چندمودالی بومی گوگل است که به شما امکان می‌دهد از طریق گفتگو تصاویر را تولید و ویرایش کنید." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite کوچک‌ترین و مقرون‌به‌صرفه‌ترین مدل گوگل است که برای استفاده در مقیاس وسیع طراحی شده است." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "نسخه فوق‌العاده سریع GLM-4.5 که در کنار قدرت عملکرد، سرعت تولید تا 100 توکن در ثانیه را ارائه می‌دهد." }, + "glm-4.5v": { + "description": "نسل جدید مدل استنتاج بصری Zhipu مبتنی بر معماری MOE، با مجموع 106B پارامتر و 12B پارامتر فعال، در انواع بنچ‌مارک‌ها به SOTA در میان مدل‌های چندمودال متن‌باز هم‌رده در سطح جهانی دست یافته است و وظایف متداولی مانند درک تصویر، ویدئو، اسناد و تعامل با رابط‌های گرافیکی (GUI) را پوشش می‌دهد." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V قابلیت‌های قدرتمندی در درک و استدلال تصویری ارائه می‌دهد و از وظایف مختلف بصری پشتیبانی می‌کند." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini تعادلی بین هوش، سرعت و هزینه ارائه می‌دهد و آن را به مدلی جذاب در بسیاری از موارد استفاده تبدیل می‌کند." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "نسخه پیش‌نمایش تحقیقاتی GPT-4.5، بزرگ‌ترین و قدرتمندترین مدل GPT ما تا به امروز است. این مدل دارای دانش وسیع جهانی است و می‌تواند بهتر از قبل نیت‌های کاربران را درک کند، که باعث می‌شود در وظایف خلاقانه و برنامه‌ریزی مستقل عملکرد فوق‌العاده‌ای داشته باشد. GPT-4.5 قادر به پذیرش ورودی‌های متنی و تصویری است و خروجی‌های متنی (شامل خروجی‌های ساختاریافته) تولید می‌کند. از ویژگی‌های کلیدی توسعه‌دهندگان مانند فراخوانی توابع، API دسته‌ای و خروجی جریانی پشتیبانی می‌کند. در وظایفی که نیاز به تفکر خلاق، تفکر باز و گفتگو دارند (مانند نوشتن، یادگیری یا کاوش ایده‌های جدید)، GPT-4.5 به‌ویژه عملکرد خوبی دارد. تاریخ قطع دانش در اکتبر 2023 است." + "description": "GPT-4.5-preview یک مدل عمومی و جدید است که دانش گسترده‌ای از جهان دارد و درک عمیق‌تری از نیت کاربران ارائه می‌دهد؛ در انجام وظایف خلاقانه و برنامه‌ریزی به‌عنوان عامل (agent planning) توانمند است. دانش این مدل تا اکتبر ۲۰۲۳ به‌روز است." }, "gpt-4o": { "description": "پیشرفته‌ترین مدل چندوجهی در سری GPT-4 OpenAI که می‌تواند ورودی‌های متنی و تصویری را پردازش کند." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "مدل تولید تصویر با نمایش ظریف که از تولید تصویر از متن پشتیبانی می‌کند و امکان تنظیم سبک نقاشی را دارد." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "سری مدل‌های متن‌به‌تصویر Imagen، نسل چهارم، نسخهٔ سریع" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "سری مدل‌های Imagen نسل چهارم برای تولید تصویر از متن" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "سری مدل متن به تصویر نسل چهارم Imagen" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "نسخهٔ اولترا از مجموعهٔ مدل‌های متن‌به‌تصویر Imagen نسل چهارم" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "نسخه اولترا سری مدل متن به تصویر نسل چهارم Imagen" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 یک مدل پایه با معماری MoE است که دارای توانایی‌های بسیار قوی در کدنویسی و عامل‌سازی است، با مجموع یک تریلیون پارامتر و 32 میلیارد پارامتر فعال. در تست‌های معیار عملکرد در حوزه‌های دانش عمومی، برنامه‌نویسی، ریاضیات و عامل‌ها، مدل K2 عملکردی فراتر از سایر مدل‌های متن‌باز اصلی دارد." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 یک مدل پایه با معماری MoE است که دارای توانمندی‌های بسیار قوی در حوزهٔ برنامه‌نویسی و عامل‌ها (Agent) می‌باشد. مجموع پارامترها 1T و پارامترهای فعال‌شده 32B است. در آزمون‌های بنچمارک در دسته‌های اصلی مانند استدلال دانش عمومی، برنامه‌نویسی، ریاضیات و Agent، عملکرد مدل K2 از سایر مدل‌های متن‌باز مرسوم پیشی گرفته است." + }, "kimi-latest": { "description": "محصول دستیار هوشمند کیمی از جدیدترین مدل بزرگ کیمی استفاده می‌کند و ممکن است شامل ویژگی‌های ناپایدار باشد. از درک تصویر پشتیبانی می‌کند و به‌طور خودکار بر اساس طول متن درخواست، مدل‌های 8k/32k/128k را به‌عنوان مدل محاسبه انتخاب می‌کند." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA یک مدل چندوجهی است که رمزگذار بصری و Vicuna را برای درک قدرتمند زبان و تصویر ترکیب می‌کند." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 یک مدل استنتاج پیشرفته است که توسط Mistral AI در ژوئیهٔ ۲۰۲۵ منتشر شد." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral به‌طور ویژه برای تحقیقات علمی و استدلال‌های ریاضی طراحی شده است و توانایی محاسباتی مؤثر و تفسیر نتایج را ارائه می‌دهد." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "کوچکتر و سریعتر از o1-preview، با ۸۰٪ هزینه کمتر، و عملکرد خوب در تولید کد و عملیات با زمینه‌های کوچک." }, "o1-preview": { - "description": "تمرکز بر استدلال پیشرفته و حل مسائل پیچیده، از جمله وظایف ریاضی و علمی. بسیار مناسب برای برنامه‌هایی که نیاز به درک عمیق از زمینه و جریان کاری خودمختار دارند." + "description": "متمرکز بر استدلال پیشرفته و حل مسائل پیچیده، از جمله مسائل ریاضی و علمی. بسیار مناسب برای برنامه‌هایی که نیاز به درک عمیقِ زمینه و جریان‌های کاری خودگردان دارند." }, "o1-pro": { "description": "مدل‌های سری o1 با آموزش تقویت یادگیری قادرند پیش از پاسخ‌دهی تفکر کنند و وظایف استدلال پیچیده را انجام دهند. مدل o1-pro از منابع محاسباتی بیشتری استفاده می‌کند تا تفکر عمیق‌تری داشته باشد و پاسخ‌های با کیفیت‌تری ارائه دهد." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "مدل کدنویسی تونگی چیان‌ون." }, + "qwen-flash": { + "description": "مدل‌های سری «通义千问» با سریع‌ترین پاسخ‌دهی و هزینه‌ای بسیار پایین، مناسب برای وظایف ساده." + }, "qwen-image": { - "description": "مدل قدرتمند تولید تصویر خام از تیم Qwen، با توانایی چشمگیر در تولید متن‌های چینی و سبک‌های بصری متنوع تصاویر." + "description": "Qwen-Image یک مدل عمومی تولید تصویر است که از سبک‌های هنری متنوعی پشتیبانی می‌کند و به‌ویژه در رندر متن‌های پیچیده تبحر دارد، به‌خصوص رندر متن‌های چینی و انگلیسی. این مدل از چینش چندخطی، تولید متن در سطح پاراگراف و بازنمایی جزئیات ریز پشتیبانی می‌کند و قادر است طراحی‌های پیچیده ترکیبی متن و تصویر را تحقق بخشد." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "مدل ویرایش تصویر حرفه‌ای منتشرشده توسط تیم Qwen که از ویرایش معنایی و ویرایش ظاهر پشتیبانی می‌کند، قادر به ویرایش دقیق متن‌های چینی و انگلیسی بوده و امکان تبدیل سبک، چرخش اشیاء و دیگر ویرایش‌های تصویری با کیفیت بالا را فراهم می‌آورد." }, "qwen-long": { "description": "مدل زبانی بسیار بزرگ Tongyi Qianwen که از متن‌های طولانی و همچنین قابلیت مکالمه در چندین سناریو مانند اسناد طولانی و چندین سند پشتیبانی می‌کند." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "مدل زبان بسیار بزرگ Qwen در نسخه تقویت شده، از ورودی زبان‌های مختلف مانند چینی و انگلیسی پشتیبانی می‌کند." }, "qwen-turbo": { - "description": "مدل زبان بسیار بزرگ Qwen، از ورودی زبان‌های مختلف مانند چینی و انگلیسی پشتیبانی می‌کند." + "description": "نسخهٔ Turbo مدل «通义千问» از این پس به‌روزرسانی نخواهد شد؛ پیشنهاد می‌شود آن را با «通义千问 Flash» جایگزین کنید. 通义千问 یک مدل زبانی فوق‌العاده بزرگ است که از ورودی‌هایی به زبان‌های چینی، انگلیسی و دیگر زبان‌ها پشتیبانی می‌کند." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "مدل Qwen-VL از روش‌های تعاملی انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند، از جمله قابلیت‌های چندتصویری، پرسش و پاسخ چندمرحله‌ای و خلاقیت." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "مدل نسل جدید Step Star برای تولید تصویر است که بر تولید تصویر بر اساس توصیف متنی کاربر تمرکز دارد و تصاویر با کیفیت بالا تولید می‌کند. مدل جدید تصاویر با بافت واقعی‌تر و توانایی تولید متن‌های چینی و انگلیسی قوی‌تر دارد." }, + "step-3": { + "description": "این مدل از توانایی‌های قوی در ادراک بصری و استدلال پیچیده برخوردار است. می‌تواند به‌دقت مفاهیم پیچیده میان‌رشته‌ای را درک کند، تحلیل‌های تقاطعی اطلاعات ریاضی و بصری را انجام دهد و به انواع مسائل تحلیل بصری در زندگی روزمره پاسخ دهد." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "این مدل یک مدل استدلال بزرگ با توانایی‌های قوی در درک تصویر است که می‌تواند اطلاعات تصویری و متنی را پردازش کند و پس از تفکر عمیق، متن تولید کند. این مدل در زمینه استدلال بصری عملکرد برجسته‌ای دارد و همچنین دارای توانایی‌های ریاضی، کدنویسی و استدلال متنی در سطح اول است. طول متن زمینه‌ای 100k است." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 یک مدل استنتاج چندمودالی پیشرفته است که توسط شرکت StepFun منتشر شده است. این مدل بر پایهٔ معماری مخلوط متخصصان (MoE) با مجموع 321 میلیارد پارامتر و 38 میلیارد پارامتر فعال ساخته شده است. طراحی آن انتها‌به‌انتها است و هدفش کمینه‌سازی هزینهٔ رمزگشایی در حالی‌ست که در استدلال بینایی-زبانی عملکردی در سطح برتر ارائه می‌دهد. از طریق طراحی هم‌افزا مبتنی بر توجه چند-ماتریسی تجزیه‌شده (MFA) و جداسازی توجه و FFN (AFD)، Step3 قادر است کارایی برجسته‌ای را هم روی شتاب‌دهنده‌های رده‌پرچم‌دار و هم روی شتاب‌دهنده‌های سطح پایین حفظ کند. در مرحلهٔ پیش‌آموزش، Step3 بیش از 20T توکن متنی و 4T توکن ترکیبی تصویر-متن را پردازش کرده و بیش از ده زبان را پوشش داده است. این مدل در بنچ‌مارک‌های متعددی از جمله ریاضیات، کدنویسی و چندمودال در میان مدل‌های متن‌باز در جایگاه پیشرو قرار گرفته است." + }, "taichu_llm": { "description": "Taichu 2.0 بر اساس حجم زیادی از داده‌های با کیفیت بالا آموزش دیده است و دارای توانایی‌های قوی‌تری در درک متن، تولید محتوا، پرسش و پاسخ در مکالمه و غیره می‌باشد." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air یک مدل پایه طراحی شده برای کاربردهای عامل هوشمند است که از معماری Mixture-of-Experts استفاده می‌کند. این مدل در زمینه‌های فراخوانی ابزار، مرور وب، مهندسی نرم‌افزار و برنامه‌نویسی فرانت‌اند بهینه‌سازی عمیق شده و از ادغام بی‌وقفه با عامل‌های کد مانند Claude Code و Roo Code پشتیبانی می‌کند. GLM-4.5 از حالت استدلال ترکیبی بهره می‌برد و می‌تواند در سناریوهای استدلال پیچیده و استفاده روزمره به خوبی عمل کند." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V نسل جدیدی از مدل‌های زبان-بینایی (VLM) است که توسط Zhipu AI (智谱 AI) منتشر شده. این مدل بر پایهٔ مدل متنی پرچم‌دار GLM-4.5-Air ساخته شده که دارای 106 میلیارد پارامتر کل و 12 میلیارد پارامتر فعال‌سازی است؛ از معماری متخصصان ترکیبی (MoE) بهره می‌برد و هدفش ارائهٔ عملکرد برجسته با هزینهٔ استدلال کمتر است. از منظر فناوری، GLM-4.5V راهبرد GLM-4.1V-Thinking را ادامه می‌دهد و نوآوری‌هایی مانند کدگذاری موقعیت چرخشی سه‌بعدی (3D-RoPE) را معرفی کرده که به‌طور چشمگیری درک و استدلال نسبت‌های فضایی سه‌بعدی را تقویت می‌کند. با بهینه‌سازی در مراحل پیش‌آموزش، ریزتنظیم نظارتی و یادگیری تقویتی، این مدل قادر به پردازش انواع محتواهای بصری از جمله تصویر، ویدیو و اسناد بلند شده و در 41 معیار چندوجهی عمومی به سطح برتر مدل‌های متن‌باز هم‌رده دست یافته است. علاوه بر این، یک سوئیچ «حالت تفکر» به مدل افزوده شده که به کاربران اجازه می‌دهد بین پاسخ‌دهی سریع و استدلال عمیق به‌صورت انعطاف‌پذیر انتخاب کنند تا تعادل بین کارایی و کیفیت برقرار شود." } } diff --git a/locales/fa-IR/providers.json b/locales/fa-IR/providers.json index 65f1f503dfe..eb5de21ecac 100644 --- a/locales/fa-IR/providers.json +++ b/locales/fa-IR/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock یک سرویس ارائه شده توسط آمازون AWS است که بر ارائه مدل‌های پیشرفته زبان AI و مدل‌های بصری برای شرکت‌ها تمرکز دارد. خانواده مدل‌های آن شامل سری Claude از Anthropic، سری Llama 3.1 از Meta و غیره است که از مدل‌های سبک تا مدل‌های با عملکرد بالا را پوشش می‌دهد و از وظایفی مانند تولید متن، مکالمه و پردازش تصویر پشتیبانی می‌کند. این سرویس برای برنامه‌های شرکتی با مقیاس‌ها و نیازهای مختلف مناسب است." }, + "bfl": { + "description": "آزمایشگاهی پیشرو در پژوهش‌های پیشرفتهٔ هوش مصنوعی که زیرساخت‌های بصریِ فردا را می‌سازد." + }, "cloudflare": { "description": "مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر GPU بدون سرور را در شبکه جهانی Cloudflare اجرا کنید." }, diff --git a/locales/fr-FR/components.json b/locales/fr-FR/components.json index 47e160e636f..b65477d514c 100644 --- a/locales/fr-FR/components.json +++ b/locales/fr-FR/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Ajouter un paramètre", + "argumentPlaceholder": "Paramètre {{index}}", + "enterFirstArgument": "Saisissez le premier paramètre..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Faites glisser des fichiers ici, plusieurs images peuvent être téléchargées.", "dragFileDesc": "Faites glisser des images et des fichiers ici, plusieurs images et fichiers peuvent être téléchargés.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} téléchargées" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Taille du fichier dépassée", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) dépasse la taille maximale autorisée de {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} fichiers dépassent la taille maximale autorisée de {{maxSize}} : {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Limite du nombre d'images dépassée" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/fr-FR/error.json b/locales/fr-FR/error.json index 11058ce21cf..9ac1e417ca1 100644 --- a/locales/fr-FR/error.json +++ b/locales/fr-FR/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Désolé, le message n'a pas pu être envoyé correctement. Veuillez copier le contenu et le renvoyer. Ce message ne sera pas conservé après le rafraîchissement de la page.", "ExceededContextWindow": "Le contenu de la demande actuelle dépasse la longueur que le modèle peut traiter. Veuillez réduire la quantité de contenu et réessayer.", "FreePlanLimit": "Vous êtes actuellement un utilisateur gratuit et ne pouvez pas utiliser cette fonction. Veuillez passer à un plan payant pour continuer à l'utiliser.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Votre contenu contient des termes interdits. Veuillez vérifier et modifier votre saisie, puis réessayez.", + "IMAGE_SAFETY": "La génération de l'image a été bloquée pour des raisons de sécurité. Veuillez modifier votre requête de génération d'image et réessayer.", + "LANGUAGE": "La langue que vous utilisez n'est pas prise en charge pour le moment. Veuillez réessayer en anglais ou dans une autre langue prise en charge.", + "OTHER": "Le contenu a été bloqué pour une raison inconnue. Veuillez reformuler votre demande et réessayer.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Votre requête pourrait contenir du contenu prohibé. Veuillez ajuster votre demande pour qu'elle respecte les règles d'utilisation.", + "RECITATION": "Votre contenu a été bloqué car il pourrait enfreindre des droits d'auteur. Veuillez utiliser du contenu original ou reformuler votre demande.", + "SAFETY": "Votre contenu a été bloqué en raison des règles de sécurité. Veuillez modifier votre demande pour éviter tout contenu potentiellement dangereux ou inapproprié.", + "SPII": "Votre contenu pourrait contenir des informations personnelles sensibles. Pour protéger la confidentialité, supprimez ces informations sensibles puis réessayez.", + "default": "Contenu bloqué : {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "Désolé, le quota de cette clé a atteint sa limite. Veuillez vérifier si le solde de votre compte est suffisant ou augmenter le quota de la clé avant de réessayer.", "InvalidAccessCode": "Le mot de passe est incorrect ou vide. Veuillez saisir le mot de passe d'accès correct ou ajouter une clé API personnalisée.", "InvalidBedrockCredentials": "L'authentification Bedrock a échoué, veuillez vérifier AccessKeyId/SecretAccessKey et réessayer", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "Erreur de réponse du serveur du plugin. Veuillez vérifier le fichier de description du plugin, la configuration du plugin ou la mise en œuvre côté serveur en fonction des informations d'erreur ci-dessous", "PluginSettingsInvalid": "Ce plugin doit être correctement configuré avant de pouvoir être utilisé. Veuillez vérifier votre configuration", "ProviderBizError": "Erreur de service {{provider}}. Veuillez vérifier les informations suivantes ou réessayer.", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "Votre contenu contient des termes interdits. Veuillez vérifier et modifier votre saisie avant de réessayer.", - "IMAGE_SAFETY": "Le contenu d'image généré a été bloqué pour des raisons de sécurité. Veuillez essayer de modifier votre demande de génération d'image.", - "LANGUAGE": "La langue que vous avez utilisée n'est pas supportée. Veuillez essayer d'utiliser l'anglais ou d'autres langues supportées.", - "OTHER": "Le contenu a été bloqué pour des raisons inconnues. Veuillez essayer de reformuler votre demande ou contacter le support technique.", - "PROHIBITED_CONTENT": "Votre contenu peut contenir des types de contenu interdits. Veuillez ajuster votre demande pour vous assurer qu'elle respecte les directives d'utilisation.", - "RECITATION": "Votre contenu a été bloqué en raison de problèmes potentiels de droits d'auteur. Veuillez essayer d'utiliser du contenu original ou de reformuler votre demande.", - "SAFETY": "Votre contenu a été bloqué en raison des politiques de sécurité. Veuillez essayer d'ajuster votre demande pour éviter du contenu potentiellement nuisible ou inapproprié.", - "SPII": "Votre contenu peut contenir des informations personnelles identifiables sensibles. Pour la protection de la vie privée, veuillez supprimer les informations sensibles pertinentes avant de réessayer.", - "default": "Contenu bloqué : {{blockReason}}. Veuillez ajuster le contenu de votre demande et réessayer." - }, "QuotaLimitReached": "Désolé, l'utilisation actuelle des tokens ou le nombre de requêtes a atteint la limite de quota de cette clé. Veuillez augmenter le quota de cette clé ou réessayer plus tard.", "StreamChunkError": "Erreur de parsing du bloc de message de la requête en streaming. Veuillez vérifier si l'API actuelle respecte les normes ou contacter votre fournisseur d'API pour des conseils.", "SubscriptionKeyMismatch": "Nous sommes désolés, en raison d'une défaillance système occasionnelle, l'utilisation actuelle de l'abonnement est temporairement inactive. Veuillez cliquer sur le bouton ci-dessous pour rétablir votre abonnement ou nous contacter par e-mail pour obtenir de l'aide.", diff --git a/locales/fr-FR/models.json b/locales/fr-FR/models.json index 40e07d15445..aafc502246a 100644 --- a/locales/fr-FR/models.json +++ b/locales/fr-FR/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est une version mise à jour du modèle non réflexif Qwen3-30B-A3B. Il s'agit d'un modèle d'experts mixtes (MoE) avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres activés. Ce modèle présente des améliorations clés dans plusieurs domaines, notamment une amélioration significative de la conformité aux instructions, du raisonnement logique, de la compréhension du texte, des mathématiques, des sciences, du codage et de l'utilisation des outils. Par ailleurs, il réalise des progrès substantiels dans la couverture des connaissances multilingues à longue traîne et s'aligne mieux avec les préférences des utilisateurs dans les tâches subjectives et ouvertes, ce qui lui permet de générer des réponses plus utiles et des textes de meilleure qualité. De plus, sa capacité de compréhension des textes longs a été étendue à 256K. Ce modèle ne prend en charge que le mode non réflexif et ne génère pas de balises `` dans ses sorties." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est le dernier modèle de « réflexion » de la série Qwen3 publié par l'équipe Tongyi Qianwen d'Alibaba. En tant que modèle Mixture-of-Experts (MoE) comptant 30,5 milliards de paramètres au total et 3,3 milliards de paramètres d'activation, il est axé sur l'amélioration des capacités de traitement des tâches complexes. Le modèle présente des gains de performance significatifs sur des benchmarks académiques en raisonnement logique, mathématiques, sciences, programmation et autres tâches requérant une expertise humaine. Parallèlement, ses capacités générales — respect des instructions, utilisation d'outils, génération de texte et alignement sur les préférences humaines — ont été nettement renforcées. Il prend nativement en charge une compréhension de contextes longs de 256K tokens, extensible jusqu'à 1 million de tokens. Cette version, conçue pour le « mode réflexion », vise à résoudre des tâches hautement complexes via un raisonnement détaillé pas à pas ; ses capacités d'agent sont également remarquables." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 est un nouveau modèle de Tongyi Qianwen avec des capacités considérablement améliorées, atteignant des niveaux de pointe dans plusieurs compétences clés telles que le raisonnement, l'agent et le multilingue, et prenant en charge le changement de mode de pensée." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 est un nouveau modèle de Tongyi Qianwen avec des capacités considérablement améliorées, atteignant des niveaux de pointe dans plusieurs compétences clés telles que le raisonnement, l'agent et le multilingue, et prenant en charge le changement de mode de pensée." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est un modèle de code de la série Qwen3 développé par l'équipe Tongyi Qianwen d'Alibaba. En tant que modèle épuré et optimisé, il se concentre sur l'amélioration des capacités de traitement du code tout en conservant des performances et une grande efficacité. Ce modèle affiche un avantage de performance notable parmi les modèles open source pour des tâches complexes telles que la programmation agentique (Agentic Coding), l'automatisation de navigateurs et l'appel d'outils. Il prend en charge nativement un contexte long de 256K tokens et peut être étendu jusqu'à 1M tokens, permettant une meilleure compréhension et gestion des bases de code à l'échelle du dépôt. De plus, ce modèle fournit un solide support d'encodage par agents pour des plateformes comme Qwen Code et CLINE, et intègre un format dédié d'appel de fonctions." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est un modèle de code publié par Alibaba, et à ce jour le plus avancé en termes de capacités d'agent (agentic). Il s'agit d'un modèle MoE (Mixture-of-Experts) disposant de 480 milliards de paramètres au total et de 35 milliards de paramètres activés, offrant un équilibre entre efficacité et performance. Le modèle prend en charge nativement une longueur de contexte de 256K (environ 260 000) tokens et peut être étendu jusqu'à 1 million de tokens via des méthodes d'extrapolation telles que YaRN, ce qui lui permet de traiter de vastes bases de code et des tâches de programmation complexes. Qwen3-Coder a été conçu pour des flux de travail de codage pilotés par des agents : il ne se contente pas de générer du code, il peut aussi interagir de manière autonome avec les outils et environnements de développement pour résoudre des problèmes de programmation complexes. Sur plusieurs benchmarks de codage et de tâches agent, ce modèle atteint un niveau de premier plan parmi les modèles open source, ses performances rivalisant avec celles de modèles de pointe comme Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 est la dernière série du modèle Qwen, prenant en charge un contexte de 128k. Comparé aux meilleurs modèles open source actuels, Qwen2-72B surpasse de manière significative les modèles leaders dans des domaines tels que la compréhension du langage naturel, les connaissances, le code, les mathématiques et le multilinguisme." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] est un modèle open source affiné destiné à un usage non commercial. Il maintient une qualité d'image et une adhérence aux instructions proches de la version professionnelle FLUX, tout en offrant une efficacité d'exécution supérieure. Par rapport aux modèles standards de même taille, il est plus efficace en termes d'utilisation des ressources." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Génération et édition d’images contextuelles de pointe — combinant texte et image pour des résultats précis et cohérents." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Génération et édition d'images contextuelles de pointe — alliant texte et image pour des résultats précis et cohérents." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Modèle FLUX.1 spécialisé dans les tâches d'édition d'images, prenant en charge les entrées texte et image." }, "flux-merged": { "description": "Le modèle FLUX.1-merged combine les caractéristiques approfondies explorées durant la phase de développement « DEV » et les avantages d'exécution rapide représentés par « Schnell ». Cette fusion améliore non seulement les performances du modèle mais étend également son champ d'application." }, + "flux-pro": { + "description": "Modèle d'IA commercial de génération d'images de premier ordre — qualité d'image inégalée et grande diversité de rendus." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Modèle professionnel amélioré de génération d'images par IA — offrant une qualité d'image exceptionnelle et une grande fidélité aux instructions de prompt." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Génération d'images IA en ultra haute résolution — prise en charge d'une sortie jusqu'à 4 mégapixels, création d'images ultra-nettes en moins de 10 secondes." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] peut traiter du texte et des images de référence en entrée, réalisant de manière fluide des modifications locales ciblées ainsi que des transformations complexes de scènes globales." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash est le modèle le plus rentable de Google, offrant des fonctionnalités complètes." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview est le modèle multimodal natif le plus récent, le plus rapide et le plus performant de Google. Il vous permet de générer et d’éditer des images via des échanges conversationnels." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite est le modèle le plus petit et le plus rentable de Google, conçu pour une utilisation à grande échelle." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Version ultra-rapide de GLM-4.5, combinant une forte performance avec une vitesse de génération atteignant 100 tokens par seconde." }, + "glm-4.5v": { + "description": "La nouvelle génération de modèle d'inférence visuelle de Zhipu, basée sur l'architecture MOE (Mixture-of-Experts), avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres d'activation, atteint l'état de l'art (SOTA) parmi les modèles multimodaux open source de même niveau au niveau mondial sur divers benchmarks, couvrant les tâches courantes telles que la compréhension d'images, de vidéos, de documents et d'interfaces graphiques (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V offre de puissantes capacités de compréhension et de raisonnement d'image, prenant en charge diverses tâches visuelles." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini offre un équilibre entre intelligence, rapidité et coût, ce qui en fait un modèle attrayant pour de nombreux cas d'utilisation." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "La version de recherche préliminaire de GPT-4.5, qui est notre modèle GPT le plus grand et le plus puissant à ce jour. Il possède une vaste connaissance du monde et comprend mieux les intentions des utilisateurs, ce qui le rend exceptionnel dans les tâches créatives et la planification autonome. GPT-4.5 accepte les entrées textuelles et visuelles et génère des sorties textuelles (y compris des sorties structurées). Il prend en charge des fonctionnalités clés pour les développeurs, telles que les appels de fonctions, l'API par lots et les sorties en continu. GPT-4.5 excelle particulièrement dans les tâches nécessitant créativité, pensée ouverte et dialogue (comme l'écriture, l'apprentissage ou l'exploration de nouvelles idées). La date limite des connaissances est fixée à octobre 2023." + "description": "GPT-4.5-preview est le modèle général le plus récent, doté d'une vaste connaissance du monde et d'une meilleure compréhension des intentions des utilisateurs ; il excelle dans les tâches créatives et la planification d'agents. Les connaissances de ce modèle sont à jour jusqu'en octobre 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique, mis à jour en temps réel pour rester à jour avec la dernière version. Il combine une compréhension et une génération de langage puissantes, adapté à des scénarios d'application à grande échelle, y compris le service client, l'éducation et le support technique." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Modèle de génération d'images avec rendu détaillé, supportant la génération d'images à partir de texte avec réglage du style artistique." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen, série de modèles de 4e génération pour la création d'images à partir de texte — version Fast" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Série de modèles Imagen de 4ᵉ génération pour la génération d'images à partir de texte" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Série de modèles de génération d'images à partir de texte Imagen 4e génération" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Série de modèles Imagen 4e génération pour la génération d'images à partir de texte — version Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Série de modèles de génération d'images à partir de texte Imagen 4e génération version Ultra" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 est un modèle de base à architecture MoE doté de capacités exceptionnelles en code et Agent, avec un total de 1T de paramètres et 32B de paramètres activés. Dans les tests de performance sur les principales catégories telles que le raisonnement général, la programmation, les mathématiques et les Agents, le modèle K2 surpasse les autres modèles open source majeurs." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 est un modèle de base à architecture MoE doté de capacités remarquables en programmation et en agents autonomes, avec 1T de paramètres au total et 32B de paramètres activés. Dans les principaux tests de référence couvrant le raisonnement général, la programmation, les mathématiques et les agents, le modèle K2 surpasse les autres modèles open source majeurs." + }, "kimi-latest": { "description": "Le produit d'assistant intelligent Kimi utilise le dernier modèle Kimi, qui peut inclure des fonctionnalités encore instables. Il prend en charge la compréhension des images et choisit automatiquement le modèle de facturation 8k/32k/128k en fonction de la longueur du contexte de la demande." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA est un modèle multimodal combinant un encodeur visuel et Vicuna, utilisé pour une compréhension puissante du visuel et du langage." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 est un modèle d'inférence de pointe publié par Mistral AI en juillet 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral est conçu pour la recherche scientifique et le raisonnement mathématique, offrant des capacités de calcul efficaces et des interprétations de résultats." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini est un modèle de raisonnement rapide et économique conçu pour les applications de programmation, de mathématiques et de sciences. Ce modèle dispose d'un contexte de 128K et d'une date limite de connaissance en octobre 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 est le nouveau modèle de raisonnement d'OpenAI, adapté aux tâches complexes nécessitant une vaste connaissance générale. Ce modèle dispose d'un contexte de 128K et d'une date limite de connaissance en octobre 2023." + "description": "Axé sur le raisonnement avancé et la résolution de problèmes complexes, y compris des tâches mathématiques et scientifiques. Particulièrement adapté aux applications nécessitant une compréhension approfondie du contexte et des flux de travail autonomes." }, "o1-pro": { "description": "La série de modèles o1 est entraînée par apprentissage par renforcement, capable de réfléchir avant de répondre et d'exécuter des tâches de raisonnement complexes. Le modèle o1-pro utilise plus de ressources de calcul pour une réflexion plus approfondie, fournissant ainsi des réponses de qualité supérieure de manière continue." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Le modèle de code Tongyi Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "La série Tongyi Qianwen propose les modèles les plus rapides et les plus économiques, adaptés aux tâches simples." + }, "qwen-image": { - "description": "Modèle puissant de génération d'images brutes développé par l'équipe Qwen, avec une impressionnante capacité de génération de texte en chinois et une diversité de styles visuels d'images." + "description": "Qwen-Image est un modèle polyvalent de génération d'images, prenant en charge de nombreux styles artistiques et excelling particulièrement dans le rendu de textes complexes, notamment en chinois et en anglais. Le modèle gère les mises en page multi‑lignes, la génération de texte au niveau des paragraphes et le rendu de détails fins, permettant de créer des compositions complexes mêlant texte et image." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Un modèle professionnel d'édition d'images publié par l'équipe Qwen, prenant en charge l'édition sémantique et l'édition de l'apparence, capable d'éditer avec précision les textes en chinois et en anglais, et permettant la conversion de styles, la rotation d'objets et d'autres opérations d'édition d'images de haute qualité." }, "qwen-long": { "description": "Qwen est un modèle de langage à grande échelle, prenant en charge un contexte de texte long, ainsi que des fonctionnalités de dialogue basées sur des documents longs et multiples." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Version améliorée du modèle de langage à grande échelle Qwen, prenant en charge des entrées dans différentes langues telles que le chinois et l'anglais." }, "qwen-turbo": { - "description": "Le modèle de langage à grande échelle Qwen, prenant en charge des entrées dans différentes langues telles que le chinois et l'anglais." + "description": "Le modèle 通义千问 Turbo ne sera plus mis à jour ; il est recommandé de le remplacer par 通义千问 Flash. 通义千问 est un modèle de langage à très grande échelle, prenant en charge des entrées en chinois, en anglais et dans d'autres langues." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL prend en charge des modes d'interaction flexibles, y compris la capacité de poser des questions à plusieurs images, des dialogues multi-tours, et plus encore." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Modèle de nouvelle génération Step Star, spécialisé dans la génération d'images, capable de créer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles fournies par l'utilisateur. Le nouveau modèle produit des images avec une texture plus réaliste et une meilleure capacité de génération de texte en chinois et en anglais." }, + "step-3": { + "description": "Ce modèle dispose d'une puissante perception visuelle et d'une capacité de raisonnement complexe. Il peut accomplir avec précision la compréhension de connaissances complexes inter-domaines, l'analyse croisée d'informations mathématiques et visuelles, ainsi que divers problèmes d'analyse visuelle rencontrés dans la vie quotidienne." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Ce modèle est un grand modèle de raisonnement avec de puissantes capacités de compréhension d'image, capable de traiter des informations visuelles et textuelles, produisant du texte après une réflexion approfondie. Ce modèle se distingue dans le domaine du raisonnement visuel, tout en possédant des capacités de raisonnement mathématique, de code et de texte de premier plan. La longueur du contexte est de 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 est un modèle de raisonnement multimodal de pointe publié par StepFun (阶跃星辰). Il est construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) comportant 321 milliards de paramètres au total et 38 milliards de paramètres d'activation. Le modèle adopte une conception bout en bout visant à minimiser le coût de décodage tout en offrant des performances de premier plan en raisonnement visuel et linguistique. Grâce à la conception synergique de l'attention par décomposition multi-matrice (MFA) et du découplage attention‑FFN (AFD), Step3 conserve une grande efficacité aussi bien sur des accélérateurs haut de gamme que sur des accélérateurs d'entrée de gamme. Lors de la pré‑entraînement, Step3 a traité plus de 20 000 milliards de tokens textuels et 4 000 milliards de tokens mixtes image‑texte, couvrant une dizaine de langues. Le modèle atteint des niveaux de référence parmi les meilleurs des modèles open source sur plusieurs benchmarks, notamment en mathématiques, en code et en multimodalité." + }, "taichu_llm": { "description": "Le modèle de langage Taichu Zidong possède une forte capacité de compréhension linguistique ainsi que des compétences en création de texte, questions-réponses, programmation, calcul mathématique, raisonnement logique, analyse des sentiments, et résumé de texte. Il combine de manière innovante le pré-entraînement sur de grandes données avec des connaissances riches provenant de multiples sources, en perfectionnant continuellement la technologie algorithmique et en intégrant de nouvelles connaissances sur le vocabulaire, la structure, la grammaire et le sens à partir de vastes ensembles de données textuelles, offrant aux utilisateurs des informations et des services plus pratiques ainsi qu'une expérience plus intelligente." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air est un modèle de base conçu pour les applications d'agents intelligents, utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE). Il est profondément optimisé pour l'appel d'outils, la navigation web, l'ingénierie logicielle et la programmation front-end, supportant une intégration transparente avec des agents de code tels que Claude Code et Roo Code. GLM-4.5 utilise un mode d'inférence hybride, adapté à des scénarios variés allant du raisonnement complexe à l'usage quotidien." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V est la dernière génération de modèle langage-visuel (VLM) publiée par Zhipu AI. Ce modèle est construit sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air, qui compte 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres d'activation, et adopte une architecture de mixture d'experts (MoE) afin d'obtenir des performances excellentes à un coût d'inférence réduit. Sur le plan technique, GLM-4.5V prolonge la lignée de GLM-4.1V-Thinking et introduit des innovations telles que l'encodage de position rotatif en 3D (3D-RoPE), renforçant de façon significative la perception et le raisonnement des relations spatiales tridimensionnelles. Grâce aux optimisations apportées lors des phases de pré-entraînement, d'affinage supervisé et d'apprentissage par renforcement, ce modèle est capable de traiter divers contenus visuels, notamment des images, des vidéos et des documents longs, et atteint un niveau de pointe parmi les modèles open source de la même catégorie sur 41 benchmarks multimodaux publics. De plus, le modèle intègre un interrupteur « mode réflexion » permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre réponses rapides et raisonnement approfondi, pour équilibrer efficacité et qualité." } } diff --git a/locales/fr-FR/providers.json b/locales/fr-FR/providers.json index 888a81a240d..d19110df0a8 100644 --- a/locales/fr-FR/providers.json +++ b/locales/fr-FR/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock est un service proposé par Amazon AWS, axé sur la fourniture de modèles linguistiques et visuels avancés pour les entreprises. Sa famille de modèles comprend la série Claude d'Anthropic, la série Llama 3.1 de Meta, etc., offrant une variété d'options allant des modèles légers aux modèles haute performance, prenant en charge des tâches telles que la génération de texte, les dialogues et le traitement d'images, adaptées aux applications d'entreprise de différentes tailles et besoins." }, + "bfl": { + "description": "Un laboratoire de recherche en intelligence artificielle à la pointe, construisant l'infrastructure visuelle de demain." + }, "cloudflare": { "description": "Exécutez des modèles d'apprentissage automatique alimentés par GPU sans serveur sur le réseau mondial de Cloudflare." }, diff --git a/locales/it-IT/components.json b/locales/it-IT/components.json index 54d9e40007f..d455c37a318 100644 --- a/locales/it-IT/components.json +++ b/locales/it-IT/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Aggiungi parametro", + "argumentPlaceholder": "Parametro {{index}}", + "enterFirstArgument": "Inserisci il primo parametro..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Trascina i file qui, supporta il caricamento di più immagini.", "dragFileDesc": "Trascina immagini e file qui, supporta il caricamento di più immagini e file.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} caricati" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Dimensione del file superiore al limite consentito", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) supera la dimensione massima consentita di {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} file superano la dimensione massima consentita di {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Numero di immagini superiore al limite consentito" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/it-IT/error.json b/locales/it-IT/error.json index 7511984dbb4..8bf3633a555 100644 --- a/locales/it-IT/error.json +++ b/locales/it-IT/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Ci dispiace, il messaggio non è stato inviato correttamente. Si prega di copiare il contenuto e inviarlo nuovamente. Dopo aver aggiornato la pagina, questo messaggio non verrà conservato.", "ExceededContextWindow": "Il contenuto della richiesta attuale supera la lunghezza che il modello può gestire. Si prega di ridurre la quantità di contenuto e riprovare.", "FreePlanLimit": "Attualmente sei un utente gratuito e non puoi utilizzare questa funzione. Per favore, passa a un piano a pagamento per continuare.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Il tuo contenuto contiene termini proibiti. Controlla e modifica l'input, quindi riprova.", + "IMAGE_SAFETY": "La generazione dell'immagine è stata bloccata per motivi di sicurezza. Prova a modificare la richiesta di generazione dell'immagine.", + "LANGUAGE": "La lingua utilizzata non è attualmente supportata. Prova a ripetere la richiesta in inglese o in un'altra lingua supportata.", + "OTHER": "Il contenuto è stato bloccato per un motivo non specificato. Prova a riformulare la tua richiesta.", + "PROHIBITED_CONTENT": "La tua richiesta potrebbe contenere contenuti vietati. Modifica la richiesta per assicurarti che rispetti le norme d'uso.", + "RECITATION": "Il contenuto è stato bloccato perché potrebbe coinvolgere questioni di copyright. Prova a utilizzare contenuti originali o a riformulare la richiesta.", + "SAFETY": "Il contenuto è stato bloccato per motivi di sicurezza. Modifica la richiesta evitando contenuti potenzialmente dannosi o inappropriati.", + "SPII": "Il tuo contenuto potrebbe contenere informazioni personali sensibili. Per proteggere la privacy, rimuovi tali informazioni e riprova.", + "default": "Contenuto bloccato: {{blockReason}}. Modifica la tua richiesta e riprova." + }, "InsufficientQuota": "Ci dispiace, la quota per questa chiave ha raggiunto il limite. Si prega di controllare il saldo dell'account o di aumentare la quota della chiave e riprovare.", "InvalidAccessCode": "Password incorrect or empty, please enter the correct access password, or add a custom API Key", "InvalidBedrockCredentials": "Autenticazione Bedrock non riuscita, controlla AccessKeyId/SecretAccessKey e riprova", diff --git a/locales/it-IT/models.json b/locales/it-IT/models.json index 6338abf2137..8fe93114565 100644 --- a/locales/it-IT/models.json +++ b/locales/it-IT/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 è una versione aggiornata della modalità non pensante di Qwen3-30B-A3B. Si tratta di un modello esperto misto (MoE) con un totale di 30,5 miliardi di parametri e 3,3 miliardi di parametri attivi. Il modello presenta miglioramenti chiave in diversi ambiti, tra cui un significativo potenziamento nella capacità di seguire istruzioni, ragionamento logico, comprensione del testo, matematica, scienze, programmazione e utilizzo di strumenti. Inoltre, ha fatto progressi sostanziali nella copertura della conoscenza multilingue a coda lunga e si allinea meglio alle preferenze degli utenti in compiti soggettivi e aperti, permettendo di generare risposte più utili e testi di qualità superiore. La capacità di comprensione di testi lunghi è stata estesa fino a 256K. Questo modello supporta esclusivamente la modalità non pensante e non genera tag `` nell'output." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 è l'ultimo modello dedicato al pensiero della serie Qwen3 pubblicato dal team Tongyi Qianwen di Alibaba. In qualità di modello Mixture-of-Experts (MoE) con 30,5 miliardi di parametri totali e 3,3 miliardi di parametri attivi, è progettato per migliorare la capacità di affrontare compiti complessi. Il modello mostra miglioramenti significativi in benchmark accademici che richiedono ragionamento logico, matematica, scienze, programmazione e competenze specialistiche umane. Allo stesso tempo, le capacità generali sono state sensibilmente potenziate in ambiti quali l'aderenza alle istruzioni, l'uso di strumenti, la generazione di testo e l'allineamento alle preferenze umane. Il modello supporta nativamente la comprensione di contesti lunghi fino a 256K e può essere esteso fino a 1.000.000 di token. Questa versione è progettata per la modalità di pensiero, mirata a risolvere compiti altamente complessi tramite un ragionamento passo dopo passo approfondito, e dimostra inoltre ottime capacità come agente." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 è un nuovo modello di Tongyi Qianwen con capacità notevolmente migliorate, raggiungendo livelli leader del settore in ragionamento, generico, agenti e multilingue, e supporta il passaggio della modalità di pensiero." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct è un modello per codice della serie Qwen3 sviluppato dal team Tongyi Qianwen di Alibaba. Come modello snellito e ottimizzato, mantiene elevate prestazioni ed efficienza concentrandosi sul miglioramento delle capacità di elaborazione del codice. Questo modello mostra vantaggi prestazionali significativi rispetto ai modelli open source in compiti complessi quali programmazione agentica (Agentic Coding), automazione delle operazioni del browser e invocazione di strumenti. Supporta nativamente contesti lunghi fino a 256K token ed è estendibile fino a 1M token, consentendo una comprensione e una gestione migliori a livello di repository di codice. Inoltre, il modello offre un solido supporto per la codifica agentica su piattaforme come Qwen Code e CLINE ed è progettato con un formato dedicato per le chiamate di funzione." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct è un modello di codice rilasciato da Alibaba, finora il più dotato di capacità agentiche. Si tratta di un modello Mixture-of-Experts (MoE) con 480 miliardi di parametri totali e 35 miliardi di parametri attivi, che bilancia efficienza e prestazioni. Il modello supporta nativamente una lunghezza di contesto di 256K (circa 260.000) token e può essere esteso fino a 1 milione di token tramite metodi di estrapolazione come YaRN, permettendogli di gestire codebase di grandi dimensioni e compiti di programmazione complessi. Qwen3-Coder è progettato per flussi di lavoro di codifica basati su agenti: non solo genera codice, ma può anche interagire autonomamente con strumenti e ambienti di sviluppo per risolvere problemi di programmazione complessi. In diversi benchmark su compiti di codifica e agent, il modello si colloca ai vertici tra i modelli open source, con prestazioni comparabili a quelle di modelli di riferimento come Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 è l'ultima serie del modello Qwen, supporta un contesto di 128k, e rispetto ai modelli open source attualmente migliori, Qwen2-72B supera significativamente i modelli leader attuali in comprensione del linguaggio naturale, conoscenza, codice, matematica e capacità multilingue." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] è un modello open source raffinato e pesato per uso non commerciale. Mantiene qualità d'immagine e aderenza alle istruzioni simili alla versione professionale FLUX, ma con maggiore efficienza operativa. Rispetto a modelli standard di dimensioni simili, utilizza le risorse in modo più efficiente." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "All'avanguardia nella generazione e modifica di immagini contestuali — combina testo e immagini per risultati precisi e coerenti." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Generazione e modifica di immagini contestuali all'avanguardia — combina testo e immagini per ottenere risultati precisi e coerenti." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Modello FLUX.1 focalizzato su compiti di modifica delle immagini, supporta input di testo e immagini." }, "flux-merged": { "description": "Il modello FLUX.1-merged combina le caratteristiche approfondite esplorate nella fase di sviluppo \"DEV\" con i vantaggi di esecuzione rapida rappresentati da \"Schnell\". Questa combinazione non solo estende i limiti di prestazione del modello, ma ne amplia anche l'ambito di applicazione." }, + "flux-pro": { + "description": "Modello AI commerciale di generazione di immagini di prim'ordine — qualità delle immagini e varietà degli output senza eguali." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Versione avanzata del modello AI professionale per la generazione di immagini — offre qualità delle immagini superiore e una capacità precisa di attenersi ai prompt." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Generazione di immagini AI ad altissima risoluzione — supporta output fino a 4 megapixel, genera immagini in altissima definizione in meno di 10 secondi." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] è in grado di elaborare testo e immagini di riferimento come input, realizzando senza soluzione di continuità modifiche locali mirate e complesse trasformazioni dell'intera scena." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash è il modello Google con il miglior rapporto qualità-prezzo, offrendo funzionalità complete." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview è il modello multimodale nativo più recente, veloce ed efficiente di Google, che consente di generare e modificare immagini tramite conversazioni." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite è il modello più piccolo e conveniente di Google, progettato per un utilizzo su larga scala." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Versione ultra-veloce di GLM-4.5, con prestazioni potenti e velocità di generazione fino a 100 token al secondo." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Una nuova generazione di modello di ragionamento visivo basato sull'architettura MOE, con 106 miliardi di parametri totali e 12 miliardi di parametri di attivazione, che raggiunge lo SOTA tra i modelli multimodali open source della stessa fascia a livello globale in vari benchmark, coprendo attività comuni come la comprensione di immagini, video, documenti e compiti GUI." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V offre potenti capacità di comprensione e ragionamento visivo, supportando vari compiti visivi." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini offre un equilibrio tra intelligenza, velocità e costo, rendendolo un modello attraente per molti casi d'uso." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Anteprima di ricerca di GPT-4.5, il nostro modello GPT più grande e potente fino ad oggi. Possiede una vasta conoscenza del mondo e comprende meglio le intenzioni degli utenti, eccellendo in compiti creativi e nella pianificazione autonoma. GPT-4.5 accetta input testuali e visivi e genera output testuali (inclusi output strutturati). Supporta funzionalità chiave per gli sviluppatori, come chiamate di funzione, API in batch e output in streaming. GPT-4.5 si distingue particolarmente in compiti che richiedono pensiero creativo, aperto e dialogo (come scrittura, apprendimento o esplorazione di nuove idee). La data di scadenza delle conoscenze è ottobre 2023." + "description": "GPT-4.5-preview è il modello più recente a uso generale, dotato di una solida conoscenza del mondo e di una migliore comprensione delle intenzioni degli utenti; è particolarmente abile nelle attività creative e nella pianificazione autonoma. Le conoscenze del modello sono aggiornate a ottobre 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o è un modello dinamico, aggiornato in tempo reale per mantenere la versione più recente. Combina una potente comprensione e generazione del linguaggio, adatta a scenari di applicazione su larga scala, inclusi servizi clienti, educazione e supporto tecnico." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Modello di generazione immagini con resa dettagliata, supporta generazione da testo a immagine e impostazioni di stile." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen, serie di modelli testo-immagine di quarta generazione — versione Fast" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Serie di modelli Imagen di quarta generazione per la generazione di immagini da testo" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Serie di modelli di generazione di immagini da testo di quarta generazione Imagen" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen, serie di modelli testo-in-immagine di quarta generazione, versione Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Serie di modelli di generazione di immagini da testo di quarta generazione Imagen versione Ultra" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 è un modello base con architettura MoE dotato di potenti capacità di codice e Agent, con un totale di 1T parametri e 32B parametri attivi. Nei test di benchmark per ragionamento generale, programmazione, matematica e Agent, il modello K2 supera altri modelli open source principali." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 è un modello di base con architettura MoE che offre potenti capacità di programmazione e di agent, con 1T di parametri totali e 32B di parametri attivi. Nei benchmark delle principali categorie — ragionamento su conoscenze generali, programmazione, matematica e agent — il modello K2 supera gli altri modelli open source più diffusi." + }, "kimi-latest": { "description": "Il prodotto Kimi Smart Assistant utilizza il più recente modello Kimi, che potrebbe includere funzionalità non ancora stabili. Supporta la comprensione delle immagini e selezionerà automaticamente il modello di fatturazione 8k/32k/128k in base alla lunghezza del contesto della richiesta." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA è un modello multimodale che combina un codificatore visivo e Vicuna, per una potente comprensione visiva e linguistica." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 è un modello di inferenza all'avanguardia rilasciato da Mistral AI a luglio 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral è progettato per la ricerca scientifica e il ragionamento matematico, offre capacità di calcolo efficaci e interpretazione dei risultati." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini è un modello di inferenza rapido ed economico progettato per applicazioni di programmazione, matematica e scienza. Questo modello ha un contesto di 128K e una data di cutoff della conoscenza di ottobre 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 è il nuovo modello di inferenza di OpenAI, adatto a compiti complessi che richiedono una vasta conoscenza generale. Questo modello ha un contesto di 128K e una data di cutoff della conoscenza di ottobre 2023." + "description": "Si concentra sul ragionamento avanzato e sulla risoluzione di problemi complessi, inclusi compiti matematici e scientifici. È particolarmente adatto per applicazioni che richiedono una comprensione profonda del contesto e flussi di lavoro autonomi." }, "o1-pro": { "description": "La serie di modelli o1 è stata addestrata con apprendimento rinforzato, in grado di riflettere prima di rispondere ed eseguire compiti di ragionamento complessi. Il modello o1-pro utilizza più risorse computazionali per un pensiero più approfondito, offrendo risposte di qualità superiore in modo continuo." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Modello di codice Tongyi Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "I modelli della serie 通义千问 sono i più veloci e a costi estremamente ridotti, adatti a compiti semplici." + }, "qwen-image": { - "description": "Potente modello di immagini grezze del team Qwen, con impressionante capacità di generazione di testo in cinese e stili visivi di immagini diversificati." + "description": "Qwen-Image è un modello universale per la generazione di immagini che supporta molteplici stili artistici ed è particolarmente efficace nel rendering di testi complessi, in particolare nella resa di testi in cinese e in inglese. Il modello supporta layout a più righe, generazione di testo a livello di paragrafo e rappresentazione di dettagli ad alta precisione, permettendo la realizzazione di layout misti e design complessi che integrano testo e immagini." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Il team Qwen ha pubblicato un modello professionale per l'editing delle immagini, che supporta sia l'editing semantico sia quello dell'aspetto visivo; è in grado di modificare con precisione il testo in cinese e in inglese e di eseguire operazioni di alta qualità come la trasformazione di stile e la rotazione di oggetti." }, "qwen-long": { "description": "Qwen è un modello di linguaggio su larga scala che supporta contesti di testo lunghi e funzionalità di dialogo basate su documenti lunghi e multipli." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Qwen Plus è una versione potenziata del modello linguistico di grandi dimensioni, che supporta input in diverse lingue, tra cui cinese e inglese." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen è un modello linguistico di grandi dimensioni che supporta input in diverse lingue, tra cui cinese e inglese." + "description": "La versione 通义千问 Turbo non sarà più aggiornata; si consiglia di passare a 通义千问 Flash. 通义千问 è un modello linguistico di grandissime dimensioni che supporta l'immissione di testi in cinese, inglese e altre lingue." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL supporta modalità di interazione flessibili, inclusi modelli di domande e risposte multipli e creativi." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Nuova generazione del modello Xingchen Step, focalizzato sulla generazione di immagini di alta qualità basate su descrizioni testuali fornite dall'utente. Il nuovo modello produce immagini con texture più realistiche e capacità migliorate nella generazione di testo in cinese e inglese." }, + "step-3": { + "description": "Questo modello possiede potenti capacità di percezione visiva e di ragionamento complesso. È in grado di eseguire con accuratezza la comprensione di conoscenze complesse trasversali a più domini, l'analisi incrociata di informazioni matematiche e visive, e di affrontare varie tipologie di problemi di analisi visiva nella vita quotidiana." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Questo modello è un grande modello di inferenza con potenti capacità di comprensione delle immagini, in grado di gestire informazioni visive e testuali, producendo contenuti testuali dopo un profondo ragionamento. Questo modello si distingue nel campo del ragionamento visivo, mostrando anche capacità di ragionamento matematico, codice e testo di primo livello. La lunghezza del contesto è di 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 è un modello di inferenza multimodale all'avanguardia rilasciato da StepFun (阶跃星辰). È costruito su un'architettura Mixture of Experts (MoE) con 321 miliardi di parametri totali e 38 miliardi di parametri di attivazione. Il modello adotta un design end-to-end, pensato per minimizzare i costi di decodifica e al contempo offrire prestazioni di primo livello nel ragionamento visivo-linguistico. Grazie al design sinergico che combina Multi-Matrix Factorized Attention (MFA) e il disaccoppiamento attenzione-FFN (AFD), Step3 mantiene un'elevata efficienza sia sui più potenti acceleratori flagship sia su quelli di fascia bassa. Durante la fase di pre-addestramento, Step3 ha elaborato oltre 20T di token testuali e 4T di token misti immagine-testo, coprendo più di dieci lingue. Il modello ha raggiunto livelli leader tra i modelli open source in numerosi benchmark, inclusi matematica, codice e scenari multimodali." + }, "taichu_llm": { "description": "Il modello linguistico Taichu di Zīdōng ha una straordinaria capacità di comprensione del linguaggio e abilità in creazione di testi, domande di conoscenza, programmazione, calcoli matematici, ragionamento logico, analisi del sentimento e sintesi di testi. Combina in modo innovativo il pre-addestramento su grandi dati con una ricca conoscenza multi-sorgente, affinando continuamente la tecnologia degli algoritmi e assorbendo costantemente nuove conoscenze da dati testuali massivi, migliorando continuamente le prestazioni del modello. Fornisce agli utenti informazioni e servizi più convenienti e un'esperienza più intelligente." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air è un modello base progettato per applicazioni agenti intelligenti, che utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE). Ottimizzato profondamente per chiamate a strumenti, navigazione web, ingegneria del software e programmazione frontend, supporta integrazioni fluide con agenti di codice come Claude Code e Roo Code. Adotta una modalità di inferenza ibrida per adattarsi a scenari di ragionamento complessi e uso quotidiano." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V è l’ultima generazione di modelli visivo‑linguistici (VLM) rilasciata da Zhipu AI (智谱 AI). Il modello è costruito sul modello testuale di punta GLM-4.5‑Air, che dispone di 106 miliardi di parametri totali e 12 miliardi di parametri di attivazione, e adotta un’architettura mixture-of-experts (MoE) con l’obiettivo di offrire prestazioni eccellenti a un costo di inferenza ridotto. Dal punto di vista tecnico, GLM-4.5V prosegue la linea di GLM-4.1V‑Thinking e introduce innovazioni come il codificatore di posizione rotazionale tridimensionale (3D‑RoPE), migliorando in modo significativo la percezione e il ragionamento sulle relazioni spaziali 3D. Grazie all’ottimizzazione nelle fasi di pre‑addestramento, fine‑tuning supervisionato e apprendimento per rinforzo, il modello è in grado di gestire diversi tipi di contenuti visivi — immagini, video e documenti lunghi — e ha raggiunto livelli di eccellenza tra i modelli open source della stessa categoria in 41 benchmark multimodali pubblici. Inoltre, il modello introduce un interruttore per la “modalità pensiero” che consente all’utente di scegliere con flessibilità tra risposte rapide e ragionamenti approfonditi, bilanciando efficienza ed efficacia." } } diff --git a/locales/it-IT/providers.json b/locales/it-IT/providers.json index d866c8e3ac6..03fb2d6777b 100644 --- a/locales/it-IT/providers.json +++ b/locales/it-IT/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock è un servizio offerto da Amazon AWS, focalizzato sulla fornitura di modelli linguistici e visivi AI avanzati per le aziende. La sua famiglia di modelli include la serie Claude di Anthropic, la serie Llama 3.1 di Meta e altro, coprendo una varietà di opzioni da leggere a ad alte prestazioni, supportando generazione di testo, dialogo, elaborazione di immagini e altro, adatta a diverse applicazioni aziendali di varie dimensioni e necessità." }, + "bfl": { + "description": "Laboratorio di ricerca all'avanguardia nell'intelligenza artificiale, che costruisce l'infrastruttura visiva del domani." + }, "cloudflare": { "description": "Esegui modelli di machine learning alimentati da GPU serverless sulla rete globale di Cloudflare." }, diff --git a/locales/ja-JP/components.json b/locales/ja-JP/components.json index dc88fee6a98..e0c2e8f43a9 100644 --- a/locales/ja-JP/components.json +++ b/locales/ja-JP/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "引数を追加", + "argumentPlaceholder": "引数 {{index}}", + "enterFirstArgument": "最初の引数を入力してください..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "ここにファイルをドラッグ＆ドロップしてください。複数の画像のアップロードがサポートされています。", "dragFileDesc": "ここに画像やファイルをドラッグ＆ドロップしてください。複数の画像やファイルのアップロードがサポートされています。", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} アップロード済み" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "ファイルサイズが上限を超えています", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}}（{{actualSize}}）は最大サイズ {{maxSize}} を超えています", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} 個のファイルが最大サイズ {{maxSize}} を超えています：{{fileList}}", + "imageCountExceeded": "画像の数が上限を超えています" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/ja-JP/error.json b/locales/ja-JP/error.json index d0fcac7aa20..73689543b5f 100644 --- a/locales/ja-JP/error.json +++ b/locales/ja-JP/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "申し訳ありませんが、メッセージを正常に送信できませんでした。内容をコピーして再送信してください。このページを更新すると、このメッセージは保持されません。", "ExceededContextWindow": "現在のリクエスト内容がモデルが処理できる長さを超えています。内容量を減らして再試行してください。", "FreePlanLimit": "現在は無料ユーザーですので、この機能を使用することはできません。有料プランにアップグレードして継続してください。", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "入力内容に禁止されている語句が含まれています。内容を確認して修正してから、もう一度お試しください。", + "IMAGE_SAFETY": "生成された画像の内容は安全上の理由によりブロックされました。画像生成のリクエストを修正してお試しください。", + "LANGUAGE": "ご使用の言語は現在サポートされていません。英語やサポートされている他の言語で再度お試しください。", + "OTHER": "不明な理由により内容がブロックされました。リクエストを言い換えてお試しください。", + "PROHIBITED_CONTENT": "リクエストに禁止されている可能性のある内容が含まれています。リクエストを調整し、利用規約に従っていることを確認してください。", + "RECITATION": "著作権に関わる可能性があるため、内容がブロックされました。オリジナルの内容を使用するか、リクエストを言い換えてください。", + "SAFETY": "安全ポリシーにより内容がブロックされました。潜在的に有害または不適切な内容を含まないようにリクエストを調整してお試しください。", + "SPII": "機微な個人情報が含まれている可能性があります。プライバシー保護のため、該当する機密情報を削除してから再度お試しください。", + "default": "コンテンツがブロックされました：{{blockReason}}。リクエスト内容を調整してからもう一度お試しください。" + }, "InsufficientQuota": "申し訳ありませんが、そのキーのクォータが上限に達しました。アカウントの残高を確認するか、キーのクォータを増やしてから再試行してください。", "InvalidAccessCode": "パスワードが正しくないか空です。正しいアクセスパスワードを入力するか、カスタムAPIキーを追加してください", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrockの認証に失敗しました。AccessKeyId/SecretAccessKeyを確認してから再試行してください。", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "プラグインサーバーのリクエストエラーが発生しました。以下のエラーメッセージを参考に、プラグインのマニフェストファイル、設定、サーバー実装を確認してください", "PluginSettingsInvalid": "このプラグインを使用するには、正しい設定が必要です。設定が正しいかどうか確認してください", "ProviderBizError": "リクエスト {{provider}} サービスでエラーが発生しました。以下の情報を確認して再試行してください。", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "コンテンツに禁止された用語が含まれています。入力内容を確認・修正してから再試行してください。", - "IMAGE_SAFETY": "生成された画像コンテンツが安全上の理由でブロックされました。画像生成リクエストを修正して再試行してください。", - "LANGUAGE": "使用された言語はサポートされていません。英語またはその他のサポートされている言語で再質問してください。", - "OTHER": "不明な理由でコンテンツがブロックされました。リクエストを言い換えるか、テクニカルサポートにお問い合わせください。", - "PROHIBITED_CONTENT": "コンテンツに禁止されたコンテンツタイプが含まれている可能性があります。使用ガイドラインに準拠するようリクエストを調整してください。", - "RECITATION": "著作権問題の可能性によりコンテンツがブロックされました。オリジナルコンテンツの使用またはリクエストの言い換えを試してください。", - "SAFETY": "安全ポリシーによりコンテンツがブロックされました。有害または不適切な内容を避けるようリクエストを調整してください。", - "SPII": "コンテンツに機密個人識別情報が含まれている可能性があります。プライバシー保護のため、関連する機密情報を削除してから再試行してください。", - "default": "コンテンツがブロックされました：{{blockReason}}。リクエスト内容を調整してから再試行してください。" - }, "QuotaLimitReached": "申し訳ありませんが、現在のトークン使用量またはリクエスト回数がこのキーのクォータ上限に達しました。キーのクォータを増やすか、後でもう一度お試しください。", "StreamChunkError": "ストリーミングリクエストのメッセージブロック解析エラーです。現在のAPIインターフェースが標準仕様に準拠しているか確認するか、APIプロバイダーにお問い合わせください。", "SubscriptionKeyMismatch": "申し訳ありませんが、システムの一時的な障害により、現在のサブスクリプションの使用量が一時的に無効になっています。下のボタンをクリックしてサブスクリプションを復元するか、サポートを受けるためにメールでお問い合わせください。", diff --git a/locales/ja-JP/models.json b/locales/ja-JP/models.json index a82bf33fcb7..52c5cbf9e0d 100644 --- a/locales/ja-JP/models.json +++ b/locales/ja-JP/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、Qwen3-30B-A3Bの非思考モードのアップデート版です。これは総パラメータ数305億、活性化パラメータ数33億の混合エキスパート（MoE）モデルです。本モデルは指示遵守、論理推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用などの汎用能力を大幅に強化しました。また、多言語のロングテール知識カバレッジに実質的な進展を遂げ、主観的かつオープンなタスクにおけるユーザーの好みにより良く適合し、より有用な応答と高品質なテキストを生成できます。さらに、本モデルの長文理解能力は256Kにまで強化されています。本モデルは非思考モードのみをサポートし、出力に``タグは生成されません。" }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 はアリババ（Alibaba）の通義千問チームが公開した Qwen3 シリーズの最新の思考モデルです。総パラメータ数305億、アクティベーションパラメータ33億を有する混合エキスパート（MoE）モデルとして、複雑なタスクの処理能力の向上に特化しています。本モデルは論理推論、数学、科学、プログラミング、そして人間の専門知識を要する学術ベンチマークにおいて顕著な性能向上を示しています。同時に、指示の遵守、ツールの利用、テキスト生成、人間の嗜好との整合といった汎用能力も大幅に強化されています。モデルはネイティブで256Kの長文コンテキスト理解をサポートし、最大100万トークンまで拡張可能です。このバージョンは「思考モード」向けに設計されており、詳細なステップごとの推論を通じて高度に複雑なタスクを解決することを目的としており、エージェント機能も優れています。" + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。" }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。" }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct はアリババの通義千問チームが開発した Qwen3 シリーズのコードモデルです。精練・最適化されたモデルとして、高い性能と効率を維持しつつ、コード処理能力の向上に注力しています。本モデルはエージェント型コーディング（Agentic Coding）、自動化ブラウザ操作、ツール呼び出しなどの複雑なタスクにおいて、オープンソースモデルの中で顕著な性能優位を示します。ネイティブで256Kトークンの長文コンテキストをサポートし、最大1Mトークンまで拡張可能であるため、コードベースレベルの理解と処理をより適切に行えます。さらに、本モデルは Qwen Code や CLINE などのプラットフォームに対して強力なエージェントコーディング支援を提供し、専用の関数呼び出しフォーマットを設計しています。" + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct はアリババが公開した、これまでで最もエージェント（Agentic）能力に優れたコードモデルです。合計4,800億の総パラメータと350億のアクティベーションパラメータを持つ混合エキスパート（MoE）モデルで、効率性と性能のバランスを実現しています。本モデルはネイティブに256K（約26万）トークンのコンテキスト長をサポートし、YaRNなどの外挿手法により最大100万トークンまで拡張可能で、大規模なコードベースや複雑なプログラミングタスクの処理が可能です。Qwen3-Coderはエージェント型のコーディングワークフロー向けに設計されており、コードを生成するだけでなく、開発ツールや環境と自律的に相互作用して複雑なプログラミング課題を解決します。複数のコーディングおよびエージェントタスクのベンチマークにおいて、本モデルはオープンソースモデルの中でトップクラスの性能を示しており、その性能はClaude Sonnet 4などの先進モデルと比肩するものです。" + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2はQwenモデルの最新シリーズで、128kのコンテキストをサポートしています。現在の最適なオープンソースモデルと比較して、Qwen2-72Bは自然言語理解、知識、コード、数学、そして多言語などの能力において、現在のリーディングモデルを大幅に上回っています。" }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev]は非商用用途向けのオープンソースの重み付き精錬モデルで、FLUXプロフェッショナル版に近い画像品質と指示遵守能力を維持しつつ、より高い実行効率を実現。標準モデルと同サイズながらリソース利用効率が向上しています。" }, + "flux-kontext-max": { + "description": "最先端のコンテキスト対応画像生成および編集 — テキストと画像を組み合わせ、精密かつ一貫した結果を実現します。" + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "最先端の文脈に基づく画像生成と編集 — テキストと画像を組み合わせ、高精度で一貫した結果を実現します。" + }, "flux-kontext/dev": { "description": "画像編集タスクに特化したFLUX.1モデルで、テキストと画像の入力に対応しています。" }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-mergedモデルは、開発段階で探索された「DEV」の深層特性と「Schnell」が示す高速実行の利点を組み合わせています。この取り組みにより、FLUX.1-mergedはモデルの性能限界を押し上げ、応用範囲を拡大しました。" }, + "flux-pro": { + "description": "トップクラスの商用AI画像生成モデル — 比類なき画像品質と多様な出力を実現。" + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "アップグレード版のプロフェッショナル向けAI画像生成モデル — 卓越した画像品質とプロンプトの指示に正確に従う能力を提供します。" + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "超高解像度のAI画像生成 — 最大4兆ピクセルの出力に対応し、10秒以内に超高精細な画像を生成します。" + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] はテキストと参照画像を入力として処理し、目的に応じた局所編集や複雑な全体シーンの変換をシームレスに実現します。" }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 FlashはGoogleのコストパフォーマンスに優れたモデルで、包括的な機能を提供します。" }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview は Google の最新かつ最速で最も効率的なネイティブなマルチモーダルモデルであり、対話を通じて画像を生成・編集することを可能にします。" + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite は、Google の中で最も小さく、コストパフォーマンスに優れたモデルであり、大規模な利用を目的に設計されています。" }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "GLM-4.5の高速版で、強力な性能を持ちながら、生成速度は100トークン/秒に達します。" }, + "glm-4.5v": { + "description": "智谱の次世代MOEアーキテクチャに基づく視覚推論モデルで、総パラメータ数106Bおよびアクティベーションパラメータ12Bを有し、各種ベンチマークにおいて同等クラスのオープンソース多モーダルモデルで世界的なSOTA（最先端）を達成しています。画像、動画、ドキュメント理解、GUIタスクなどの一般的なタスクを網羅します。" + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4Vは強力な画像理解と推論能力を提供し、さまざまな視覚タスクをサポートします。" }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 miniは、知性、速度、コストのバランスを提供し、多くのユースケースにおいて魅力的なモデルとなっています。" }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "GPT-4.5の研究プレビュー版で、これまでで最大かつ最強のGPTモデルです。広範な世界知識を持ち、ユーザーの意図をよりよく理解することができるため、創造的なタスクや自律的な計画において優れたパフォーマンスを発揮します。GPT-4.5はテキストと画像の入力を受け付け、テキスト出力（構造化出力を含む）を生成します。関数呼び出し、バッチAPI、ストリーミング出力など、重要な開発者機能をサポートしています。創造的でオープンな思考や対話が求められるタスク（執筆、学習、新しいアイデアの探求など）において、GPT-4.5は特に優れた性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年10月です。" + "description": "GPT-4.5-preview は最新の汎用モデルで、豊富な世界知識とユーザーの意図をより的確に理解する能力を備えており、創造的なタスクやエージェントの計画立案に優れています。このモデルの知識は2023年10月時点のものです。" }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4oは、リアルタイムで更新される動的モデルで、常に最新のバージョンを維持します。強力な言語理解と生成能力を組み合わせており、顧客サービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションシナリオに適しています。" @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "画像生成モデルで、繊細な画質を持ち、テキストから画像生成と画風設定をサポートします。" }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 第4世代のテキスト→画像生成モデル（Fast版）" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 第4世代のテキストから画像への生成モデルシリーズ" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 第4世代テキストから画像へのモデルシリーズ" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 第4世代 テキスト→画像生成モデルシリーズ（Ultra版）" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 第4世代テキストから画像へのモデルシリーズ ウルトラバージョン" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2は強力なコードおよびエージェント能力を備えたMoEアーキテクチャの基盤モデルで、総パラメータ数は1兆、活性化パラメータは320億です。一般知識推論、プログラミング、数学、エージェントなどの主要カテゴリのベンチマーク性能テストで、K2モデルは他の主流オープンソースモデルを上回る性能を示しています。" }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 は高度なコード処理能力とエージェント機能を備えた MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの基盤モデルで、総パラメータ数は1T、アクティブパラメータは32Bです。一般的な知識推論、プログラミング、数学、エージェントなどの主要カテゴリにおけるベンチマークで、K2モデルは他の主要なオープンソースモデルを上回る性能を示しています。" + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi スマートアシスタント製品は最新の Kimi 大モデルを使用しており、まだ安定していない機能が含まれている可能性があります。画像理解をサポートし、リクエストのコンテキストの長さに応じて 8k/32k/128k モデルを請求モデルとして自動的に選択します。" }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVAは、視覚エンコーダーとVicunaを組み合わせたマルチモーダルモデルであり、強力な視覚と言語理解を提供します。" }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 は Mistral AI が2025年7月に発表した最先端の推論モデルです。" + }, "mathstral": { "description": "MathΣtralは、科学研究と数学推論のために設計されており、効果的な計算能力と結果の解釈を提供します。" }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-miniは、プログラミング、数学、科学のアプリケーションシーンに特化して設計された迅速で経済的な推論モデルです。このモデルは128Kのコンテキストを持ち、2023年10月の知識のカットオフがあります。" }, "o1-preview": { - "description": "o1はOpenAIの新しい推論モデルで、広範な一般知識を必要とする複雑なタスクに適しています。このモデルは128Kのコンテキストを持ち、2023年10月の知識のカットオフがあります。" + "description": "高度な推論と複雑な問題の解決に注力しており、数学や科学の課題にも対応します。深い文脈理解と自律的なワークフローを必要とするアプリケーションに非常に適しています。" }, "o1-pro": { "description": "o1 シリーズモデルは強化学習により訓練されており、回答前に思考を行い、複雑な推論タスクを実行できます。o1-pro モデルはより多くの計算資源を使用してより深い思考を行い、継続的に高品質な回答を提供します。" @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "通義千問のコードモデルです。" }, + "qwen-flash": { + "description": "通義千問シリーズの中で最も高速で、コストが極めて低いモデルで、簡単なタスクに適しています。" + }, "qwen-image": { - "description": "Qwenチームによる強力な生画像モデルで、印象的な中国語テキスト生成能力と多様な画像ビジュアルスタイルを備えています。" + "description": "Qwen-Image は汎用の画像生成モデルで、さまざまなアートスタイルに対応します。とりわけ複雑なテキストのレンダリング、特に中国語と英語のテキストレンダリングに優れています。モデルは複数行レイアウトや段落レベルのテキスト生成、細かなディテール表現をサポートし、複雑な画像とテキストの混在したレイアウト設計を実現します。" + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Qwenチームが発表したプロフェッショナル向けの画像編集モデルで、セマンティック編集や外観編集に対応し、中国語や英語の文字を正確に編集でき、スタイル変換やオブジェクトの回転などの高品質な画像編集を実現します。" }, "qwen-long": { "description": "通義千問超大規模言語モデルで、長文コンテキストや長文書、複数文書に基づく対話機能をサポートしています。" @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "通義千問の超大規模言語モデルの強化版で、中国語、英語などさまざまな言語の入力をサポートしています。" }, "qwen-turbo": { - "description": "通義千問の超大規模言語モデルで、中国語、英語などさまざまな言語の入力をサポートしています。" + "description": "通义千问 Turbo は今後更新されません。通义千问 Flash への置き換えを推奨します。通义千问は超大規模な言語モデルで、中国語、英語などのさまざまな言語の入力に対応しています。" }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "通義千問VLは、複数の画像、多段階の質問応答、創作などの柔軟なインタラクション方式をサポートするモデルです。" @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "階躍星辰の新世代画像生成モデルで、画像生成タスクに特化し、ユーザーが提供したテキスト記述に基づき高品質な画像を生成します。新モデルは画像の質感がよりリアルで、中英両言語の文字生成能力が強化されています。" }, + "step-3": { + "description": "このモデルは強力な視覚認識と高度な推論能力を備えています。異分野にまたがる複雑な知識の理解や、数学的情報と視覚情報の相互解析、さらには日常生活におけるさまざまな視覚分析の課題を正確に遂行できます。" + }, "step-r1-v-mini": { "description": "このモデルは強力な画像理解能力を持つ推論大モデルで、画像とテキスト情報を処理し、深い思考の後にテキストを生成します。このモデルは視覚推論分野で優れたパフォーマンスを発揮し、数学、コード、テキスト推論能力も第一級です。コンテキスト長は100kです。" }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 は階跃星辰（StepFun）が公開した最先端のマルチモーダル推論モデルで、総パラメータ数321B、活性化パラメータ38Bを持つエキスパートミックス（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されています。本モデルはエンドツーエンド設計を採用し、デコードコストの最小化を図りながら視覚言語推論においてトップクラスの性能を提供します。多行列分解注意（MFA）と注意-FFNのデカップリング（AFD）という協調設計により、Step3 はフラッグシップ級からローエンドのアクセラレータまで一貫して高い効率を維持します。事前学習段階では、Step3 は20Tを超えるテキストトークンと4Tの画像・テキスト混合トークンを処理し、十数言語をカバーしました。このモデルは数学、コード、多モーダルなど複数のベンチマークにおいてオープンソースモデルの中でトップレベルの成績を達成しています。" + }, "taichu_llm": { "description": "紫東太初言語大モデルは、強力な言語理解能力とテキスト創作、知識問答、コードプログラミング、数学計算、論理推論、感情分析、テキスト要約などの能力を備えています。革新的に大データの事前学習と多源の豊富な知識を組み合わせ、アルゴリズム技術を継続的に磨き、膨大なテキストデータから語彙、構造、文法、意味などの新しい知識を吸収し、モデルの効果を進化させています。ユーザーにより便利な情報とサービス、よりインテリジェントな体験を提供します。" }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Airはエージェントアプリケーション向けに設計された基盤モデルで、混合専門家（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用。ツール呼び出し、ウェブブラウジング、ソフトウェア工学、フロントエンドプログラミング分野で深く最適化され、Claude CodeやRoo Codeなどのコードエージェントへのシームレスな統合をサポートします。混合推論モードを採用し、複雑な推論や日常利用など多様なシナリオに適応可能です。" + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5Vは智譜AI（Zhipu AI）が公開した最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。本モデルは総パラメータ数106B、アクティベーションパラメータ12Bを有するフラッグシップのテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤に構築され、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用することで、より低い推論コストで卓越した性能を実現することを目的としています。GLM-4.5Vは技術的にGLM-4.1V-Thinkingの路線を継承し、三次元回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入することで三次元空間関係の認識と推論能力を大幅に強化しました。事前学習、教師あり微調整、強化学習の各段階での最適化により、本モデルは画像、動画、長文ドキュメントなど多様な視覚コンテンツを処理する能力を備え、41件の公開マルチモーダルベンチマークにおいて同クラスのオープンソースモデルのトップレベルに到達しています。さらに、モデルには「思考モード」スイッチが追加されており、迅速な応答と深い推論の間で柔軟に選択して効率と効果のバランスを取ることが可能です。" } } diff --git a/locales/ja-JP/providers.json b/locales/ja-JP/providers.json index 71bd94157a1..c84d54dd8ff 100644 --- a/locales/ja-JP/providers.json +++ b/locales/ja-JP/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrockは、Amazon AWSが提供するサービスで、企業に先進的なAI言語モデルと視覚モデルを提供することに特化しています。そのモデルファミリーには、AnthropicのClaudeシリーズやMetaのLlama 3.1シリーズなどが含まれ、軽量から高性能までのさまざまな選択肢を提供し、テキスト生成、対話、画像処理などの多様なタスクをサポートし、異なる規模とニーズの企業アプリケーションに適しています。" }, + "bfl": { + "description": "最先端の人工知能研究ラボで、次世代の視覚インフラを構築します。" + }, "cloudflare": { "description": "Cloudflareのグローバルネットワーク上で、サーバーレスGPUによって駆動される機械学習モデルを実行します。" }, diff --git a/locales/ko-KR/components.json b/locales/ko-KR/components.json index e4398e2f8e2..5361a76213a 100644 --- a/locales/ko-KR/components.json +++ b/locales/ko-KR/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "매개변수 추가", + "argumentPlaceholder": "매개변수 {{index}}", + "enterFirstArgument": "첫 번째 매개변수를 입력하세요..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "여기에 파일을 드래그하여 여러 이미지를 업로드할 수 있습니다.", "dragFileDesc": "여기에 이미지와 파일을 드래그하여 여러 이미지와 파일을 업로드할 수 있습니다.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} 업로드 완료" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "파일 용량이 허용된 최대 크기를 초과했습니다", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}})이(가) 허용된 최대 크기 {{maxSize}}를 초과했습니다", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}}개의 파일이 허용된 최대 크기 {{maxSize}}를 초과합니다: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "이미지 수가 허용된 한도를 초과했습니다" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/ko-KR/error.json b/locales/ko-KR/error.json index deae011010f..94d5e98b63b 100644 --- a/locales/ko-KR/error.json +++ b/locales/ko-KR/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "죄송합니다. 메시지를 정상적으로 전송할 수 없습니다. 내용을 복사한 후 다시 전송해 주시고, 페이지를 새로 고치면 이 메시지는 보존되지 않습니다.", "ExceededContextWindow": "현재 요청 내용이 모델이 처리할 수 있는 길이를 초과했습니다. 내용량을 줄인 후 다시 시도해 주십시오.", "FreePlanLimit": "현재 무료 사용자이므로이 기능을 사용할 수 없습니다. 유료 요금제로 업그레이드 한 후 계속 사용하십시오.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "귀하의 콘텐츠에 금지된 단어가 포함되어 있습니다. 입력 내용을 확인하고 수정한 뒤 다시 시도해 주세요.", + "IMAGE_SAFETY": "생성된 이미지 내용이 안전상의 이유로 차단되었습니다. 이미지 생성 요청을 수정해 보세요.", + "LANGUAGE": "사용하신 언어는 현재 지원되지 않습니다. 영어 또는 지원되는 다른 언어로 다시 시도해 주세요.", + "OTHER": "내용이 알 수 없는 이유로 차단되었습니다. 요청을 다시 표현해 보세요.", + "PROHIBITED_CONTENT": "요청에 금지된 내용이 포함되어 있을 수 있습니다. 요청을 조정하여 사용 규정을 준수해 주세요.", + "RECITATION": "귀하의 내용은 저작권 문제와 관련될 수 있어 차단되었습니다. 원본 콘텐츠를 사용하거나 요청을 새로 표현해 보세요.", + "SAFETY": "귀하의 내용은 안전 정책에 따라 차단되었습니다. 요청 내용을 조정하여 유해하거나 부적절할 수 있는 요소를 피해 보세요.", + "SPII": "귀하의 내용에 민감한 개인 식별 정보가 포함되었을 수 있습니다. 개인정보 보호를 위해 해당 민감 정보를 제거한 뒤 다시 시도해 주세요.", + "default": "내용이 차단되었습니다: {{blockReason}}. 요청 내용을 조정한 뒤 다시 시도해 주세요." + }, "InsufficientQuota": "죄송합니다. 해당 키의 할당량이 초과되었습니다. 계좌 잔액이 충분한지 확인하거나 키 할당량을 늘린 후 다시 시도해 주십시오.", "InvalidAccessCode": "액세스 코드가 잘못되었거나 비어 있습니다. 올바른 액세스 코드를 입력하거나 사용자 지정 API 키를 추가하십시오.", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock 인증에 실패했습니다. AccessKeyId/SecretAccessKey를 확인한 후 다시 시도하십시오.", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "플러그인 서버 요청이 오류로 반환되었습니다. 플러그인 설명 파일, 플러그인 구성 또는 서버 구현을 확인해주세요.", "PluginSettingsInvalid": "플러그인을 사용하려면 올바른 구성이 필요합니다. 구성이 올바른지 확인해주세요.", "ProviderBizError": "요청한 {{provider}} 서비스에서 오류가 발생했습니다. 아래 정보를 확인하고 다시 시도해주세요.", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "콘텐츠에 금지된 용어가 포함되어 있습니다. 입력 내용을 확인하고 수정한 후 다시 시도해주세요.", - "IMAGE_SAFETY": "생성된 이미지 콘텐츠가 안전상의 이유로 차단되었습니다. 이미지 생성 요청을 수정하여 다시 시도해주세요.", - "LANGUAGE": "사용하신 언어는 지원되지 않습니다. 영어나 기타 지원되는 언어로 다시 질문해주세요.", - "OTHER": "알 수 없는 이유로 콘텐츠가 차단되었습니다. 요청을 다시 표현하거나 기술 지원에 문의해주세요.", - "PROHIBITED_CONTENT": "콘텐츠에 금지된 콘텐츠 유형이 포함되어 있을 수 있습니다. 사용 가이드라인에 맞도록 요청을 조정해주세요.", - "RECITATION": "저작권 문제 가능성으로 인해 콘텐츠가 차단되었습니다. 원본 콘텐츠를 사용하거나 요청을 다시 표현해보세요.", - "SAFETY": "안전 정책으로 인해 콘텐츠가 차단되었습니다. 유해하거나 부적절한 내용을 피하도록 요청을 조정해주세요.", - "SPII": "콘텐츠에 민감한 개인 식별 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 개인정보 보호를 위해 관련 민감 정보를 제거한 후 다시 시도해주세요.", - "default": "콘텐츠가 차단되었습니다: {{blockReason}}. 요청 내용을 조정한 후 다시 시도해주세요." - }, "QuotaLimitReached": "죄송합니다. 현재 토큰 사용량 또는 요청 횟수가 해당 키의 할당량 한도에 도달했습니다. 해당 키의 할당량을 늘리거나 나중에 다시 시도해 주십시오.", "StreamChunkError": "스트리밍 요청의 메시지 블록 구문 분석 오류입니다. 현재 API 인터페이스가 표준 규격에 부합하는지 확인하거나 API 공급자에게 문의하십시오.", "SubscriptionKeyMismatch": "죄송합니다. 시스템의 일시적인 오류로 인해 현재 구독 사용량이 일시적으로 비활성화되었습니다. 아래 버튼을 클릭하여 구독을 복구하시거나, 이메일로 저희에게 지원을 요청해 주시기 바랍니다.", diff --git a/locales/ko-KR/models.json b/locales/ko-KR/models.json index f612d6d45ec..efdcc05bd96 100644 --- a/locales/ko-KR/models.json +++ b/locales/ko-KR/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 Qwen3-30B-A3B 비사고 모드의 업데이트 버전입니다. 이 모델은 총 305억 개의 파라미터와 33억 개의 활성화 파라미터를 가진 혼합 전문가(MoE) 모델입니다. 이 모델은 지침 준수, 논리 추론, 텍스트 이해, 수학, 과학, 코딩 및 도구 사용 등 여러 측면에서 중요한 향상을 이루었습니다. 또한 다국어 장기 지식 커버리지에서 실질적인 진전을 이루었으며, 주관적이고 개방형 작업에서 사용자 선호도에 더 잘 맞춰져 더 유용한 응답과 높은 품질의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 아울러 이 모델의 장문 이해 능력도 256K로 강화되었습니다. 이 모델은 비사고 모드만 지원하며 출력에 `` 태그를 생성하지 않습니다." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507은 알리바바 통의천문 팀이 발표한 Qwen3 시리즈의 최신 사고 모델입니다. 총 305억 개의 파라미터와 33억 개의 활성 파라미터를 보유한 혼합 전문가(MoE) 모델로서, 복잡한 작업 처리 능력 향상에 주력합니다. 이 모델은 논리 추론, 수학, 과학, 프로그래밍 및 인간의 전문 지식이 요구되는 학술 벤치마크에서 현저한 성능 향상을 보였습니다. 동시에 지시 준수, 도구 사용, 텍스트 생성 및 인간 선호도 정렬 등 범용 능력도 크게 강화되었습니다. 모델은 기본적으로 256K의 장문맥 이해를 지원하며 최대 100만 토큰까지 확장될 수 있습니다. 본 버전은 '사고 모드'로 설계되어 상세한 단계별 추론을 통해 고도로 복잡한 과제를 해결하도록 최적화되었으며, 에이전트(Agent) 기능 또한 우수합니다." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3는 능력이 크게 향상된 차세대 통의천문 대모델로, 추론, 일반, 에이전트 및 다국어 등 여러 핵심 능력에서 업계 선두 수준에 도달하며 사고 모드 전환을 지원합니다." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3는 능력이 크게 향상된 차세대 통의천문 대모델로, 추론, 일반, 에이전트 및 다국어 등 여러 핵심 능력에서 업계 선두 수준에 도달하며 사고 모드 전환을 지원합니다." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct는 알리바바 통의천문(通义千问) 팀이 개발한 Qwen3 시리즈의 코드 모델입니다. 정제되어 최적화된 본 모델은 높은 성능과 효율을 유지하면서 코드 처리 능력 향상에 중점을 두고 있습니다. 에이전트형 코딩(Agentic Coding), 자동화된 브라우저 조작, 도구 호출 등 복잡한 작업에서 오픈소스 모델들 대비 뚜렷한 성능 우위를 보입니다. 기본적으로 256K 토큰의 장기 문맥을 지원하며 최대 1M 토큰까지 확장 가능해 코드베이스 수준의 이해와 처리를 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 또한 Qwen Code, CLINE 등 플랫폼에 강력한 에이전트 코딩 지원을 제공하고, 전용 함수 호출 포맷을 설계했습니다." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct는 알리바바가 발표한, 현재까지 에이전트(Agentic) 역량이 가장 뛰어난 코드 모델입니다. 이 모델은 총 4,800억 개의 파라미터와 350억 개의 활성 파라미터를 갖춘 혼합 전문가(MoE) 모델로서 효율성과 성능 사이의 균형을 이루고 있습니다. 기본적으로 256K(약 26만) 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며 YaRN 등의 외삽 기법을 통해 최대 100만 토큰까지 확장할 수 있어 대규모 코드베이스와 복잡한 프로그래밍 과제를 처리할 수 있습니다. Qwen3-Coder는 에이전트형 코딩 워크플로우를 위해 설계되어 코드 생성뿐만 아니라 개발 도구 및 환경과 스스로 상호작용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 여러 코딩 및 에이전트 과제의 벤치마크에서 이 모델은 오픈소스 모델 중 최상위권 성능을 보였으며, 그 성능은 Claude Sonnet 4 등 선도 모델과 견줄 만합니다." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2는 Qwen 모델의 최신 시리즈로, 128k 컨텍스트를 지원합니다. 현재 최상의 오픈 소스 모델과 비교할 때, Qwen2-72B는 자연어 이해, 지식, 코드, 수학 및 다국어 등 여러 능력에서 현재 선도하는 모델을 현저히 초월합니다." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev]는 비상업적 용도를 위한 오픈 소스 가중치 및 정제 모델입니다. FLUX.1 [dev]는 FLUX 전문판과 유사한 이미지 품질과 명령 준수 능력을 유지하면서도 더 높은 실행 효율성을 갖추고 있습니다. 동일 크기 표준 모델 대비 자원 활용이 더 효율적입니다." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "최첨단 컨텍스트 이미지 생성 및 편집 — 텍스트와 이미지를 결합하여 정밀하고 일관된 결과를 제공합니다." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "최첨단 맥락 기반 이미지 생성 및 편집 — 텍스트와 이미지를 결합하여 정확하고 일관된 결과를 제공합니다." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "이미지 편집 작업에 특화된 FLUX.1 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 지원합니다." }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-merged 모델은 개발 단계에서 탐색된 \"DEV\"의 심층 특성과 \"Schnell\"이 대표하는 고속 실행 장점을 결합했습니다. 이를 통해 FLUX.1-merged는 모델 성능 한계를 높이고 적용 범위를 확장했습니다." }, + "flux-pro": { + "description": "최첨단 상업용 AI 이미지 생성 모델 — 비할 데 없는 이미지 품질과 다양한 출력 성능을 제공합니다." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "업그레이드된 프로페셔널급 AI 이미지 생성 모델 — 탁월한 이미지 품질과 정교한 프롬프트 준수 능력을 제공합니다." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "초고해상도 AI 이미지 생성 — 최대 4메가픽셀 출력 지원, 10초 이내에 초고화질 이미지를 생성합니다." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro]는 텍스트와 참조 이미지를 입력으로 처리하여 목표 지향적인 부분 편집과 복잡한 전체 장면 변환을 원활하게 수행할 수 있습니다." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash는 구글에서 가장 가성비가 뛰어난 모델로, 포괄적인 기능을 제공합니다." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview는 Google의 최신이자 가장 빠르고 효율적인 네이티브 멀티모달 모델로, 대화를 통해 이미지를 생성하고 편집할 수 있게 해줍니다." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite는 Google의 가장 작고 가성비가 뛰어난 모델로, 대규모 사용을 위해 설계되었습니다." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "GLM-4.5의 초고속 버전으로, 강력한 성능과 함께 최대 100 tokens/초의 생성 속도를 자랑합니다." }, + "glm-4.5v": { + "description": "智谱(Zhipu)의 차세대 MOE 아키텍처 기반 시각 추론 모델로, 총 파라미터 수 106B 및 활성화 파라미터 12B를 갖추어 각종 벤치마크에서 동급의 전 세계 오픈소스 멀티모달 모델들 가운데 SOTA를 달성하며, 이미지·비디오·문서 이해 및 GUI 작업 등 다양한 일반 과제를 포괄합니다." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V는 강력한 이미지 이해 및 추론 능력을 제공하며, 다양한 시각적 작업을 지원합니다." }, @@ -1433,9 +1463,7 @@ "gpt-4.1-nano": { "description": "GPT-4.1 mini는 지능, 속도 및 비용 간의 균형을 제공하여 많은 사용 사례에서 매력적인 모델이 됩니다." }, - "gpt-4.5-preview": { - "description": "GPT-4.5 연구 미리보기 버전으로, 지금까지 우리가 만든 가장 크고 강력한 GPT 모델입니다. 광범위한 세계 지식을 보유하고 있으며 사용자 의도를 더 잘 이해하여 창의적인 작업과 자율 계획에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. GPT-4.5는 텍스트와 이미지 입력을 수용하고 텍스트 출력을 생성합니다(구조화된 출력 포함). 함수 호출, 배치 API 및 스트리밍 출력을 포함한 주요 개발자 기능을 지원합니다. 창의적이고 개방적인 사고 및 대화가 필요한 작업(예: 글쓰기, 학습 또는 새로운 아이디어 탐색)에서 특히 뛰어난 성능을 보입니다. 지식 기준일은 2023년 10월입니다." - }, + "gpt-4.5-preview": "GPT-4.5-preview는 최신 범용 모델로, 폭넓은 세계 지식과 사용자 의도에 대한 향상된 이해를 갖추고 있어 창의적 과제와 에이전트 계획에 능숙합니다. 이 모델의 지식은 2023년 10월까지입니다.", "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o는 동적 모델로, 최신 버전을 유지하기 위해 실시간으로 업데이트됩니다. 강력한 언어 이해 및 생성 능력을 결합하여 고객 서비스, 교육 및 기술 지원을 포함한 대규모 응용 프로그램에 적합합니다." }, @@ -1637,9 +1665,18 @@ "image-01-live": { "description": "이미지 생성 모델로, 섬세한 화질을 제공하며 텍스트-이미지 생성과 화풍 설정을 지원합니다." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 4세대 텍스트-투-이미지 모델 시리즈 Fast 버전" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 4세대 텍스트-이미지 모델 시리즈" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4세대 텍스트-이미지 모델 시리즈" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 4세대 텍스트 기반 이미지 생성 모델 시리즈 Ultra 버전" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4세대 텍스트-이미지 모델 시리즈 울트라 버전" }, @@ -1679,6 +1716,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2는 강력한 코드 및 에이전트 기능을 갖춘 MoE 아키텍처 기반 모델로, 총 파라미터 1조, 활성화 파라미터 320억을 보유하고 있습니다. 일반 지식 추론, 프로그래밍, 수학, 에이전트 등 주요 분야 벤치마크 성능 테스트에서 K2 모델은 다른 주요 오픈소스 모델을 능가하는 성능을 보여줍니다." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2는 강력한 코드 처리 및 에이전트(Agent) 기능을 갖춘 MoE(혼합 전문가) 아키텍처 기반 모델로, 총 파라미터 수는 1T(1조), 활성화 파라미터는 32B(320억)입니다. 일반 지식 추론, 프로그래밍, 수학, 에이전트 등 주요 분야의 벤치마크 성능 테스트에서 K2 모델은 다른 주요 오픈 소스 모델들을 능가합니다." + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi 스마트 어시스턴트 제품은 최신 Kimi 대형 모델을 사용하며, 아직 안정되지 않은 기능이 포함될 수 있습니다. 이미지 이해를 지원하며, 요청의 맥락 길이에 따라 8k/32k/128k 모델을 청구 모델로 자동 선택합니다." }, @@ -1763,6 +1803,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA는 시각 인코더와 Vicuna를 결합한 다중 모달 모델로, 강력한 시각 및 언어 이해를 제공합니다." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1은 Mistral AI가 2025년 7월에 공개한 최첨단 추론 모델입니다." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral은 과학 연구 및 수학 추론을 위해 설계되었으며, 효과적인 계산 능력과 결과 해석을 제공합니다." }, @@ -2094,7 +2137,7 @@ "description": "o1-mini는 프로그래밍, 수학 및 과학 응용 프로그램을 위해 설계된 빠르고 경제적인 추론 모델입니다. 이 모델은 128K의 컨텍스트와 2023년 10월의 지식 기준일을 가지고 있습니다." }, "o1-preview": { - "description": "o1은 OpenAI의 새로운 추론 모델로, 광범위한 일반 지식이 필요한 복잡한 작업에 적합합니다. 이 모델은 128K의 컨텍스트와 2023년 10월의 지식 기준일을 가지고 있습니다." + "description": "고급 추론과 복잡한 문제 해결(수학 및 과학 과제 포함)에 중점을 둡니다. 깊은 맥락 이해와 자율적 워크플로를 필요로 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다." }, "o1-pro": { "description": "o1 시리즈 모델은 강화 학습을 통해 훈련되어 답변 전에 사고를 진행하고 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있습니다. o1-pro 모델은 더 많은 계산 자원을 사용하여 더 깊이 사고함으로써 지속적으로 더 우수한 답변을 제공합니다." @@ -2213,8 +2256,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "통의 천문 코드 모델입니다." }, + "qwen-flash": { + "description": "Tongyi Qianwen(通义千问) 시리즈는 속도가 가장 빠르고 비용이 매우 낮은 모델로 간단한 작업에 적합합니다." + }, "qwen-image": { - "description": "Qwen 팀이 개발한 강력한 원본 이미지 생성 모델로, 인상적인 중국어 텍스트 생성 능력과 다양한 시각적 이미지 스타일을 갖추고 있습니다." + "description": "Qwen-Image는 범용 이미지 생성 모델로, 다양한 예술적 스타일을 지원하며 특히 복잡한 텍스트 렌더링, 그중에서도 중국어와 영어 텍스트 렌더링에 뛰어납니다. 모델은 다중 행 레이아웃, 문단 단위 텍스트 생성 및 세밀한 디테일 묘사를 지원하여 복잡한 이미지-텍스트 혼합 레이아웃 디자인을 구현할 수 있습니다." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Qwen 팀이 발표한 전문 이미지 편집 모델로, 의미 편집과 외관 편집을 지원하며 중국어 및 영어 텍스트를 정밀하게 편집하고 스타일 변환, 객체 회전 등 고품질 이미지 편집을 구현합니다." }, "qwen-long": { "description": "통의천문 초대규모 언어 모델로, 긴 텍스트 컨텍스트를 지원하며, 긴 문서 및 다수의 문서에 기반한 대화 기능을 제공합니다." @@ -2241,7 +2290,7 @@ "description": "통의천문 초대형 언어 모델의 강화 버전으로, 중국어, 영어 등 다양한 언어 입력을 지원합니다." }, "qwen-turbo": { - "description": "통의천문 초대형 언어 모델로, 중국어, 영어 등 다양한 언어 입력을 지원합니다." + "description": "通义千问 Turbo는 더 이상 업데이트되지 않으므로 通义千问 Flash로 교체할 것을 권장합니다. 通义千问은 초대규모 언어 모델로 중국어, 영어 등 다양한 언어의 입력을 지원합니다." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "통의천문 VL은 다중 이미지, 다중 회차 질문 응답, 창작 등 유연한 상호작용 방식을 지원하는 모델입니다." @@ -2558,9 +2607,15 @@ "step-2x-large": { "description": "계단별 신성(阶跃星辰) 차세대 이미지 생성 모델로, 텍스트 설명에 따라 고품질 이미지를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 새 모델은 이미지 질감이 더욱 사실적이며, 중영문 텍스트 생성 능력이 강화되었습니다." }, + "step-3": { + "description": "이 모델은 강력한 시각 인식 능력과 복잡한 추론 능력을 갖추고 있습니다. 분야를 넘나드는 복잡한 지식 이해, 수학과 시각 정보의 교차 분석, 그리고 일상 생활에서의 다양한 시각 분석 문제를 정확하게 수행할 수 있습니다." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "이 모델은 강력한 이미지 이해 능력을 갖춘 추론 대모델로, 이미지와 텍스트 정보를 처리하며, 깊은 사고 후 텍스트를 생성합니다. 이 모델은 시각적 추론 분야에서 두드러진 성능을 보이며, 1차 대열의 수학, 코드, 텍스트 추론 능력을 갖추고 있습니다. 문맥 길이는 100k입니다." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3은 StepFun(중국명: 阶跃星辰)이 발표한 최첨단 멀티모달 추론 모델로, 총 321B의 파라미터와 38B의 활성화 파라미터를 가진 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 엔드투엔드 설계를 채택해 디코딩 비용을 최소화하는 동시에 시각-언어 추론에서 최상급 성능을 제공합니다. 다중 행렬 분해 어텐션(MFA)과 어텐션-FFN 디커플링(AFD)의 결합 설계를 통해 Step3은 플래그십급 및 저사양 가속기 모두에서 탁월한 효율을 유지합니다. 사전학습 단계에서 Step3은 20조개 이상의 텍스트 토큰(20T)과 4조개 이상의 이미지-텍스트 혼합 토큰(4T)을 처리했으며, 10여 개 언어를 포괄합니다. 이 모델은 수학, 코드 및 멀티모달을 포함한 여러 벤치마크에서 오픈소스 모델 중 선도적인 수준의 성능을 달성했습니다." + }, "taichu_llm": { "description": "자이동 태초 언어 대모델은 뛰어난 언어 이해 능력과 텍스트 창작, 지식 질문 응답, 코드 프로그래밍, 수학 계산, 논리 추론, 감정 분석, 텍스트 요약 등의 능력을 갖추고 있습니다. 혁신적으로 대규모 데이터 사전 훈련과 다원적 풍부한 지식을 결합하여 알고리즘 기술을 지속적으로 다듬고, 방대한 텍스트 데이터에서 어휘, 구조, 문법, 의미 등의 새로운 지식을 지속적으로 흡수하여 모델 성능을 지속적으로 진화시킵니다. 사용자에게 보다 편리한 정보와 서비스, 그리고 더 지능적인 경험을 제공합니다." }, @@ -2707,5 +2762,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air는 에이전트 애플리케이션을 위해 설계된 기본 모델로, 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 도구 호출, 웹 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 프론트엔드 프로그래밍 분야에서 깊이 최적화되었으며, Claude Code, Roo Code 등 코드 에이전트에 원활히 통합될 수 있습니다. GLM-4.5는 혼합 추론 모드를 채택하여 복잡한 추론과 일상 사용 등 다양한 응용 시나리오에 적응할 수 있습니다." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V는 Zhipu AI(智谱 AI)가 발표한 최신 세대의 비전-언어 모델(VLM)입니다. 이 모델은 총 106B 파라미터와 12B 활성 파라미터를 보유한 플래그십 텍스트 모델 GLM-4.5-Air를 기반으로 구축되었으며, 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 채택해 더 낮은 추론 비용으로 우수한 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. GLM-4.5V는 기술적으로 GLM-4.1V-Thinking의 노선을 계승하면서 3차원 회전 위치 인코딩(3D-RoPE) 등 혁신을 도입하여 3차원 공간 관계에 대한 인식 및 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 사전 학습, 감독 미세조정, 강화학습 단계에서의 최적화를 통해 이 모델은 이미지, 비디오, 장문 문서 등 다양한 시각 콘텐츠를 처리할 수 있으며, 41개의 공개 멀티모달 벤치마크에서 동급 오픈소스 모델 중 최상위 수준의 성능을 기록했습니다. 또한 모델에는 '사고 모드' 스위치가 추가되어 사용자가 빠른 응답과 심층 추론 사이에서 유연하게 선택해 효율성과 효과를 균형 있게 조절할 수 있습니다." } } diff --git a/locales/ko-KR/providers.json b/locales/ko-KR/providers.json index 23c5d057bde..b64aaf7ae94 100644 --- a/locales/ko-KR/providers.json +++ b/locales/ko-KR/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock은 아마존 AWS가 제공하는 서비스로, 기업에 고급 AI 언어 모델과 비주얼 모델을 제공합니다. 그 모델 가족에는 Anthropic의 Claude 시리즈, Meta의 Llama 3.1 시리즈 등이 포함되어 있으며, 경량형부터 고성능까지 다양한 선택지를 제공하고 텍스트 생성, 대화, 이미지 처리 등 여러 작업을 지원하여 다양한 규모와 요구의 기업 응용 프로그램에 적합합니다." }, + "bfl": { + "description": "선도적인 최첨단 인공지능 연구소로서 미래의 시각 인프라를 구축합니다." + }, "cloudflare": { "description": "Cloudflare의 글로벌 네트워크에서 서버리스 GPU로 구동되는 머신러닝 모델을 실행합니다." }, diff --git a/locales/nl-NL/components.json b/locales/nl-NL/components.json index a936843ed11..8c1c472576f 100644 --- a/locales/nl-NL/components.json +++ b/locales/nl-NL/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Argument toevoegen", + "argumentPlaceholder": "Argument {{index}}", + "enterFirstArgument": "Voer het eerste argument in..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Sleep bestanden hierheen om meerdere afbeeldingen te uploaden.", "dragFileDesc": "Sleep afbeeldingen en bestanden hierheen om meerdere afbeeldingen en bestanden te uploaden.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} geüpload" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Bestandsgrootte overschrijdt de limiet", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) overschrijdt de maximale grootte van {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} bestanden overschrijden de maximale grootte van {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Het aantal afbeeldingen overschrijdt de limiet" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/nl-NL/error.json b/locales/nl-NL/error.json index 29d5bd637eb..99fdb82cf8c 100644 --- a/locales/nl-NL/error.json +++ b/locales/nl-NL/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Het spijt ons, het bericht kon niet correct worden verzonden. Kopieer de inhoud en probeer het opnieuw. Na het vernieuwen van de pagina gaat dit bericht verloren.", "ExceededContextWindow": "De inhoud van de huidige aanvraag overschrijdt de lengte die het model kan verwerken. Verminder de hoeveelheid inhoud en probeer het opnieuw.", "FreePlanLimit": "U bent momenteel een gratis gebruiker en kunt deze functie niet gebruiken. Upgrade naar een betaald plan om door te gaan met gebruiken.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Uw inhoud bevat verboden woorden. Controleer en pas uw invoer aan en probeer het opnieuw.", + "IMAGE_SAFETY": "De gegenereerde afbeelding is om veiligheidsredenen geblokkeerd. Probeer uw aanvraag voor afbeeldingsgeneratie aan te passen.", + "LANGUAGE": "De door u gebruikte taal wordt momenteel niet ondersteund. Probeer het opnieuw in het Engels of een andere ondersteunde taal.", + "OTHER": "De inhoud is om onbekende redenen geblokkeerd. Probeer uw verzoek anders te formuleren.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Uw verzoek kan verboden inhoud bevatten. Pas uw verzoek aan zodat het voldoet aan de gebruiksregels.", + "RECITATION": "Uw inhoud is mogelijk geblokkeerd vanwege auteursrechtelijke kwesties. Gebruik originele inhoud of formuleer uw verzoek opnieuw.", + "SAFETY": "Uw inhoud is geblokkeerd door het veiligheidsbeleid. Pas uw verzoek aan en vermijd mogelijk schadelijke of ongepaste inhoud.", + "SPII": "Uw inhoud kan gevoelige persoonsgegevens bevatten. Verwijder de betreffende informatie ter bescherming van de privacy en probeer het opnieuw.", + "default": "Inhoud geblokkeerd: {{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "InsufficientQuota": "Het spijt ons, de quotum van deze sleutel is bereikt. Controleer of uw account voldoende saldo heeft of vergroot het sleutelquotum en probeer het opnieuw.", "InvalidAccessCode": "Ongeldige toegangscode: het wachtwoord is onjuist of leeg. Voer de juiste toegangscode in of voeg een aangepaste API-sleutel toe.", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock authentication failed, please check AccessKeyId/SecretAccessKey and retry", diff --git a/locales/nl-NL/models.json b/locales/nl-NL/models.json index 1b08dc53340..ca5dca8c154 100644 --- a/locales/nl-NL/models.json +++ b/locales/nl-NL/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is een bijgewerkte versie van Qwen3-30B-A3B zonder denkmodus. Dit is een hybride expert (MoE) model met in totaal 30,5 miljard parameters en 3,3 miljard actieve parameters. Het model heeft belangrijke verbeteringen ondergaan op meerdere gebieden, waaronder een aanzienlijke verbetering van het volgen van instructies, logisch redeneren, tekstbegrip, wiskunde, wetenschap, codering en het gebruik van tools. Tegelijkertijd heeft het substantiële vooruitgang geboekt in de dekking van meertalige long-tail kennis en kan het beter afstemmen op de voorkeuren van gebruikers bij subjectieve en open taken, waardoor het nuttigere antwoorden en tekst van hogere kwaliteit kan genereren. Bovendien is het vermogen van het model om lange teksten te begrijpen uitgebreid tot 256K. Dit model ondersteunt alleen de niet-denkmodus en genereert geen `` tags in de output." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 is het nieuwste Thinking-model uit de Qwen3-serie, uitgebracht door het Tongyi Qianwen-team van Alibaba. Als een Mixture of Experts (MoE)-model met in totaal 30,5 miljard parameters en 3,3 miljard activatieparameters, is het gericht op het verbeteren van de verwerking van complexe taken. Het model toont aanzienlijke prestatieverbeteringen op academische benchmarks voor logisch redeneren, wiskunde, wetenschap, programmeren en andere gebieden die menselijke expertise vereisen. Tegelijkertijd zijn algemene capaciteiten zoals het opvolgen van instructies, het gebruik van tools, tekstgeneratie en afstemming op menselijke voorkeuren ook sterk verbeterd. Het model ondersteunt van nature lange contexten tot 256K tokens en is uitbreidbaar tot 1 miljoen tokens. Deze versie is speciaal ontworpen voor de 'Thinking'-modus, met als doel zeer complexe taken op te lossen door middel van gedetailleerde stapsgewijze redenering; ook de Agent-capaciteiten presteren uitstekend." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 is een nieuwe generatie Qwen-model met aanzienlijk verbeterde capaciteiten, die op het gebied van redenering, algemeen gebruik, agent en meertaligheid op een leidende positie in de industrie staat, en ondersteunt de schakel tussen denkmodi." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct is een codemodel uit de Qwen3-serie, ontwikkeld door het Tongyi Qianwen-team van Alibaba. Als een verfijnd en geoptimaliseerd model richt het zich op het verbeteren van codeverwerking, terwijl het hoge prestaties en efficiëntie behoudt. Dit model laat opvallende prestatievoordelen zien ten opzichte van open-source modellen bij complexe taken zoals agent-achtige programmering (Agentic Coding), geautomatiseerde browserbesturing en het aanroepen van tools. Het ondersteunt van nature lange contexten van 256K tokens en is uitbreidbaar tot 1M tokens, waardoor het beter in staat is codebases op schaal te begrijpen en te verwerken. Bovendien biedt dit model krachtige ondersteuning voor agent-gebaseerde codering op platforms zoals Qwen Code en CLINE, en is er een specifiek formaat voor functieaanroepen ontworpen." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is uitgebracht door Alibaba en beschikt tot nu toe over de meest geavanceerde agentische mogelijkheden van alle codemodellen. Het is een Mixture-of-Experts (MoE)-model met 480 miljard totale parameters en 35 miljard actieve parameters, dat een balans vindt tussen efficiëntie en prestaties. Het model ondersteunt van nature een contextlengte van 256K (ongeveer 260.000) tokens en kan via extrapolatiemethoden zoals YaRN worden opgeschaald tot 1 miljoen tokens, waardoor het omvangrijke codebases en complexe programmeertaken aankan. Qwen3-Coder is ontworpen voor agentachtige codeerworkflows: het kan niet alleen code genereren, maar ook autonoom interacteren met ontwikkeltools en -omgevingen om complexe programmeerproblemen op te lossen. In diverse benchmarks voor codering en agenttaken behaalt dit model topresultaten onder open-source modellen en zijn de prestaties vergelijkbaar met toonaangevende modellen zoals Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 is de nieuwste serie van het Qwen-model, dat 128k context ondersteunt. In vergelijking met de huidige beste open-source modellen, overtreft Qwen2-72B op het gebied van natuurlijke taalbegrip, kennis, code, wiskunde en meertaligheid aanzienlijk de huidige toonaangevende modellen." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] is een open-source gewicht en verfijnd model voor niet-commercieel gebruik. Het behoudt een beeldkwaliteit en instructienaleving vergelijkbaar met de professionele versie van FLUX, maar met een hogere operationele efficiëntie. Vergeleken met standaardmodellen van dezelfde grootte is het efficiënter in het gebruik van middelen." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "De meest geavanceerde contextuele beeldgeneratie en -bewerking — tekst en afbeeldingen combineren voor nauwkeurige, samenhangende resultaten." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Geavanceerde contextuele beeldgeneratie en -bewerking — tekst en afbeeldingen combineren voor nauwkeurige, samenhangende resultaten." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "FLUX.1-model gericht op beeldbewerkingsopdrachten, ondersteunt tekst- en beeldinvoer." }, "flux-merged": { "description": "Het FLUX.1-merged model combineert de diepgaande kenmerken verkend tijdens de ontwikkelingsfase van \"DEV\" met de hoge uitvoeringssnelheid van \"Schnell\". Deze combinatie verhoogt niet alleen de prestatiegrenzen van het model, maar breidt ook het toepassingsgebied uit." }, + "flux-pro": { + "description": "Topklasse commercieel AI-beeldgeneratiemodel — ongeëvenaarde beeldkwaliteit en veelzijdige output." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Verbeterd professioneel AI-beeldgeneratiemodel — biedt uitstekende beeldkwaliteit en nauwkeurige opvolging van promptinstructies." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Ultrahoge resolutie AI-beeldgeneratie — ondersteunt output tot 4 megapixels en genereert binnen 10 seconden Ultra‑HD-afbeeldingen." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] kan tekst en referentieafbeeldingen als invoer verwerken, waardoor doelgerichte lokale bewerkingen en complexe algehele scèneveranderingen naadloos mogelijk zijn." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash is het meest kosteneffectieve model van Google en biedt uitgebreide functionaliteiten." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview is Google's nieuwste, snelste en meest efficiënte native multimodale model. Het stelt u in staat om via gesprekken afbeeldingen te genereren en te bewerken." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite is het kleinste en meest kosteneffectieve model van Google, speciaal ontworpen voor grootschalig gebruik." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "De snelle versie van GLM-4.5, met krachtige prestaties en een generatie snelheid tot 100 tokens per seconde." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Zhipu's nieuwe generatie visueel redeneermodel, gebaseerd op een MOE-architectuur, beschikt over in totaal 106 miljard parameters en 12 miljard activatieparameters, en behaalt op diverse benchmarks state-of-the-art (SOTA)-prestaties onder open-source multimodale modellen van vergelijkbaar internationaal niveau. Het dekt veelvoorkomende taken zoals beeld-, video- en documentbegrip en GUI-taken." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V biedt krachtige beeldbegrip- en redeneercapaciteiten, ondersteunt verschillende visuele taken." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini biedt een balans tussen intelligentie, snelheid en kosten, waardoor het een aantrekkelijk model is voor veel gebruikssituaties." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "De onderzoekspreview van GPT-4.5, ons grootste en krachtigste GPT-model tot nu toe. Het heeft een uitgebreide wereldkennis en kan de intenties van gebruikers beter begrijpen, waardoor het uitblinkt in creatieve taken en autonome planning. GPT-4.5 accepteert tekst- en afbeeldingsinvoer en genereert tekstuitvoer (inclusief gestructureerde uitvoer). Het ondersteunt belangrijke ontwikkelaarsfuncties zoals functieaanroepen, batch-API's en streaminguitvoer. In taken die creativiteit, open denken en dialoog vereisen (zoals schrijven, leren of het verkennen van nieuwe ideeën), presteert GPT-4.5 bijzonder goed. De kennis is bijgewerkt tot oktober 2023." + "description": "GPT-4.5-preview is het nieuwste generieke model, met diepgaande wereldkennis en een beter begrip van de intenties van gebruikers. Het blinkt uit in creatieve taken en bij het plannen van agenten. De kennis van dit model is actueel tot oktober 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o is een dynamisch model dat in realtime wordt bijgewerkt om de meest actuele versie te behouden. Het combineert krachtige taalbegrip- en generatiecapaciteiten, geschikt voor grootschalige toepassingsscenario's, waaronder klantenservice, onderwijs en technische ondersteuning." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Beeldgeneratiemodel met fijne beeldweergave, ondersteunt tekst-naar-beeld en stijlinstellingen." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen vierde generatie tekst-naar-beeldmodelserie, snelle versie" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 4e generatie tekst-naar-beeldmodelserie" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4e generatie tekst-naar-beeld modelserie" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 4e generatie tekst-naar-beeldmodelserie, Ultra-versie" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4e generatie tekst-naar-beeld modelserie Ultra versie" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 is een MoE-architectuurbasis model met krachtige codeer- en agentcapaciteiten, met in totaal 1 biljoen parameters en 32 miljard geactiveerde parameters. In benchmarktests voor algemene kennisredenering, programmeren, wiskunde en agenttaken overtreft het K2-model andere toonaangevende open-source modellen." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 is een basismodel met een MoE-architectuur dat beschikt over zeer sterke codeer- en agentcapaciteiten. Het heeft in totaal 1T parameters en 32B actieve parameters. In benchmarktests op belangrijke categorieën zoals algemene kennisredenering, programmeren, wiskunde en agenttaken overtreft het K2-model de prestaties van andere gangbare open-sourcemodellen." + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi slimme assistent product maakt gebruik van het nieuwste Kimi grote model, dat mogelijk nog niet stabiele functies bevat. Ondersteunt beeldbegrip en kiest automatisch het 8k/32k/128k model als factureringsmodel op basis van de lengte van de context van het verzoek." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA is een multimodaal model dat visuele encoder en Vicuna combineert, voor krachtige visuele en taalbegrip." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 is een toonaangevend inferentiemodel dat door Mistral AI in juli 2025 is uitgebracht." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral is ontworpen voor wetenschappelijk onderzoek en wiskundige inferentie, biedt effectieve rekencapaciteiten en resultaatinterpretatie." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini is een snel en kosteneffectief redeneermodel dat is ontworpen voor programmeer-, wiskunde- en wetenschappelijke toepassingen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 is het nieuwe redeneermodel van OpenAI, geschikt voor complexe taken die uitgebreide algemene kennis vereisen. Dit model heeft een context van 128K en een kennisafkapdatum van oktober 2023." + "description": "Gespecialiseerd in geavanceerde redenering en het oplossen van complexe problemen, waaronder wiskundige en wetenschappelijke taken. Zeer geschikt voor toepassingen die een diepgaand begrip van context en autonome workflows vereisen." }, "o1-pro": { "description": "De o1-serie modellen zijn getraind met versterkend leren, kunnen nadenken voordat ze antwoorden en complexe redeneertaken uitvoeren. Het o1-pro model gebruikt meer rekenkracht voor diepgaander denken, waardoor het continu betere antwoorden levert." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Het Tongyi Qianwen codeermodel." }, + "qwen-flash": { + "description": "De Tongyi Qianwen-serie biedt de snelste en uiterst kostenefficiënte modellen, geschikt voor eenvoudige taken." + }, "qwen-image": { - "description": "Krachtig ruwe beeldmodel van het Qwen-team, met indrukwekkende Chinese tekstgeneratie en diverse visuele stijlen." + "description": "Qwen-Image is een veelzijdig beeldgeneratiemodel dat meerdere kunststijlen ondersteunt en uitblinkt in het renderen van complexe tekst, met name het weergeven van Chinese en Engelse tekst. Het model ondersteunt meerregelige lay-outs, tekstgeneratie op paragraafniveau en fijne detaillering, en maakt complexe gemengde tekst-beeldlay-outs mogelijk." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Het Qwen-team heeft een professioneel model voor beeldbewerking uitgebracht dat semantische bewerkingen en visuele aanpassingen ondersteunt. Het kan Chinese en Engelse tekst nauwkeurig bewerken en realiseert hoogwaardige beeldbewerking, zoals stijltransformaties en het roteren van objecten." }, "qwen-long": { "description": "Qwen is een grootschalig taalmodel dat lange tekstcontexten ondersteunt, evenals dialoogfunctionaliteit op basis van lange documenten en meerdere documenten." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Qwen is een verbeterde versie van het grootschalige taalmodel dat ondersteuning biedt voor verschillende taalinputs zoals Chinees en Engels." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen is een grootschalig taalmodel dat ondersteuning biedt voor verschillende taalinputs zoals Chinees en Engels." + "description": "通义千问 Turbo wordt voortaan niet meer bijgewerkt. We raden aan om over te schakelen naar 通义千问 Flash. 通义千问 is een extreem grootschalig taalmodel dat invoer in het Chinees, Engels en andere talen ondersteunt." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL ondersteunt flexibele interactiemethoden, inclusief meerdere afbeeldingen, meerdere rondes van vraag en antwoord, en creatiecapaciteiten." @@ -2558,9 +2609,13 @@ "step-2x-large": { "description": "De nieuwe generatie Step Star beeldgeneratiemodel, gespecialiseerd in beeldgeneratie. Het kan op basis van door gebruikers aangeleverde tekstbeschrijvingen hoogwaardige beelden genereren. Het nieuwe model produceert realistischere texturen en heeft sterkere Chinese en Engelse tekstgeneratiecapaciteiten." }, + "step-3": { + "description": "Dit model beschikt over een krachtige visuele perceptie en geavanceerde redeneervaardigheden. Het kan nauwkeurig complexe, domeinoverstijgende kennis begrijpen, interdisciplinaire analyses uitvoeren tussen wiskundige en visuele informatie, en diverse visuele analyseproblemen uit het dagelijks leven oplossen." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Dit model is een krachtig redeneringsmodel met sterke beeldbegripcapaciteiten, in staat om beeld- en tekstinformatie te verwerken en tekstinhoud te genereren na diep nadenken. Dit model presteert uitstekend in visuele redenering en heeft eersteklas wiskundige, code- en tekstredeneringscapaciteiten. De contextlengte is 100k." }, + "stepfun-ai/step3": "Step3 is een geavanceerd multimodaal redeneermodel uitgebracht door StepFun (阶跃星辰). Het is gebouwd op een Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur met in totaal 321 miljard (321B) parameters en 38 miljard (38B) actieve parameters. Het model heeft een end-to-end ontwerp dat gericht is op het minimaliseren van decodeerkosten, terwijl het topniveau-prestaties levert bij vision-language redenering. Dankzij de synergie tussen Multi-Matrix Factorized Attention (MFA) en Attention-FFN Decoupling (AFD) behoudt Step3 uitstekende efficiëntie zowel op high-end als low-end accelerators. Tijdens de voortraining verwerkte Step3 meer dan 20 biljoen (20T) teksttokens en 4 biljoen (4T) gecombineerde beeld-tekst-tokens, en bestrijkt daarmee meer dan tien talen. Het model behaalt leidende resultaten onder open-sourcemodellen op verschillende benchmarks, waaronder wiskunde, code en multimodaal.", "taichu_llm": { "description": "Het Zido Tai Chu-taalmodel heeft een sterke taalbegripcapaciteit en kan tekstcreatie, kennisvragen, codeprogrammering, wiskundige berekeningen, logische redenering, sentimentanalyse, tekstsamenvattingen en meer aan. Het combineert innovatief grote data voortraining met rijke kennis uit meerdere bronnen, door algoritmische technologie continu te verfijnen en voortdurend nieuwe kennis op te nemen uit enorme tekstdata op het gebied van vocabulaire, structuur, grammatica en semantiek, waardoor de modelprestaties voortdurend evolueren. Het biedt gebruikers gemakkelijkere informatie en diensten en een meer intelligente ervaring." }, @@ -2707,5 +2762,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air is een basis model speciaal ontworpen voor agenttoepassingen, gebruikmakend van een Mixture-of-Experts (MoE) architectuur. Het is diep geoptimaliseerd voor toolaanroepen, web browsing, software engineering en frontend programmeren, en ondersteunt naadloze integratie met code-agents zoals Claude Code en Roo Code. GLM-4.5 gebruikt een hybride redeneermodus en is geschikt voor complexe redenering en dagelijks gebruik." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V is de nieuwste generatie visueel-taalmodel (VLM) uitgebracht door Zhipu AI (智谱 AI). Het model is gebouwd op het vlaggenschip-tekstmodel GLM-4.5-Air, dat beschikt over in totaal 106 miljard parameters en 12 miljard activatieparameters, en maakt gebruik van een mixture-of-experts (MoE)-architectuur, met als doel uitstekende prestaties te leveren tegen lagere inferentie-kosten. Technisch bouwt GLM-4.5V voort op de lijn van GLM-4.1V-Thinking en introduceert innovaties zoals driedimensionale roterende positiecodering (3D-RoPE), wat het vermogen om driedimensionale ruimtelijke relaties waar te nemen en te redeneren aanzienlijk versterkt. Door optimalisaties tijdens pretraining, gecontroleerde fine-tuning en reinforcement learning is het model in staat om diverse visuele inhoud te verwerken, waaronder afbeeldingen, video's en lange documenten, en behaalde het in 41 openbare multimodale benchmarks topprestaties vergeleken met gelijkwaardige open-sourcemodellen. Daarnaast bevat het model een nieuwe 'denkmodus'-schakelaar waarmee gebruikers flexibel kunnen kiezen tussen snelle respons en diepgaande redenering om efficiëntie en effectiviteit in balans te brengen." } } diff --git a/locales/nl-NL/providers.json b/locales/nl-NL/providers.json index 6b3da8539cf..897d0b1f40c 100644 --- a/locales/nl-NL/providers.json +++ b/locales/nl-NL/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock is een dienst van Amazon AWS die zich richt op het bieden van geavanceerde AI-taalmodellen en visuele modellen voor bedrijven. De modellenfamilie omvat de Claude-serie van Anthropic, de Llama 3.1-serie van Meta, en meer, met opties variërend van lichtgewicht tot hoge prestaties, en ondersteunt tekstgeneratie, dialogen, beeldverwerking en meer, geschikt voor bedrijfsapplicaties van verschillende schalen en behoeften." }, + "bfl": { + "description": "Een toonaangevend, grensverleggend onderzoeksinstituut voor kunstmatige intelligentie dat de visuele infrastructuur van morgen bouwt." + }, "cloudflare": { "description": "Voer machine learning-modellen aan, aangedreven door serverloze GPU's, uit op het wereldwijde netwerk van Cloudflare." }, diff --git a/locales/pl-PL/components.json b/locales/pl-PL/components.json index 7f8336f20b5..0cdcc89fbac 100644 --- a/locales/pl-PL/components.json +++ b/locales/pl-PL/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Dodaj parametr", + "argumentPlaceholder": "Parametr {{index}}", + "enterFirstArgument": "Wprowadź pierwszy parametr..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Przeciągnij pliki tutaj, aby przesłać wiele obrazów.", "dragFileDesc": "Przeciągnij obrazy i pliki tutaj, aby przesłać wiele obrazów i plików.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} przesłano" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Przekroczono limit rozmiaru pliku", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) przekracza maksymalny dozwolony rozmiar {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} plików przekracza maksymalny dozwolony rozmiar {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Przekroczono dopuszczalną liczbę obrazów" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/pl-PL/error.json b/locales/pl-PL/error.json index 4b713f04e86..9b22dec247b 100644 --- a/locales/pl-PL/error.json +++ b/locales/pl-PL/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Przykro nam, wiadomość nie została wysłana poprawnie. Proszę skopiować treść i spróbować ponownie, po odświeżeniu strony ta wiadomość nie zostanie zachowana.", "ExceededContextWindow": "Aktualna zawartość żądania przekracza długość, którą model może przetworzyć. Proszę zmniejszyć ilość treści i spróbować ponownie.", "FreePlanLimit": "Jesteś obecnie użytkownikiem darmowej wersji, nie możesz korzystać z tej funkcji. Proszę uaktualnić do planu płatnego, aby kontynuować korzystanie.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Twoja treść zawiera zabronione słowa. Sprawdź i popraw wprowadzone dane, a następnie spróbuj ponownie.", + "IMAGE_SAFETY": "Wygenerowana zawartość obrazu została zablokowana ze względów bezpieczeństwa. Spróbuj zmodyfikować żądanie generowania obrazu.", + "LANGUAGE": "Używany język nie jest obecnie obsługiwany. Spróbuj ponownie, używając angielskiego lub innego obsługiwanego języka.", + "OTHER": "Treść została zablokowana z nieznanych powodów. Spróbuj sformułować zapytanie inaczej.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Twoje żądanie może zawierać zabronioną treść. Dostosuj proszę zapytanie, aby było zgodne z zasadami korzystania.", + "RECITATION": "Twoja treść została zablokowana z powodu możliwych naruszeń praw autorskich. Spróbuj użyć oryginalnej treści lub sformułować zapytanie inaczej.", + "SAFETY": "Twoja treść została zablokowana ze względu na zasady bezpieczeństwa. Spróbuj zmienić treść zapytania, unikając potencjalnie szkodliwych lub nieodpowiednich elementów.", + "SPII": "Twoja treść może zawierać wrażliwe dane osobowe. Aby chronić prywatność, usuń powiązane informacje i spróbuj ponownie.", + "default": "Treść została zablokowana: {{blockReason}}. Proszę dostosować treść żądania i spróbować ponownie." + }, "InsufficientQuota": "Przykro nam, limit dla tego klucza został osiągnięty. Proszę sprawdzić saldo konta lub zwiększyć limit klucza i spróbować ponownie.", "InvalidAccessCode": "Nieprawidłowy kod dostępu: Hasło jest nieprawidłowe lub puste. Proszę wprowadzić poprawne hasło dostępu lub dodać niestandardowy klucz API.", "InvalidBedrockCredentials": "Uwierzytelnienie Bedrock nie powiodło się, prosimy sprawdzić AccessKeyId/SecretAccessKey i spróbować ponownie.", diff --git a/locales/pl-PL/models.json b/locales/pl-PL/models.json index ca758bd7cd1..b43fca8963f 100644 --- a/locales/pl-PL/models.json +++ b/locales/pl-PL/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 to zaktualizowana wersja modelu Qwen3-30B-A3B w trybie bez myślenia. Jest to model ekspertowy mieszany (MoE) z 30,5 miliardami parametrów ogółem i 3,3 miliardami parametrów aktywacyjnych. Model został znacząco ulepszony pod wieloma względami, w tym w zakresie przestrzegania instrukcji, rozumowania logicznego, rozumienia tekstu, matematyki, nauki, kodowania oraz korzystania z narzędzi. Ponadto osiągnął istotny postęp w pokryciu wiedzy wielojęzycznej oraz lepsze dopasowanie do preferencji użytkowników w zadaniach subiektywnych i otwartych, co pozwala generować bardziej pomocne odpowiedzi i teksty wyższej jakości. Dodatkowo zdolność rozumienia długich tekstów została zwiększona do 256K. Model ten obsługuje wyłącznie tryb bez myślenia i nie generuje tagów `` w swoich odpowiedziach." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 jest najnowszym modelem „Thinking” z serii Qwen3, wydanym przez zespół Tongyi Qianwen firmy Alibaba. Jako hybrydowy model ekspertów (MoE) z 30,5 mld parametrów łącznie i 3,3 mld parametrów aktywacji koncentruje się na zwiększaniu zdolności do obsługi złożonych zadań. Model wykazuje znaczące usprawnienia wydajności w benchmarkach akademickich obejmujących rozumowanie logiczne, matematykę, nauki ścisłe, programowanie oraz zadania wymagające wiedzy eksperckiej. Ponadto jego ogólne możliwości — takie jak zgodność z instrukcjami, korzystanie z narzędzi, generowanie tekstu i dostosowanie do preferencji użytkowników — zostały istotnie wzmocnione. Model natywnie obsługuje długi kontekst o długości 256K tokenów i można go skalować do 1 miliona tokenów. Ta wersja została zaprojektowana do 'trybu myślenia' i ma na celu rozwiązywanie wysoce złożonych zadań poprzez szczegółowe, krok po kroku rozumowanie; jego zdolności jako agenta także wypadają znakomicie." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 to nowa generacja modelu Qwen, która znacznie zwiększa zdolności w zakresie wnioskowania, ogólnych zadań, agentów i wielojęzyczności, osiągając wiodące w branży wyniki oraz wspierając przełączanie trybu myślenia." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct jest modelem kodowania z serii Qwen3 opracowanym przez zespół Tongyi Qianwen firmy Alibaba. Jako model poddany uproszczeniu i optymalizacji, przy zachowaniu wysokiej wydajności i efektywności, skupia się na udoskonaleniu zdolności przetwarzania kodu. Model wykazuje wyraźną przewagę wydajnościową wśród modeli open-source w złożonych zadaniach, takich jak programowanie agentowe (Agentic Coding), automatyzacja działań w przeglądarce oraz wywoływanie narzędzi. Natywnie obsługuje długi kontekst o długości 256K tokenów i można go rozszerzyć do 1M tokenów, co pozwala na lepsze rozumienie i przetwarzanie na poziomie repozytorium kodu. Ponadto model zapewnia silne wsparcie dla agentowego kodowania na platformach takich jak Qwen Code i CLINE oraz został zaprojektowany z dedykowanym formatem wywoływania funkcji." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct został wydany przez Alibaba i jest jak dotąd modelem kodowania o największych zdolnościach agentskich (agentic). Jest to model typu Mixture-of-Experts (MoE) z 480 miliardami parametrów ogółem i 35 miliardami parametrów aktywacyjnych, osiągający równowagę między wydajnością a efektywnością. Model natywnie obsługuje kontekst o długości 256K (około 260 tys.) tokenów i może być rozszerzony do 1 miliona tokenów za pomocą metod ekstrapolacji, takich jak YaRN, co pozwala mu przetwarzać duże repozytoria kodu i złożone zadania programistyczne. Qwen3-Coder został zaprojektowany pod kątem agentowego przepływu pracy kodowania — nie tylko generuje kod, ale również potrafi autonomicznie współdziałać z narzędziami i środowiskami deweloperskimi, aby rozwiązywać złożone problemy programistyczne. W wielu benchmarkach dotyczących zadań kodowania i agentowych model osiągnął czołowe wyniki wśród modeli open-source, a jego wydajność dorównuje wiodącym modelom, takim jak Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 to najnowsza seria modeli Qwen, obsługująca kontekst 128k. W porównaniu do obecnie najlepszych modeli open source, Qwen2-72B znacznie przewyższa w zakresie rozumienia języka naturalnego, wiedzy, kodowania, matematyki i wielu języków." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] to otwarty, dopracowany model o otwartych wagach przeznaczony do zastosowań niekomercyjnych. Zachowuje jakość obrazu i zdolność do przestrzegania instrukcji zbliżoną do wersji profesjonalnej FLUX, oferując jednocześnie wyższą efektywność działania. W porównaniu do standardowych modeli o podobnej wielkości jest bardziej efektywny w wykorzystaniu zasobów." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Najnowocześniejsze generowanie i edycja obrazów kontekstowych — łączenie tekstu i obrazów, aby uzyskać precyzyjne i spójne rezultaty." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Najnowocześniejsze generowanie i edycja obrazów w kontekście — łączenie tekstu i obrazów w celu uzyskania precyzyjnych i spójnych rezultatów." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Model FLUX.1 skoncentrowany na zadaniach edycji obrazów, obsługujący wejścia tekstowe i graficzne." }, "flux-merged": { "description": "Model FLUX.1-merged łączy głębokie cechy eksplorowane podczas fazy rozwojowej „DEV” z zaletami szybkiego wykonania reprezentowanymi przez „Schnell”. Dzięki temu FLUX.1-merged nie tylko przesuwa granice wydajności modelu, ale także rozszerza zakres jego zastosowań." }, + "flux-pro": { + "description": "Wiodący komercyjny model AI do generowania obrazów — niezrównana jakość obrazów i różnorodność generowanych rezultatów." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Ulepszona, profesjonalna wersja modelu AI do generowania obrazów — zapewnia doskonałą jakość obrazów i precyzyjne realizowanie poleceń." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Generowanie obrazów AI o ultrawysokiej rozdzielczości — obsługa wyjścia 4 megapikseli, tworzy niezwykle wyraźne obrazy w ciągu 10 sekund." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] potrafi przetwarzać tekst i obrazy referencyjne jako dane wejściowe, umożliwiając płynną, celową edycję lokalną oraz złożone transformacje całych scen." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash to najbardziej opłacalny model Google, oferujący wszechstronne funkcje." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview to najnowszy, najszybszy i najbardziej wydajny natywny model multimodalny firmy Google. Umożliwia tworzenie i edycję obrazów podczas konwersacji." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite to najmniejszy i najbardziej opłacalny model Google, zaprojektowany z myślą o szerokim zastosowaniu." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Ekspresowa wersja GLM-4.5, łącząca wysoką wydajność z prędkością generowania do 100 tokenów na sekundę." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Nowa generacja modelu do wnioskowania wizualnego firmy Zhipu oparta na architekturze MOE. Przy łącznej liczbie parametrów 106B i 12B parametrów aktywacji osiąga wyniki SOTA wśród otwartoźródłowych modeli multimodalnych o porównywalnej skali na różnych benchmarkach, obejmując typowe zadania związane z analizą obrazów, wideo, rozumieniem dokumentów oraz zadaniami GUI." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V oferuje potężne zdolności rozumienia i wnioskowania obrazów, obsługując różne zadania wizualne." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini oferuje równowagę między inteligencją, szybkością a kosztami, co czyni go atrakcyjnym modelem w wielu zastosowaniach." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Wersja badawcza GPT-4.5, która jest naszym największym i najpotężniejszym modelem GPT do tej pory. Posiada szeroką wiedzę o świecie i lepiej rozumie intencje użytkowników, co sprawia, że doskonale radzi sobie w zadaniach kreatywnych i autonomicznym planowaniu. GPT-4.5 akceptuje tekstowe i graficzne wejścia oraz generuje wyjścia tekstowe (w tym wyjścia strukturalne). Wspiera kluczowe funkcje dla deweloperów, takie jak wywołania funkcji, API wsadowe i strumieniowe wyjścia. W zadaniach wymagających kreatywności, otwartego myślenia i dialogu (takich jak pisanie, nauka czy odkrywanie nowych pomysłów), GPT-4.5 sprawdza się szczególnie dobrze. Data graniczna wiedzy to październik 2023." + "description": "GPT-4.5-preview to najnowszy model ogólnego przeznaczenia, dysponujący rozległą wiedzą o świecie i lepszym rozumieniem intencji użytkownika. Sprawdza się w zadaniach twórczych i planowaniu działań. Wiedza modelu jest aktualna na październik 2023 r." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o to dynamiczny model, który jest na bieżąco aktualizowany, aby utrzymać najnowszą wersję. Łączy potężne zdolności rozumienia i generowania języka, co czyni go odpowiednim do zastosowań na dużą skalę, w tym obsługi klienta, edukacji i wsparcia technicznego." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Model generowania obrazów o delikatnej jakości wizualnej, wspierający generację obrazów na podstawie tekstu z możliwością ustawienia stylu." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen — czwarta generacja serii modeli tekst-na-obraz, wersja Fast" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Seria modeli Imagen czwartej generacji do tworzenia obrazów na podstawie tekstu" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Seria modeli tekst-na-obraz Imagen czwartej generacji" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen — seria modeli przekształcających tekst w obraz czwartej generacji, wersja Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Seria modeli tekst-na-obraz Imagen czwartej generacji, wersja Ultra" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 to podstawowy model architektury MoE o potężnych zdolnościach kodowania i agenta, z łączną liczbą parametrów 1T i 32B aktywowanych parametrów. W testach wydajności na benchmarkach obejmujących ogólne rozumowanie, programowanie, matematykę i agentów model K2 przewyższa inne popularne modele open source." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 to bazowy model z architekturą MoE, dysponujący wyjątkowymi możliwościami w zakresie kodowania i agentów, z łączną liczbą parametrów 1T oraz 32B parametrów aktywacyjnych. W standardowych testach wydajności (benchmarkach) dla głównych kategorii takich jak wnioskowanie z wiedzy ogólnej, programowanie, matematyka i agenty, model K2 przewyższa inne popularne otwarte modele." + }, "kimi-latest": { "description": "Produkt Kimi Smart Assistant korzysta z najnowszego modelu Kimi, który może zawierać cechy jeszcze niestabilne. Obsługuje zrozumienie obrazów i automatycznie wybiera model 8k/32k/128k jako model rozliczeniowy w zależności od długości kontekstu żądania." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA to multimodalny model łączący kodery wizualne i Vicunę, przeznaczony do silnego rozumienia wizualnego i językowego." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 to model inferencyjny najnowszej generacji, wydany przez Mistral AI w lipcu 2025 roku." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral zaprojektowany do badań naukowych i wnioskowania matematycznego, oferujący efektywne możliwości obliczeniowe i interpretację wyników." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini to szybki i ekonomiczny model wnioskowania zaprojektowany z myślą o programowaniu, matematyce i zastosowaniach naukowych. Model ten ma kontekst 128K i datę graniczną wiedzy z października 2023 roku." }, "o1-preview": { - "description": "o1 to nowy model wnioskowania OpenAI, odpowiedni do złożonych zadań wymagających szerokiej wiedzy ogólnej. Model ten ma kontekst 128K i datę graniczną wiedzy z października 2023 roku." + "description": "Skoncentrowany na zaawansowanym wnioskowaniu i rozwiązywaniu złożonych problemów, w tym zadań matematycznych i naukowych. Doskonale nadaje się do zastosowań wymagających głębokiego zrozumienia kontekstu i autonomicznych przepływów pracy." }, "o1-pro": { "description": "Modele z serii o1 są trenowane z wykorzystaniem uczenia ze wzmocnieniem, potrafią myśleć przed udzieleniem odpowiedzi i wykonywać złożone zadania rozumowania. Model o1-pro wykorzystuje więcej zasobów obliczeniowych, aby prowadzić głębsze rozważania i stale dostarczać lepsze odpowiedzi." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Model kodowania Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "Seria Tongyi Qianwen to najszybsze i najtańsze modele, odpowiednie do prostych zadań." + }, "qwen-image": { - "description": "Potężny model generowania obrazów od zespołu Qwen, z imponującymi zdolnościami generowania tekstu w języku chińskim oraz różnorodnymi stylami wizualnymi obrazów." + "description": "Qwen-Image jest uniwersalnym modelem generowania obrazów, obsługującym wiele stylów artystycznych, a w szczególności znakomicie radzącym sobie z renderowaniem złożonego tekstu, zwłaszcza tekstu w języku chińskim i angielskim. Model obsługuje układy wielowierszowe, generowanie tekstu na poziomie akapitu oraz odwzorowywanie drobnych detali, co pozwala na tworzenie złożonych projektów łączących obraz i tekst." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Profesjonalny model edycji obrazów wydany przez zespół Qwen, obsługuje edycję semantyczną i edycję wyglądu, potrafi precyzyjnie edytować teksty w języku chińskim i angielskim oraz wykonywać wysokiej jakości operacje edycyjne, takie jak zmiana stylu czy obrót obiektów." }, "qwen-long": { "description": "Qwen to ultra-duży model językowy, który obsługuje długie konteksty tekstowe oraz funkcje dialogowe oparte na długich dokumentach i wielu dokumentach." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Qwen Plus to ulepszona wersja ogromnego modelu językowego, wspierająca różne języki, w tym chiński i angielski." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen Turbo to ogromny model językowy, który obsługuje różne języki, w tym chiński i angielski." + "description": "通义千问 Turbo nie będzie już aktualizowany; zaleca się zastąpienie go modelem 通义千问 Flash. 通义千问 to model językowy o bardzo dużej skali, obsługujący wejścia w języku chińskim, angielskim i innych językach." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL obsługuje elastyczne interakcje, w tym wiele obrazów, wielokrotne pytania i odpowiedzi oraz zdolności twórcze." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Nowa generacja modelu Step Star, skoncentrowana na generowaniu obrazów na podstawie tekstu. Model tworzy obrazy o bardziej realistycznej fakturze i lepszych zdolnościach generowania tekstu w języku chińskim i angielskim." }, + "step-3": { + "description": "Model posiada zaawansowane zdolności percepcji wzrokowej i złożonego wnioskowania. Potrafi z wysoką precyzją realizować międzydziedzinowe zrozumienie skomplikowanej wiedzy, przeprowadzać analizę łączącą informacje matematyczne i wizualne oraz rozwiązywać różnorodne problemy związane z analizą wizualną w życiu codziennym." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Model ten to potężny model wnioskowania z zdolnościami rozumienia obrazów, zdolny do przetwarzania informacji wizualnych i tekstowych, generując tekst po głębokim przemyśleniu. Model ten wyróżnia się w dziedzinie wnioskowania wizualnego, a także posiada pierwszorzędne zdolności wnioskowania matematycznego, kodowania i tekstu. Długość kontekstu wynosi 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 to zaawansowany multimodalny model wnioskowania wydany przez StepFun (阶跃星辰). Został zbudowany na architekturze Mixture of Experts (MoE) z łączną liczbą 321 mld parametrów i 38 mld parametrów aktywacji. Model ma konstrukcję end-to-end, zaprojektowaną tak, aby minimalizować koszty dekodowania, jednocześnie zapewniając najwyższą wydajność w zadaniach wnioskowania wizualno-językowego. Dzięki współdziałaniu mechanizmów Multi-Matrix Factorized Attention (MFA) i Attention-FFN Decoupling (AFD), Step3 zachowuje znakomitą efektywność zarówno na akceleratorach klasy flagowej, jak i na urządzeniach o niższej wydajności. W fazie pretrenowania Step3 przetworzył ponad 20 bilionów tokenów tekstowych oraz 4 biliony tokenów mieszanych tekstowo-obrazowych, obejmujących ponad dziesięć języków. Model osiągnął czołowe wyniki wśród modeli open-source na wielu benchmarkach, w tym w zadaniach z zakresu matematyki, programowania i multimodalu." + }, "taichu_llm": { "description": "Model językowy TaiChu charakteryzuje się wyjątkową zdolnością rozumienia języka oraz umiejętnościami w zakresie tworzenia tekstów, odpowiadania na pytania, programowania, obliczeń matematycznych, wnioskowania logicznego, analizy emocji i streszczenia tekstu. Innowacyjnie łączy wstępne uczenie się na dużych zbiorach danych z bogatą wiedzą z wielu źródeł, stale doskonaląc technologię algorytmiczną i nieustannie przyswajając nową wiedzę z zakresu słownictwa, struktury, gramatyki i semantyki z ogromnych zbiorów danych tekstowych, co prowadzi do ciągłej ewolucji modelu. Umożliwia użytkownikom łatwiejszy dostęp do informacji i usług oraz bardziej inteligentne doświadczenia." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air to podstawowy model zaprojektowany specjalnie do zastosowań agentowych, wykorzystujący architekturę mieszanych ekspertów (Mixture-of-Experts). Model jest głęboko zoptymalizowany pod kątem wywoływania narzędzi, przeglądania stron internetowych, inżynierii oprogramowania i programowania frontendowego, wspierając bezproblemową integrację z inteligentnymi agentami kodu takimi jak Claude Code i Roo Code. GLM-4.5 stosuje hybrydowy tryb wnioskowania, dostosowując się do złożonych i codziennych scenariuszy użycia." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V to najnowszej generacji model wizualno‑językowy (VLM) wydany przez Zhipu AI. Model zbudowano na flagowym modelu tekstowym GLM-4.5-Air, który dysponuje 106 mld parametrów łącznie oraz 12 mld parametrów aktywacyjnych. Wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts (MoE) i został zaprojektowany, by przy niższych kosztach inferencji osiągać znakomitą wydajność. GLM-4.5V technicznie kontynuuje podejście GLM-4.1V-Thinking i wprowadza innowacje takie jak trójwymiarowe obrotowe kodowanie pozycji (3D‑RoPE), co znacząco poprawia postrzeganie i wnioskowanie dotyczące relacji przestrzennych w 3D. Dzięki optymalizacjom w fazach pretrenowania, nadzorowanego dostrajania i uczenia przez wzmocnienie model potrafi przetwarzać obrazy, filmy i długie dokumenty, osiągając czołowe wyniki wśród otwartoźródłowych modeli w 41 publicznych benchmarkach multimodalnych. Dodatkowo model zyskał przełącznik „trybu myślenia”, który pozwala użytkownikom elastycznie wybierać między szybką odpowiedzią a głębokim rozumowaniem, aby zrównoważyć efektywność i skuteczność." } } diff --git a/locales/pl-PL/providers.json b/locales/pl-PL/providers.json index baa78ea2f21..9e0f145d7a8 100644 --- a/locales/pl-PL/providers.json +++ b/locales/pl-PL/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock to usługa oferowana przez Amazon AWS, skoncentrowana na dostarczaniu zaawansowanych modeli językowych i wizualnych dla przedsiębiorstw. Jej rodzina modeli obejmuje serię Claude od Anthropic, serię Llama 3.1 od Meta i inne, oferując różnorodne opcje od lekkich do wysokowydajnych, wspierając generowanie tekstu, dialogi, przetwarzanie obrazów i inne zadania, odpowiednie dla różnych skal i potrzeb aplikacji biznesowych." }, + "bfl": { + "description": "Wiodące, przełomowe laboratorium badawcze sztucznej inteligencji, tworzące wizualną infrastrukturę jutra." + }, "cloudflare": { "description": "Uruchamiaj modele uczenia maszynowego napędzane przez GPU w globalnej sieci Cloudflare." }, diff --git a/locales/pt-BR/components.json b/locales/pt-BR/components.json index 18ce5685cde..39313982e0b 100644 --- a/locales/pt-BR/components.json +++ b/locales/pt-BR/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Adicionar argumento", + "argumentPlaceholder": "Argumento {{index}}", + "enterFirstArgument": "Digite o primeiro argumento..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Arraste os arquivos para cá, suportando o upload de várias imagens.", "dragFileDesc": "Arraste imagens e arquivos para cá, suportando o upload de várias imagens e arquivos.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} enviados" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Tamanho do arquivo excede o limite", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) excede o limite máximo de {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} arquivos excedem o limite máximo de {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Número de imagens excede o limite" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/pt-BR/error.json b/locales/pt-BR/error.json index c3b7e9d4d25..813b485026c 100644 --- a/locales/pt-BR/error.json +++ b/locales/pt-BR/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Desculpe, a mensagem não pôde ser enviada corretamente. Por favor, copie o conteúdo e tente enviar novamente. Após atualizar a página, esta mensagem não será mantida.", "ExceededContextWindow": "O conteúdo da solicitação atual excede o comprimento que o modelo pode processar. Por favor, reduza a quantidade de conteúdo e tente novamente.", "FreePlanLimit": "Atualmente, você é um usuário gratuito e não pode usar essa função. Por favor, faça upgrade para um plano pago para continuar usando.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Seu conteúdo contém palavras proibidas. Verifique e modifique sua entrada e tente novamente.", + "IMAGE_SAFETY": "A geração da imagem foi bloqueada por motivos de segurança. Tente modificar sua solicitação de geração de imagem.", + "LANGUAGE": "O idioma que você está usando não é suportado no momento. Tente perguntar novamente em inglês ou em outro idioma suportado.", + "OTHER": "O conteúdo foi bloqueado por motivo desconhecido. Tente reformular sua solicitação.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Sua solicitação pode conter conteúdo proibido. Ajuste seu pedido para garantir que esteja em conformidade com as diretrizes de uso.", + "RECITATION": "Seu conteúdo foi bloqueado por possível violação de direitos autorais. Tente usar conteúdo original ou reformular sua solicitação.", + "SAFETY": "Seu conteúdo foi bloqueado pelas regras de segurança. Tente ajustar sua solicitação, evitando conteúdo potencialmente nocivo ou inadequado.", + "SPII": "Seu conteúdo pode conter informações pessoais sensíveis (SPII). Para proteger a privacidade, remova as informações sensíveis e tente novamente.", + "default": "Conteúdo bloqueado: {{blockReason}}. Ajuste sua solicitação e tente novamente." + }, "InsufficientQuota": "Desculpe, a cota dessa chave atingiu o limite. Verifique se o saldo da conta é suficiente ou aumente a cota da chave e tente novamente.", "InvalidAccessCode": "Senha de acesso inválida ou em branco. Por favor, insira a senha de acesso correta ou adicione uma Chave de API personalizada.", "InvalidBedrockCredentials": "Credenciais Bedrock inválidas, por favor, verifique AccessKeyId/SecretAccessKey e tente novamente", diff --git a/locales/pt-BR/models.json b/locales/pt-BR/models.json index 25dba4dc39c..f5e54defa6f 100644 --- a/locales/pt-BR/models.json +++ b/locales/pt-BR/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 é uma versão atualizada do Qwen3-30B-A3B no modo não reflexivo. Este é um modelo de especialista misto (MoE) com um total de 30,5 bilhões de parâmetros e 3,3 bilhões de parâmetros ativados. O modelo apresenta melhorias significativas em vários aspectos, incluindo um aumento notável na capacidade de seguir instruções, raciocínio lógico, compreensão de texto, matemática, ciências, codificação e uso de ferramentas. Além disso, alcança avanços substanciais na cobertura de conhecimento em múltiplos idiomas e melhor alinhamento com as preferências dos usuários em tarefas subjetivas e abertas, permitindo gerar respostas mais úteis e textos de maior qualidade. A capacidade de compreensão de textos longos também foi ampliada para 256K. Este modelo suporta apenas o modo não reflexivo e não gera tags `` em sua saída." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 é o mais recente modelo de raciocínio da série Qwen3, lançado pela equipe Tongyi Qianwen da Alibaba. Como um modelo Mixture-of-Experts (MoE) com um total de 30,5 bilhões de parâmetros e 3,3 bilhões de parâmetros de ativação, ele foca em aprimorar a capacidade de lidar com tarefas complexas. O modelo apresenta melhorias de desempenho significativas em benchmarks acadêmicos de raciocínio lógico, matemática, ciências, programação e outras tarefas que exigem conhecimento especializado humano. Além disso, suas capacidades gerais — como cumprimento de instruções, uso de ferramentas, geração de texto e alinhamento com preferências humanas — também foram significativamente aprimoradas. O modelo oferece suporte nativo à compreensão de contexto longo de 256K tokens e pode ser expandido até 1 milhão de tokens. Esta versão foi projetada especificamente para o 'modo de pensamento', visando resolver tarefas altamente complexas por meio de um raciocínio passo a passo detalhado, e suas capacidades como agente (Agent) também se destacam." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "O Qwen3 é um novo modelo de grande escala da Tongyi Qianwen com capacidades significativamente aprimoradas, alcançando níveis líderes da indústria em raciocínio, tarefas gerais, agentes e multilinguismo, e suporta a alternância de modos de pensamento." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "O Qwen3 é um novo modelo de grande escala da Tongyi Qianwen com capacidades significativamente aprimoradas, alcançando níveis líderes da indústria em raciocínio, tarefas gerais, agentes e multilinguismo, e suporta a alternância de modos de pensamento." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct é um modelo de código da série Qwen3 desenvolvido pela equipe Tongyi Qianwen da Alibaba. Como um modelo enxuto e otimizado, ele mantém alto desempenho e eficiência, ao mesmo tempo em que se concentra em aprimorar a capacidade de processamento de código. Esse modelo demonstra vantagens de desempenho notáveis entre modelos de código aberto em tarefas complexas, como programação agente (Agentic Coding), automação de operações de navegador e chamadas de ferramentas. Ele suporta nativamente contexto longo de 256K tokens e pode ser expandido até 1M tokens, permitindo um entendimento e processamento mais aprofundados em nível de repositório de código. Além disso, o modelo oferece forte suporte a codificação por agentes em plataformas como Qwen Code e CLINE, e foi projetado com um formato dedicado para chamadas de função." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct é o modelo de código com maior capacidade agentic (de atuação autônoma) publicado pela Alibaba até o momento. É um modelo de especialistas mistos (MoE) com 480 bilhões de parâmetros totais e 35 bilhões de parâmetros ativados, que alcança um equilíbrio entre eficiência e desempenho. O modelo oferece suporte nativo a um comprimento de contexto de 256K (aproximadamente 260 mil) tokens e pode ser estendido até 1 milhão de tokens por meio de métodos de extrapolação como YaRN, permitindo lidar com grandes bases de código e tarefas de programação complexas. O Qwen3-Coder foi projetado para fluxos de trabalho de codificação baseados em agentes: além de gerar código, ele pode interagir de forma autônoma com ferramentas e ambientes de desenvolvimento para resolver problemas de programação complexos. Em diversos benchmarks de tarefas de codificação e de agentes, este modelo alcançou desempenho de ponta entre os modelos de código aberto, comparável a modelos líderes como o Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 é a mais recente série do modelo Qwen, suportando 128k de contexto. Em comparação com os melhores modelos de código aberto atuais, o Qwen2-72B supera significativamente os modelos líderes em várias capacidades, incluindo compreensão de linguagem natural, conhecimento, código, matemática e multilinguismo." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] é um modelo open source refinado e com pesos voltado para aplicações não comerciais. Mantém qualidade de imagem e capacidade de seguir instruções próximas à versão profissional FLUX, com maior eficiência operacional. Em comparação com modelos padrão de tamanho similar, é mais eficiente no uso de recursos." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Geração e edição de imagens contextuais de ponta — combinando texto e imagens para obter resultados precisos e coerentes." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Geração e edição de imagens contextuais de ponta — combinando texto e imagens para obter resultados precisos e coerentes." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Modelo FLUX.1 focado em tarefas de edição de imagens, suportando entrada de texto e imagem." }, "flux-merged": { "description": "O modelo FLUX.1-merged combina as características profundas exploradas na fase de desenvolvimento \"DEV\" com as vantagens de execução rápida representadas por \"Schnell\". Essa combinação não só eleva os limites de desempenho do modelo, como também amplia seu campo de aplicação." }, + "flux-pro": { + "description": "Modelo de geração de imagens por IA de primeira linha para uso comercial — qualidade de imagem incomparável e resultados altamente diversificados." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Modelo profissional aprimorado de geração de imagens por IA — oferece qualidade de imagem excepcional e precisão no atendimento às instruções de prompt." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Geração de imagens por IA em altíssima resolução — suporta saída de 4 megapixels e gera imagens em alta definição em até 10 segundos." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] pode processar texto e imagens de referência como entrada, realizando edições locais direcionadas e transformações complexas de cenas inteiras de forma fluida." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash é o modelo com melhor custo-benefício do Google, oferecendo funcionalidades abrangentes." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview é o modelo multimodal nativo mais recente, mais rápido e mais eficiente do Google, que permite gerar e editar imagens por meio de conversas." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo mais compacto e com melhor custo-benefício do Google, projetado para uso em larga escala." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Versão ultrarrápida do GLM-4.5, combinando alto desempenho com velocidade de geração de até 100 tokens por segundo." }, + "glm-4.5v": { + "description": "A nova geração do modelo de raciocínio visual da Zhipu, baseada na arquitetura MOE, com 106B de parâmetros totais e 12B de parâmetros de ativação, alcança o estado da arte (SOTA) entre modelos multimodais de código aberto de nível semelhante em diversos benchmarks, abrangendo tarefas comuns como compreensão de imagens, vídeos, documentos e de interfaces gráficas (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "O GLM-4V oferece uma forte capacidade de compreensão e raciocínio de imagens, suportando várias tarefas visuais." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini oferece um equilíbrio entre inteligência, velocidade e custo, tornando-se um modelo atraente para muitos casos de uso." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Versão de pesquisa do GPT-4.5, que é o nosso maior e mais poderoso modelo GPT até agora. Ele possui um amplo conhecimento sobre o mundo e consegue entender melhor a intenção do usuário, destacando-se em tarefas criativas e planejamento autônomo. O GPT-4.5 aceita entradas de texto e imagem, gerando saídas de texto (incluindo saídas estruturadas). Suporta recursos essenciais para desenvolvedores, como chamadas de função, API em lote e saída em fluxo. O GPT-4.5 se destaca especialmente em tarefas que requerem criatividade, pensamento aberto e diálogo (como escrita, aprendizado ou exploração de novas ideias). A data limite do conhecimento é outubro de 2023." + "description": "GPT-4.5-preview é o modelo de uso geral mais recente, com amplo conhecimento do mundo e uma compreensão aprimorada das intenções dos usuários, sendo proficiente em tarefas criativas e no planejamento de agentes. A data de corte do conhecimento deste modelo é outubro de 2023." }, "gpt-4o": { "description": "O ChatGPT-4o é um modelo dinâmico, atualizado em tempo real para manter a versão mais atual. Ele combina uma poderosa capacidade de compreensão e geração de linguagem, adequado para cenários de aplicação em larga escala, incluindo atendimento ao cliente, educação e suporte técnico." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Modelo de geração de imagens com detalhes refinados, suportando geração a partir de texto e configuração de estilo visual." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen, série de modelos texto para imagem de 4ª geração — versão Fast" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Série de modelos Imagen de 4ª geração para gerar imagens a partir de texto" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Série de modelos de texto para imagem da 4ª geração Imagen" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen: modelo de geração de imagens a partir de texto de 4ª geração — versão Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Série de modelos de texto para imagem da 4ª geração Imagen, versão Ultra" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 é um modelo base com arquitetura MoE, com capacidades excepcionais em código e agentes, totalizando 1T de parâmetros e 32B de parâmetros ativados. Nos principais benchmarks de raciocínio de conhecimento geral, programação, matemática e agentes, o modelo K2 supera outros modelos open source populares." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 é um modelo base com arquitetura MoE que oferece capacidades avançadas para programação e agentes, com 1T de parâmetros totais e 32B de parâmetros ativados. Em testes de benchmark nas principais categorias — raciocínio de conhecimento geral, programação, matemática e agentes — o desempenho do modelo K2 supera outros modelos de código aberto mais populares." + }, "kimi-latest": { "description": "O produto assistente inteligente Kimi utiliza o mais recente modelo Kimi, que pode conter recursos ainda não estáveis. Suporta compreensão de imagens e seleciona automaticamente o modelo de cobrança de 8k/32k/128k com base no comprimento do contexto da solicitação." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA é um modelo multimodal que combina um codificador visual e Vicuna, projetado para forte compreensão visual e linguística." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 é um modelo de inferência de ponta lançado pela Mistral AI em julho de 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral é projetado para pesquisa científica e raciocínio matemático, oferecendo capacidade de cálculo eficaz e interpretação de resultados." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini é um modelo de raciocínio rápido e econômico, projetado para cenários de programação, matemática e ciências. Este modelo possui um contexto de 128K e uma data limite de conhecimento em outubro de 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 é o novo modelo de raciocínio da OpenAI, adequado para tarefas complexas que exigem amplo conhecimento geral. Este modelo possui um contexto de 128K e uma data limite de conhecimento em outubro de 2023." + "description": "Focado em raciocínio avançado e na resolução de problemas complexos, incluindo tarefas de matemática e ciências. Muito adequado para aplicações que exigem compreensão profunda do contexto e fluxos de trabalho autônomos." }, "o1-pro": { "description": "A série o1 é treinada com aprendizado por reforço, capaz de pensar antes de responder e executar tarefas complexas de raciocínio. O modelo o1-pro utiliza mais recursos computacionais para um pensamento mais profundo, oferecendo respostas de qualidade superior continuamente." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Modelo de código Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "A série Tongyi Qianwen oferece modelos com a maior velocidade e custo muito baixo, adequados para tarefas simples." + }, "qwen-image": { - "description": "Modelo poderoso de imagens brutas da equipe Qwen, com impressionante capacidade de geração de texto em chinês e diversos estilos visuais de imagens." + "description": "Qwen-Image é um modelo de geração de imagens de uso geral que suporta diversos estilos artísticos. É especialmente eficaz na renderização de textos complexos, em particular na renderização de textos em chinês e inglês. O modelo oferece suporte a layouts de múltiplas linhas, geração de texto em nível de parágrafo e detalhamento de alta precisão, possibilitando a criação de designs complexos com layouts híbridos de imagem e texto." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "O modelo profissional de edição de imagens lançado pela equipe Qwen suporta edição semântica e de aparência, conseguindo editar com precisão textos em chinês e inglês e realizar transformações de estilo, rotação de objetos e outras edições de imagem de alta qualidade." }, "qwen-long": { "description": "O Qwen é um modelo de linguagem em larga escala que suporta contextos de texto longos e funcionalidades de diálogo baseadas em documentos longos e múltiplos cenários." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Versão aprimorada do modelo de linguagem em larga escala Qwen, que suporta entradas em diferentes idiomas, como português e inglês." }, "qwen-turbo": { - "description": "O modelo de linguagem em larga escala Qwen suporta entradas em diferentes idiomas, como português e inglês." + "description": "通义千问 Turbo não receberá mais atualizações; recomendamos substituí-lo pelo 通义千问 Flash. 通义千问 é um modelo de linguagem em larga escala que suporta entradas em chinês, inglês e outros idiomas." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "O Qwen VL suporta uma maneira de interação flexível, incluindo múltiplas imagens, perguntas e respostas em várias rodadas, e capacidades criativas." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Nova geração do modelo Xingchen Step, focado em geração de imagens, capaz de criar imagens de alta qualidade a partir de descrições textuais fornecidas pelo usuário. O novo modelo gera imagens com textura mais realista e melhor capacidade de geração de texto em chinês e inglês." }, + "step-3": { + "description": "Este modelo possui forte percepção visual e capacidade de raciocínio complexo. Pode realizar com precisão a compreensão de conhecimentos complexos entre diferentes áreas, a análise cruzada entre informações matemáticas e visuais, além de resolver diversos tipos de problemas de análise visual do cotidiano." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Este modelo é um grande modelo de inferência com forte capacidade de compreensão de imagens, capaz de processar informações de imagem e texto, gerando conteúdo textual após um profundo raciocínio. O modelo se destaca no campo do raciocínio visual, além de possuir habilidades de raciocínio matemático, código e texto de primeira linha. O comprimento do contexto é de 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 é um modelo avançado de raciocínio multimodal lançado pela StepFun, construído sobre uma arquitetura de mistura de especialistas (Mixture of Experts, MoE) com 321B de parâmetros totais e 38B de parâmetros de ativação. O modelo adota um design ponta a ponta, visando minimizar o custo de decodificação enquanto oferece desempenho de primeira linha em raciocínio visão-linguagem. Por meio do design cooperativo de Atenção por Decomposição em Múltiplas Matrizes (MFA) e do Desacoplamento Atenção-FFN (AFD), o Step3 mantém excelente eficiência tanto em aceleradores de alto desempenho quanto em aceleradores de baixo custo. Na fase de pré-treinamento, o Step3 processou mais de 20T tokens de texto e 4T tokens multimodais de imagem e texto, cobrindo mais de dez idiomas. O modelo alcançou posições de liderança entre modelos open-source em vários benchmarks, incluindo matemática, código e tarefas multimodais." + }, "taichu_llm": { "description": "O modelo de linguagem Taichu possui uma forte capacidade de compreensão de linguagem, além de habilidades em criação de texto, perguntas e respostas, programação de código, cálculos matemáticos, raciocínio lógico, análise de sentimentos e resumo de texto. Inova ao combinar pré-treinamento com grandes dados e conhecimento rico de múltiplas fontes, aprimorando continuamente a tecnologia de algoritmos e absorvendo novos conhecimentos de vocabulário, estrutura, gramática e semântica de grandes volumes de dados textuais, proporcionando aos usuários informações e serviços mais convenientes e uma experiência mais inteligente." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air é um modelo base projetado para aplicações de agentes inteligentes, utilizando arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). Otimizado para chamadas de ferramentas, navegação web, engenharia de software e programação front-end, suporta integração perfeita com agentes de código como Claude Code e Roo Code. Adota modo de raciocínio híbrido, adaptando-se a cenários de raciocínio complexo e uso cotidiano." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de linguagem visual (VLM) lançada pela Zhipu AI (智谱 AI). O modelo é construído sobre o modelo de texto carro‑chefe GLM-4.5-Air, que possui 106 bilhões de parâmetros totais e 12 bilhões de parâmetros de ativação, adotando uma arquitetura de especialistas mistos (MoE) com o objetivo de oferecer desempenho de alto nível a um custo de inferência reduzido. Tecnicamente, o GLM-4.5V dá continuidade à linha do GLM-4.1V-Thinking e introduz inovações como a codificação de posição rotacional 3D (3D-RoPE), que aumentam significativamente a percepção e o raciocínio sobre relações espaciais tridimensionais. Por meio de otimizações nas fases de pré-treinamento, ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço, o modelo é capaz de processar diversos tipos de conteúdo visual — incluindo imagens, vídeos e longos documentos — e alcançou desempenho de ponta entre modelos open-source da mesma categoria em 41 benchmarks multimodais públicos. Além disso, o modelo inclui um interruptor de \"modo de pensamento\", que permite aos usuários alternar de forma flexível entre respostas rápidas e raciocínio aprofundado, equilibrando eficiência e eficácia." } } diff --git a/locales/pt-BR/providers.json b/locales/pt-BR/providers.json index ec3af59f690..c3e19ac0125 100644 --- a/locales/pt-BR/providers.json +++ b/locales/pt-BR/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock é um serviço oferecido pela Amazon AWS, focado em fornecer modelos de linguagem e visão de IA avançados para empresas. Sua família de modelos inclui a série Claude da Anthropic, a série Llama 3.1 da Meta, entre outros, abrangendo uma variedade de opções, desde modelos leves até de alto desempenho, suportando geração de texto, diálogos, processamento de imagens e outras tarefas, adequando-se a aplicações empresariais de diferentes escalas e necessidades." }, + "bfl": { + "description": "Laboratório líder de pesquisa de ponta em inteligência artificial, construindo a infraestrutura visual do amanhã." + }, "cloudflare": { "description": "Execute modelos de aprendizado de máquina impulsionados por GPU sem servidor na rede global da Cloudflare." }, diff --git a/locales/ru-RU/components.json b/locales/ru-RU/components.json index 08e2a3ed8fb..c7069169b3e 100644 --- a/locales/ru-RU/components.json +++ b/locales/ru-RU/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Добавить параметр", + "argumentPlaceholder": "Параметр {{index}}", + "enterFirstArgument": "Введите первый параметр..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Перетащите файлы сюда, поддерживается загрузка нескольких изображений.", "dragFileDesc": "Перетащите изображения и файлы сюда, поддерживается загрузка нескольких изображений и файлов.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} загружено" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Превышен допустимый размер файла", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) превышает максимально допустимый размер {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} файлов превышают максимально допустимый размер {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Превышено допустимое количество изображений" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/ru-RU/error.json b/locales/ru-RU/error.json index 271af2679aa..11c2740e6c2 100644 --- a/locales/ru-RU/error.json +++ b/locales/ru-RU/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Извините, сообщение не удалось отправить. Пожалуйста, скопируйте содержимое и отправьте его снова. После обновления страницы это сообщение не будет сохранено.", "ExceededContextWindow": "Содержимое текущего запроса превышает длину, которую модель может обработать. Пожалуйста, уменьшите объем содержимого и попробуйте снова.", "FreePlanLimit": "Вы являетесь бесплатным пользователем и не можете использовать эту функцию. Пожалуйста, перейдите на платный план для продолжения использования.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Ваше содержимое содержит запрещённые выражения. Пожалуйста, проверьте и исправьте ваш ввод, затем попробуйте снова.", + "IMAGE_SAFETY": "Создание изображения было заблокировано по соображениям безопасности. Попробуйте изменить запрос на генерацию изображения.", + "LANGUAGE": "Используемый вами язык пока не поддерживается. Пожалуйста, попробуйте задать вопрос на английском или другом поддерживаемом языке.", + "OTHER": "Содержимое было заблокировано по неизвестной причине. Попробуйте переформулировать ваш запрос.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Ваш запрос может содержать запрещённый контент. Пожалуйста, измените запрос, чтобы он соответствовал правилам использования.", + "RECITATION": "Ваше содержимое было заблокировано из-за возможного нарушения авторских прав. Попробуйте использовать оригинальный материал или переформулировать запрос.", + "SAFETY": "Ваше содержимое было заблокировано в соответствии с политикой безопасности. Попробуйте изменить запрос, избегая потенциально вредоносного или неподобающего содержания.", + "SPII": "Ваше содержимое может содержать чувствительные персональные данные. Для защиты приватности удалите соответствующую информацию и повторите попытку.", + "default": "Содержимое заблокировано: {{blockReason}}. Пожалуйста, отредактируйте запрос и попробуйте снова." + }, "InsufficientQuota": "Извините, квота для этого ключа достигла предела. Пожалуйста, проверьте, достаточно ли средств на вашем счете, или увеличьте квоту ключа и попробуйте снова.", "InvalidAccessCode": "Неверный код доступа: введите правильный код доступа или добавьте пользовательский ключ API", "InvalidBedrockCredentials": "Аутентификация Bedrock не прошла, пожалуйста, проверьте AccessKeyId/SecretAccessKey и повторите попытку", diff --git a/locales/ru-RU/models.json b/locales/ru-RU/models.json index 1c698b983ec..afec0b4360d 100644 --- a/locales/ru-RU/models.json +++ b/locales/ru-RU/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это обновленная версия модели Qwen3-30B-A3B в режиме без размышлений. Это модель с гибридными экспертами (MoE), имеющая в общей сложности 30,5 миллиарда параметров и 3,3 миллиарда активных параметров. Модель получила ключевые улучшения во многих аспектах, включая значительное повышение способности следовать инструкциям, логического мышления, понимания текста, математики, науки, программирования и использования инструментов. Кроме того, она достигла существенного прогресса в покрытии многоязычных редких знаний и лучше согласуется с предпочтениями пользователей в субъективных и открытых задачах, что позволяет генерировать более полезные ответы и тексты высокого качества. Также улучшена способность к пониманию длинных текстов — теперь до 256K. Эта модель поддерживает только режим без размышлений и не генерирует теги `` в выводе." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель «мышления» в серии Qwen3, выпущенная командой Tongyi Qianwen компании Alibaba. Будучи гибридной экспертной (MoE) моделью с общим числом параметров 30,5 млрд и 3,3 млрд активных параметров, она ориентирована на повышение способности решать сложные задачи. Модель демонстрирует заметное улучшение результатов по академическим бенчмаркам в областях логического рассуждения, математики, естественных наук, программирования и задач, требующих человеческой экспертизы. Также существенно усилены её универсальные способности: следование инструкциям, использование инструментов, генерация текста и согласование с человеческими предпочтениями. Модель изначально поддерживает понимание длинного контекста до 256K токенов и может масштабироваться до 1 млн токенов. Эта версия специально разработана в «режиме мышления» для решения крайне сложных задач посредством подробного пошагового рассуждения; её возможности в роли агента также находятся на высоком уровне." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 — это новая генерация модели Qwen с значительно улучшенными возможностями, достигнувшими ведущих позиций в отрасли по нескольким ключевым направлениям, включая рассуждение, общие задачи, агентские функции и многоязычность, а также поддерживающей переключение режимов размышления." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 — это новая генерация модели Qwen с значительно улучшенными возможностями, достигнувшими ведущих позиций в отрасли по нескольким ключевым направлениям, включая рассуждение, общие задачи, агентские функции и многоязычность, а также поддерживающей переключение режимов размышления." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — это модель для работы с кодом из серии Qwen3, разработанная командой Tongyi Qianwen компании Alibaba. Являясь оптимизированной и облегчённой моделью, она сохраняет высокую производительность и эффективность, при этом ориентирована на улучшение обработки кода. Модель демонстрирует заметные преимущества среди открытых моделей в решении сложных задач, таких как агентное программирование (Agentic Coding), автоматизация действий в браузере и вызовы внешних инструментов. Она изначально поддерживает длинный контекст до 256K токенов и может масштабироваться до 1M токенов, что позволяет лучше понимать и обрабатывать кодовые базы. Кроме того, модель обеспечивает мощную поддержку агентного кодирования для платформ вроде Qwen Code и CLINE и включает специализированный формат вызова функций." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — модель для работы с кодом, выпущенная Alibaba, обладающая на сегодняшний день одними из самых выраженных агентных (agentic) возможностей. Это модель смешанных экспертов (Mixture-of-Experts, MoE) с суммарно 4800亿 параметров и 350亿 активных параметров (приблизительно 480 млрд и 35 млрд соответственно), обеспечивающая баланс между эффективностью и производительностью. Модель изначально поддерживает длину контекста 256K (≈260 000) токенов и может быть расширена до 1 000 000 токенов с помощью методов экстраполяции, таких как YaRN, что позволяет ей работать с крупными репозиториями кода и решать сложные программные задачи. Qwen3-Coder спроектирована для агентных рабочих процессов кодирования: она не только генерирует код, но и способна автономно взаимодействовать с инструментами и средами разработки для решения сложных задач. В ряде бенчмарков по кодированию и агентным задачам модель демонстрирует ведущие результаты среди открытых моделей, а её производительность сопоставима с такими передовыми решениями, как Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 — это последняя серия моделей Qwen, поддерживающая контекст до 128k. По сравнению с текущими лучшими открытыми моделями, Qwen2-72B значительно превосходит ведущие модели по многим аспектам, включая понимание естественного языка, знания, код, математику и многоязычность." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] — открытая модель с весами и оптимизациями для некоммерческого использования. Обеспечивает качество изображений и следование инструкциям, близкие к профессиональной версии FLUX, при более высокой эффективности работы и лучшем использовании ресурсов по сравнению с моделями того же размера." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Передовая генерация и редактирование изображений с учётом контекста — сочетание текста и изображений для получения точных и согласованных результатов." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Передовая контекстная генерация и редактирование изображений — объединение текста и изображений для получения точных и последовательных результатов." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Модель FLUX.1, ориентированная на задачи редактирования изображений, поддерживает ввод текста и изображений." }, "flux-merged": { "description": "Модель FLUX.1-merged объединяет глубокие особенности, исследованные в фазе разработки \"DEV\", и преимущества высокой скорости исполнения, представленные в \"Schnell\". Это позволяет расширить границы производительности модели и увеличить её применимость." }, + "flux-pro": { + "description": "Премиальная коммерческая модель ИИ для генерации изображений — непревзойдённое качество изображений и разнообразие выходных результатов." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Усовершенствованная профессиональная модель ИИ для генерации изображений — обеспечивает превосходное качество изображений и точное следование подсказкам." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Генерация изображений ИИ ультравысокого разрешения — поддерживает вывод 4 мегапикселей, генерирует сверхчёткие изображения менее чем за 10 секунд." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] способен обрабатывать текст и эталонные изображения в качестве входных данных, обеспечивая бесшовное целенаправленное локальное редактирование и сложные преобразования всей сцены." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash — самая экономичная модель Google, предоставляющая полный набор функций." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview — новейшая, самая быстрая и наиболее эффективная нативная мультимодальная модель Google, которая позволяет генерировать и редактировать изображения в диалоге." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite — это самая компактная и экономичная модель от Google, разработанная для масштабного использования." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Ускоренная версия GLM-4.5 с высокой производительностью и скоростью генерации до 100 токенов в секунду." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Zhipu нового поколения — модель визуального вывода на основе архитектуры MOE. При общем объёме параметров 106B и 12B активируемых параметров она достигает SOTA среди открытых мультимодальных моделей сопоставимого уровня в различных бенчмарках, охватывая такие распространённые задачи, как понимание изображений, видео, документов и задачи графического интерфейса (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V предлагает мощные способности понимания и вывода изображений, поддерживает множество визуальных задач." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini предлагает баланс между интеллектом, скоростью и стоимостью, что делает его привлекательной моделью для многих случаев использования." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Предварительная версия исследования GPT-4.5, это наша самая большая и мощная модель GPT на сегодняшний день. Она обладает обширными знаниями о мире и лучше понимает намерения пользователей, что делает её выдающейся в творческих задачах и автономном планировании. GPT-4.5 принимает текстовые и графические входные данные и генерирует текстовый вывод (включая структурированный вывод). Поддерживает ключевые функции для разработчиков, такие как вызовы функций, пакетный API и потоковый вывод. В задачах, требующих креативного, открытого мышления и диалога (таких как написание, обучение или исследование новых идей), GPT-4.5 особенно эффективен. Дата окончания знаний - октябрь 2023 года." + "description": "GPT-4.5-preview — новейшая универсальная модель, обладающая глубокими знаниями о мире и лучшим пониманием намерений пользователей; отлично подходит для творческих задач и агентного планирования. Знания этой модели актуальны на октябрь 2023 года." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o — это динамическая модель, которая обновляется в реальном времени, чтобы оставаться актуальной. Она сочетает в себе мощное понимание языка и генерацию, подходя для масштабных приложений, включая обслуживание клиентов, образование и техническую поддержку." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Модель генерации изображений с детальной прорисовкой, поддерживающая генерацию из текста и настройку стиля изображения." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen — серия моделей преобразования текста в изображение 4-го поколения, быстрая версия" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Серия моделей Imagen четвёртого поколения для преобразования текста в изображение" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Серия моделей Imagen 4-го поколения для преобразования текста в изображение" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Серия моделей Imagen четвёртого поколения для преобразования текста в изображение, версия Ultra." + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Ультра-версия серии моделей Imagen 4-го поколения для преобразования текста в изображение" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 — базовая модель с архитектурой MoE, обладающая мощными возможностями кода и агента, с общим числом параметров 1 триллион и 32 миллиарда активных параметров. В тестах производительности по основным категориям, таким как универсальное знание, программирование, математика и агенты, модель K2 превосходит другие ведущие открытые модели." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 — это базовая модель архитектуры MoE с выдающимися возможностями в области программирования и агентов. Общий объём параметров — 1 трлн, активируемые параметры — 32 млрд. В бенчмарках по основным категориям (общее знание и рассуждение, программирование, математика, агенты и пр.) модель K2 демонстрирует результаты выше, чем у других ведущих открытых моделей." + }, "kimi-latest": { "description": "Продукт Kimi Smart Assistant использует последнюю модель Kimi, которая может содержать нестабильные функции. Поддерживает понимание изображений и автоматически выбирает модель 8k/32k/128k в качестве модели для выставления счетов в зависимости от длины контекста запроса." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA — это многомодальная модель, объединяющая визуальный кодировщик и Vicuna, предназначенная для мощного понимания визуальной и языковой информации." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 — передовая модель для инференса, выпущенная Mistral AI в июле 2025 года." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral специально разработан для научных исследований и математического вывода, обеспечивая эффективные вычислительные возможности и интерпретацию результатов." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini — это быстрое и экономичное модель вывода, разработанная для программирования, математики и научных приложений. Модель имеет контекст 128K и срок знания до октября 2023 года." }, "o1-preview": { - "description": "o1 — это новая модель вывода от OpenAI, подходящая для сложных задач, требующих обширных общих знаний. Модель имеет контекст 128K и срок знания до октября 2023 года." + "description": "Сосредоточен на продвинутом рассуждении и решении сложных задач, включая задачи по математике и естественным наукам. Отлично подходит для приложений, которым требуется глубокое понимание контекста и автономные рабочие процессы." }, "o1-pro": { "description": "Модели серии o1 обучены с использованием обучения с подкреплением, способны размышлять перед ответом и выполнять сложные задачи рассуждения. Модель o1-pro использует больше вычислительных ресурсов для более глубокого мышления, обеспечивая постоянно высокое качество ответов." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Модель кода Tongyi Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "Серия моделей «通义千问» обладает наибольшей скоростью и чрезвычайно низкой стоимостью, подходит для простых задач." + }, "qwen-image": { - "description": "Мощная модель генерации изображений от команды Qwen с впечатляющими возможностями генерации китайского текста и разнообразными визуальными стилями." + "description": "Qwen-Image — это универсальная модель генерации изображений, поддерживающая различные художественные стили. Она особенно хорошо справляется с рендерингом сложного текста, в частности с отображением китайских и английских надписей. Модель поддерживает многострочную верстку, генерацию текста на уровне абзацев и тонкую проработку деталей, что позволяет создавать сложные комбинированные макеты с изображениями и текстом." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Профессиональная модель редактирования изображений от команды Qwen, поддерживающая семантическое и визуальное редактирование. Позволяет точно редактировать тексты на китайском и английском языках, выполнять преобразование стиля, поворот объектов и другие операции для высококачественной обработки изображений." }, "qwen-long": { "description": "Qwen — это сверхмасштабная языковая модель, поддерживающая длинный контекст текста и диалоговые функции на основе длинных документов и нескольких документов." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Улучшенная версия Qwen-Turbo, поддерживающая входные данные на разных языках, включая китайский и английский." }, "qwen-turbo": { - "description": "Qwen-Turbo — это крупная языковая модель, поддерживающая входные данные на разных языках, включая китайский и английский." + "description": "Модель Tongyi Qianwen Turbo впредь не будет обновляться; рекомендуется заменить её на Tongyi Qianwen Flash. Tongyi Qianwen — масштабная языковая модель, поддерживающая ввод на китайском, английском и других языках." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Qwen VL поддерживает гибкие способы взаимодействия, включая многократные изображения, многократные вопросы и ответы, а также творческие способности." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Новая модель Step Star следующего поколения, ориентированная на генерацию изображений. Модель способна создавать высококачественные изображения на основе текстовых описаний пользователя. Новая версия обеспечивает более реалистичную текстуру изображений и улучшенные возможности генерации текста на китайском и английском языках." }, + "step-3": { + "description": "Эта модель обладает мощными возможностями визуального восприятия и сложного рассуждения. Она способна с высокой точностью обеспечивать междисциплинарное понимание сложных знаний, перекрёстный анализ математической и визуальной информации, а также решать различные задачи визуального анализа в повседневной жизни." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Эта модель является мощной моделью вывода с сильными способностями к пониманию изображений, способной обрабатывать информацию из изображений и текста, выводя текст после глубокого размышления. Эта модель демонстрирует выдающиеся результаты в области визуального вывода, а также обладает первоклассными способностями в математике, коде и текстовом выводе. Длина контекста составляет 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 — передовая мультимодальная модель рассуждения, выпущенная компанией StepFun. Она построена на архитектуре mixture-of-experts (MoE) с общим числом параметров 321 млрд и 38 млрд активных параметров. Модель реализована по энд‑ту‑энд схеме и нацелена на минимизацию затрат на декодирование при обеспечении высочайшей производительности в задачах визуально‑языкового рассуждения. Благодаря совместному дизайну многоматричного разложения внимания (MFA) и декуплинга внимания и FFN (AFD), Step3 демонстрирует отличную эффективность как на флагманских, так и на бюджетных ускорителях. На этапе предобучения модель обработала более 20 трлн текстовых токенов и 4 трлн смешанных токенов «текст+изображение», охватив более десяти языков. Step3 показывает лидирующие результаты среди открытых моделей по множеству бенчмарков, включая задачи по математике, коду и мультимодальные задачи." + }, "taichu_llm": { "description": "Модель языка TaiChu обладает выдающимися способностями к пониманию языка, а также к созданию текстов, ответам на вопросы, программированию, математическим вычислениям, логическому выводу, анализу эмоций и резюмированию текстов. Инновационно сочетает предобучение на больших данных с богатством многопоточных знаний, постоянно совершенствуя алгоритмические технологии и поглощая новые знания о словах, структуре, грамматике и семантике из огромных объемов текстовых данных, обеспечивая пользователям более удобную информацию и услуги, а также более интеллектуальный опыт." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air — базовая модель, специально созданная для приложений с агентами, использующая архитектуру смешанных экспертов (Mixture-of-Experts). Модель глубоко оптимизирована для вызова инструментов, веб-браузинга, программной инженерии и фронтенд-разработки, поддерживает бесшовную интеграцию с кодовыми агентами, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует смешанный режим вывода, адаптируясь к сложным рассуждениям и повседневным задачам." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V — это новое поколение визуально-языковой модели (VLM), выпущенной Zhipu AI (智谱 AI). Модель построена на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air с общим числом параметров 106B и 12B активных параметров, использует архитектуру смешанных экспертов (MoE) и призвана обеспечивать выдающуюся производительность при более низкой стоимости вывода. Технически GLM-4.5V продолжает линию GLM-4.1V-Thinking и вводит такие новшества, как трёхмерная вращательная позиционная кодировка (3D-RoPE), значительно усиливающие восприятие и выводы о трёхмерных пространственных отношениях. Благодаря оптимизациям на этапах предобучения, контролируемой донастройки и обучения с подкреплением модель способна обрабатывать различные визуальные данные — изображения, видео и длинные документы — и в 41 открытом мультимодальном бенчмарке достигла уровня лучших в своём классе открытых моделей. Кроме того, в модели добавлен переключатель «режим размышления», позволяющий пользователю гибко выбирать между быстрой отдачей и глубокой аналитикой, балансируя эффективность и качество." } } diff --git a/locales/ru-RU/providers.json b/locales/ru-RU/providers.json index 7e701341aa5..a9d68a30b6d 100644 --- a/locales/ru-RU/providers.json +++ b/locales/ru-RU/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock — это сервис, предоставляемый Amazon AWS, сосредоточенный на предоставлении предприятиям передовых AI-языковых и визуальных моделей. Его семейство моделей включает серию Claude от Anthropic, серию Llama 3.1 от Meta и другие, охватывающие широкий спектр от легковесных до высокопроизводительных решений, поддерживающих текстовую генерацию, диалоги, обработку изображений и другие задачи, подходящие для предприятий различного масштаба и потребностей." }, + "bfl": { + "description": "Ведущая лаборатория передовых исследований в области искусственного интеллекта, создающая визуальную инфраструктуру будущего." + }, "cloudflare": { "description": "Запуск моделей машинного обучения на базе серверов GPU в глобальной сети Cloudflare." }, diff --git a/locales/tr-TR/components.json b/locales/tr-TR/components.json index 16d08c3bfec..43f35c2bd6e 100644 --- a/locales/tr-TR/components.json +++ b/locales/tr-TR/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Argüman ekle", + "argumentPlaceholder": "Argüman {{index}}", + "enterFirstArgument": "İlk argümanı girin..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Dosyaları buraya sürükleyin, birden fazla resim yüklemeyi destekler.", "dragFileDesc": "Resimleri ve dosyaları buraya sürükleyin, birden fazla resim ve dosya yüklemeyi destekler.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} yüklendi" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Dosya boyutu sınırı aşıldı", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}), izin verilen maksimum boyut olan {{maxSize}}'ı aşıyor", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} dosya, izin verilen maksimum boyut olan {{maxSize}}'ı aşıyor: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Resim sayısı sınırı aşıldı" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/tr-TR/error.json b/locales/tr-TR/error.json index ebac4ff02c3..07f6abf9b74 100644 --- a/locales/tr-TR/error.json +++ b/locales/tr-TR/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Üzgünüm, mesaj düzgün bir şekilde gönderilemedi. Lütfen içeriği kopyalayın ve yeniden gönderin, sayfayı yeniledikten sonra bu mesaj kaydedilmeyecek.", "ExceededContextWindow": "Mevcut istek içeriği modelin işleyebileceği uzunluğu aşıyor, lütfen içerik miktarını azaltıp tekrar deneyin", "FreePlanLimit": "Şu anda ücretsiz bir kullanıcısınız, bu özelliği kullanamazsınız. Lütfen devam etmek için bir ücretli plana yükseltin.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "İçeriğiniz yasaklı kelimeler içeriyor. Lütfen girdinizi kontrol edip düzenledikten sonra tekrar deneyin.", + "IMAGE_SAFETY": "Oluşturulan görüntü içeriği güvenlik nedeniyle engellendi. Lütfen görüntü oluşturma isteğinizi değiştirerek tekrar deneyin.", + "LANGUAGE": "Kullandığınız dil şu anda desteklenmiyor. Lütfen İngilizce veya desteklenen diğer dilleri kullanarak tekrar deneyin.", + "OTHER": "İçerik bilinmeyen bir nedenle engellendi. Lütfen isteğinizi tekrar ifade etmeyi deneyin.", + "PROHIBITED_CONTENT": "İsteğiniz yasaklı içerik içerebilir. Lütfen isteğinizi düzenleyin ve kullanım kurallarına uygun olduğundan emin olun.", + "RECITATION": "İçeriğiniz olası telif hakkı sorunları nedeniyle engellendi. Lütfen orijinal içerik kullanmayı veya isteğinizi yeniden ifade etmeyi deneyin.", + "SAFETY": "İçeriğiniz güvenlik politikası nedeniyle engellendi. Lütfen isteğinizi, olası zararlı veya uygunsuz içerik içermeyecek şekilde düzenleyin.", + "SPII": "İçeriğiniz hassas kişisel kimlik bilgileri içerebilir. Gizliliği korumak için ilgili hassas bilgileri kaldırıp tekrar deneyin.", + "default": "İçerik engellendi: {{blockReason}}. Lütfen isteğinizi düzenledikten sonra tekrar deneyin." + }, "InsufficientQuota": "Üzgünüm, bu anahtarın kotası (quota) dolmuş durumda, lütfen hesap bakiyenizi kontrol edin veya anahtar kotasını artırdıktan sonra tekrar deneyin", "InvalidAccessCode": "Geçersiz Erişim Kodu: Geçersiz veya boş bir şifre girdiniz. Lütfen doğru erişim şifresini girin veya özel API Anahtarı ekleyin.", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock kimlik doğrulaması geçersiz, lütfen AccessKeyId/SecretAccessKey bilgilerinizi kontrol edip tekrar deneyin", diff --git a/locales/tr-TR/models.json b/locales/tr-TR/models.json index 42d27d8fd38..2acae3e21c4 100644 --- a/locales/tr-TR/models.json +++ b/locales/tr-TR/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen3-30B-A3B'nin düşünme modu olmayan güncellenmiş bir versiyonudur. Bu, toplam 30,5 milyar parametre ve 3,3 milyar aktif parametreye sahip bir Hibrit Uzman (MoE) modelidir. Model, talimat takibi, mantıksal akıl yürütme, metin anlama, matematik, bilim, kodlama ve araç kullanımı gibi genel yeteneklerde önemli geliştirmeler içermektedir. Ayrıca, çok dilli uzun kuyruk bilgi kapsamı açısından kayda değer ilerlemeler kaydetmiş ve kullanıcıların öznel ve açık uçlu görevlerdeki tercihlerine daha iyi uyum sağlayarak daha faydalı yanıtlar ve daha yüksek kaliteli metinler üretebilmektedir. Buna ek olarak, modelin uzun metin anlama kapasitesi 256K'ya kadar artırılmıştır. Bu model yalnızca düşünme modu dışındadır ve çıktılarında `` etiketleri oluşturmaz." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, Alibaba'nın Tongyi Qianwen ekibi tarafından yayımlanan Qwen3 serisinin en yeni düşünme modelidir. Toplam 30,5 milyar parametreye ve 3,3 milyar aktif parametreye sahip bir melez uzman (MoE) modeli olarak karmaşık görevleri ele alma yeteneğini artırmaya odaklanır. Bu model mantıksal akıl yürütme, matematik, bilim, programlama ve insan uzmanlığı gerektiren akademik kıyaslama testlerinde belirgin performans artışları göstermektedir. Aynı zamanda talimatlara uyum, araç kullanımı, metin üretimi ve insan tercihlerine hizalanma gibi genel yeteneklerde de önemli ölçüde geliştirilmiştir. Model yerel olarak 256K uzun bağlam anlama yeteneğini destekler ve 1 milyona kadar token'a genişletilebilir. Bu sürüm, ayrıntılı adım adım akıl yürütmeyle yüksek derecede karmaşık görevleri çözmeyi amaçlayan \"düşünme modu\" için özel olarak tasarlanmıştır; ajan yetenekleri de öne çıkmaktadır." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3, akıl yürütme, genel, Ajan ve çok dilli gibi birçok temel yetenekte önemli ölçüde geliştirilmiş yeni nesil Tongyi Qianwen büyük modelidir ve düşünme modu geçişini destekler." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3, akıl yürütme, genel, Ajan ve çok dilli gibi birçok temel yetenekte önemli ölçüde geliştirilmiş yeni nesil Tongyi Qianwen büyük modelidir ve düşünme modu geçişini destekler." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, Alibaba'nın Tongyi Qianwen ekibi tarafından geliştirilen Qwen3 serisindeki bir kod modelidir. Optimize edilmiş ve sadeleştirilmiş bir model olarak, yüksek performans ve verimliliği korurken özellikle kod işleme yeteneklerini artırmaya odaklanır. Bu model, ajan programlama (Agentic Coding), otomatik tarayıcı işlemleri ve araç çağırma gibi karmaşık görevlerde açık kaynak modeller içinde belirgin bir performans avantajı gösterir. Yerel olarak 256K token uzunluğunda bağlamı destekler ve 1M token'a kadar genişletilebilir; bu sayede kod tabanı düzeyinde anlama ve işleme kapasitesi artar. Ayrıca model, Qwen Code ve CLINE gibi platformlara güçlü ajan kodlama desteği sağlar ve özel bir fonksiyon çağırma formatı için tasarlanmıştır." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Alibaba tarafından yayımlanan ve şimdiye kadar en gelişmiş ajan (Agentic) yeteneklerine sahip kod modelidir. Bu model, toplam 480 milyar parametre ve 35 milyar aktifleşen parametreye sahip bir Mixture-of-Experts (MoE, karışık uzman) modelidir ve verimlilik ile performans arasında bir denge sağlar. Model, yerel olarak 256K (yaklaşık 260.000) token bağlam uzunluğunu destekler ve YaRN gibi dışa genelleme yöntemleriyle 1.000.000 token seviyesine kadar genişletilebilerek büyük ölçekli kod tabanları ve karmaşık programlama görevleriyle başa çıkabilir. Qwen3-Coder, ajan tabanlı kodlama iş akışları için tasarlanmış olup yalnızca kod üretmez; aynı zamanda geliştirme araçları ve ortamlarla bağımsız şekilde etkileşime girerek karmaşık programlama problemlerini çözer. Birçok kodlama ve ajan görevindeki kıyaslama testlerinde bu model, açık kaynak modeller arasında en üst düzey performansı göstermiş ve performansı Claude Sonnet 4 gibi önde gelen modellerle kıyaslanabilir düzeydedir." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2, Qwen modelinin en yeni serisidir ve 128k bağlamı destekler. Mevcut en iyi açık kaynak modellerle karşılaştırıldığında, Qwen2-72B doğal dil anlama, bilgi, kod, matematik ve çok dilli yetenekler açısından mevcut lider modelleri önemli ölçüde aşmaktadır." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev], ticari olmayan uygulamalar için açık kaynaklı ağırlık ve rafine modeldir. FLUX.1 [dev], FLUX profesyonel sürümüne yakın görüntü kalitesi ve talimat uyumu sağlarken daha yüksek çalışma verimliliğine sahiptir. Aynı boyuttaki standart modellere kıyasla kaynak kullanımı açısından daha etkilidir." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "En gelişmiş bağlamsal görsel oluşturma ve düzenleme — metin ve görselleri birleştirerek hassas ve tutarlı sonuçlar sunar." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Metin ve görüntüleri birleştirerek hassas ve tutarlı sonuçlar elde etmek için en gelişmiş bağlamsal görüntü oluşturma ve düzenleme." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Metin ve görsel girdileri destekleyen, görüntü düzenleme görevlerine odaklanan FLUX.1 modeli." }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-merged modeli, geliştirme aşamasında \"DEV\" tarafından keşfedilen derin özellikler ile \"Schnell\" in yüksek hızlı yürütme avantajlarını birleştirir. Bu sayede model performans sınırlarını artırır ve uygulama alanlarını genişletir." }, + "flux-pro": { + "description": "En üst düzey ticari yapay zeka görüntü oluşturma modeli — eşsiz görüntü kalitesi ve çok çeşitli çıktı yetenekleri." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Geliştirilmiş profesyonel düzeyde yapay zeka görüntü oluşturma modeli — üstün görüntü kalitesi ve verilen promptlara/komutlara hassas uyum sağlama yeteneği sunar." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Ultra yüksek çözünürlüklü yapay zeka ile görüntü üretimi — 4 megapiksel çıktı desteği; 10 saniye içinde ultra net görseller oluşturur." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro], metin ve referans görüntüleri girdi olarak işleyebilir, hedefe yönelik yerel düzenlemeler ve karmaşık genel sahne dönüşümlerini sorunsuz bir şekilde gerçekleştirebilir." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash, Google'ın en yüksek maliyet-performans modelidir ve kapsamlı özellikler sunar." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview, Google'ın en yeni, en hızlı ve en verimli yerel çok modlu modelidir; sohbet yoluyla görüntü oluşturmanıza ve düzenlemenize olanak tanır." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite, Google'ın en küçük ve en uygun maliyetli modeli olup, geniş çaplı kullanım için tasarlanmıştır." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "GLM-4.5'in ultra hızlı versiyonu olup güçlü performansla birlikte saniyede 100 token üretim hızına ulaşır." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Zhipu'nun MOE mimarisine dayanan yeni nesil görsel akıl yürütme modeli; 106B toplam parametreye ve 12B aktif parametreye sahip olup çeşitli kıyaslama testlerinde aynı seviyedeki açık kaynaklı çok modlu modeller arasında dünya çapında SOTA'ya ulaşır; görüntü, video, belge anlama ve GUI görevleri gibi yaygın görevleri kapsar." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V, güçlü görüntü anlama ve akıl yürütme yetenekleri sunar, çeşitli görsel görevleri destekler." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini, zeka, hız ve maliyet arasında bir denge sunarak birçok kullanım durumu için çekici bir model haline getirir." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "GPT-4.5'in araştırma önizleme sürümü, şimdiye kadar geliştirdiğimiz en büyük ve en güçlü GPT modelidir. Geniş bir dünya bilgisine sahip olup, kullanıcı niyetlerini daha iyi anlayarak yaratıcı görevler ve bağımsız planlama konularında mükemmel bir performans sergilemektedir. GPT-4.5, metin ve görsel girdi alabilir ve metin çıktısı (yapılandırılmış çıktı dahil) üretebilir. Fonksiyon çağrıları, toplu API ve akış çıktısı gibi önemli geliştirici özelliklerini destekler. Yaratıcılık, açık düşünme ve diyalog gerektiren görevlerde (örneğin yazma, öğrenme veya yeni fikirler keşfetme) GPT-4.5 özellikle başarılıdır. Bilgi kesim tarihi Ekim 2023'tür." + "description": "GPT-4.5-preview, kapsamlı dünya bilgisine ve kullanıcı niyetlerini daha iyi anlama yeteneğine sahip en yeni genel amaçlı modeldir; yaratıcı görevler ve ajan planlaması konusunda uzmandır. Modelin bilgi kesiti Ekim 2023'tür." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o, güncel versiyonunu korumak için gerçek zamanlı olarak güncellenen dinamik bir modeldir. Güçlü dil anlama ve üretme yeteneklerini birleştirir, müşteri hizmetleri, eğitim ve teknik destek gibi geniş ölçekli uygulama senaryoları için uygundur." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Görüntü oluşturma modeli, ince detaylı görseller sunar; metinden görüntü oluşturmayı ve stil ayarlarını destekler." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 4. nesil metinden görsele model serisi — Hızlı sürüm" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 4. nesil metinden görüntüye model serisi" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4. nesil metinden görüntüye model serisi" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 4. nesil metinden-görüntüye model serisi, Ultra sürümü" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4. nesil metinden görüntüye model serisi Ultra versiyonu" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2, son derece güçlü kodlama ve Agent yeteneklerine sahip MoE mimarili temel bir modeldir. Toplam parametre sayısı 1T, aktif parametre sayısı 32B'dir. Genel bilgi çıkarımı, programlama, matematik, Agent gibi ana kategorilerde yapılan kıyaslama testlerinde K2 modeli, diğer önde gelen açık kaynak modelleri geride bırakmıştır." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2, son derece güçlü kod yazma ve Agent yeteneklerine sahip MoE mimarisine dayanan bir temel modeldir; toplam parametre sayısı 1T, aktif (etkin) parametre sayısı 32B. Genel bilgi çıkarımı, programlama, matematik ve Agent gibi ana kategorilerde yapılan karşılaştırmalı performans testlerinde K2 modelinin performansı diğer önde gelen açık kaynak modellerinin üzerindedir." + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi akıllı asistan ürünü, en son Kimi büyük modelini kullanır ve henüz kararlı olmayan özellikler içerebilir. Görüntü anlayışını desteklerken, isteğin bağlam uzunluğuna göre 8k/32k/128k modelini faturalama modeli olarak otomatik olarak seçecektir." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA, görsel kodlayıcı ve Vicuna'yı birleştiren çok modlu bir modeldir, güçlü görsel ve dil anlama yetenekleri sunar." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1, Mistral AI tarafından Temmuz 2025'te yayımlanan ileri düzey bir çıkarım modelidir." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral, bilimsel araştırma ve matematik akıl yürütme için tasarlanmış, etkili hesaplama yetenekleri ve sonuç açıklamaları sunar." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini, programlama, matematik ve bilim uygulama senaryoları için tasarlanmış hızlı ve ekonomik bir akıl yürütme modelidir. Bu model, 128K bağlam ve Ekim 2023 bilgi kesim tarihi ile donatılmıştır." }, "o1-preview": { - "description": "o1, OpenAI'nin geniş genel bilgiye ihtiyaç duyan karmaşık görevler için uygun yeni bir akıl yürütme modelidir. Bu model, 128K bağlam ve Ekim 2023 bilgi kesim tarihi ile donatılmıştır." + "description": "İleri düzey muhakeme ve matematik ile fen görevleri dahil olmak üzere karmaşık sorunların çözümüne odaklanır. Derin bağlam anlayışı ve özerk iş akışları gerektiren uygulamalar için son derece uygundur." }, "o1-pro": { "description": "o1 serisi modeller, yanıtlamadan önce düşünme yapabilen ve karmaşık akıl yürütme görevlerini yerine getirebilen pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiştir. o1-pro modeli, daha derin düşünme için daha fazla hesaplama kaynağı kullanır ve böylece sürekli olarak daha kaliteli yanıtlar sunar." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Tongyi Qianwen kodlama modeli." }, + "qwen-flash": { + "description": "Tongyi Qianwen serisi, en hızlı ve maliyeti son derece düşük modeller sunar; basit görevler için uygundur." + }, "qwen-image": { - "description": "Qwen ekibinin güçlü ham görüntü modeli, etkileyici Çince metin üretme yeteneği ve çeşitli görsel stil seçenekleri sunar." + "description": "Qwen-Image, çeşitli sanat stillerini destekleyen genel amaçlı bir görsel oluşturma modelidir; karmaşık metin renderleme konusunda, özellikle Çince ve İngilizce metinlerin renderlenmesinde uzmandır. Model çok satırlı düzenleri, paragraf düzeyinde metin üretimini ve ince ayrıntıların işlenmesini destekler; karmaşık görsel-metin karışık düzen tasarımlarının oluşturulmasına olanak tanır." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Qwen ekibi tarafından yayımlanan profesyonel görüntü düzenleme modeli, anlamsal düzenleme ve görünüm düzenlemeyi destekler; Çince ve İngilizce metinleri hassas şekilde düzenleyebilir ve stil dönüşümü, nesne döndürme gibi yüksek kaliteli görüntü düzenlemeleri gerçekleştirir." }, "qwen-long": { "description": "Tongyi Qianwen, uzun metin bağlamını destekleyen ve uzun belgeler, çoklu belgeler gibi çeşitli senaryolar için diyalog işlevselliği sunan büyük ölçekli bir dil modelidir." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Tongyi Qianwen, Çince, İngilizce gibi farklı dil girişlerini destekleyen geliştirilmiş büyük ölçekli bir dil modelidir." }, "qwen-turbo": { - "description": "Tongyi Qianwen, Çince, İngilizce gibi farklı dil girişlerini destekleyen büyük ölçekli bir dil modelidir." + "description": "Tongyi Qianwen Turbo bundan sonra güncellenmeyecektir; yerine Tongyi Qianwen Flash kullanılması önerilir. Tongyi Qianwen, çok büyük ölçekli bir dil modelidir ve Çince, İngilizce gibi farklı dillerde girişleri destekler." }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Tongyi Qianwen VL, çoklu görüntü, çok turlu soru-cevap, yaratım gibi esnek etkileşim yöntemlerini destekleyen bir modeldir." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Jieyue Xingchen'in yeni nesil görüntü oluşturma modelidir. Model, kullanıcı tarafından sağlanan metin açıklamalarına göre yüksek kaliteli görüntüler oluşturur. Yeni model, daha gerçekçi doku ve hem Çince hem İngilizce metin oluşturma yeteneklerinde gelişmiş performans sunar." }, + "step-3": { + "description": "Bu model güçlü görsel algılama ve karmaşık akıl yürütme yeteneklerine sahiptir. Disiplinlerarası karmaşık bilgi anlayışını, matematiksel ve görsel verilerin çapraz analizini ve günlük hayattaki çeşitli görsel analiz gereksinimlerini doğru ve tutarlı şekilde yerine getirebilir." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Bu model, güçlü görüntü anlama yeteneğine sahip bir çıkarım büyük modelidir, görüntü ve metin bilgilerini işleyebilir, derin düşünme sonrası metin oluşturma çıktısı verebilir. Bu model, görsel çıkarım alanında öne çıkarken, birinci sınıf matematik, kod ve metin çıkarım yeteneklerine de sahiptir. Bağlam uzunluğu 100k'dır." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3, StepFun tarafından yayımlanan öncü çok modlu çıkarım modelidir; 321 milyar toplam ve 38 milyar aktif parametreye sahip Uzman Karışımı (MoE) mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Model uçtan uca bir tasarımla kod çözme maliyetlerini en aza indirmeyi hedeflerken görsel-dilsel çıkarımda üst düzey performans sunar. Çoklu matris faktorizasyonlu dikkat (MFA) ile dikkat-FFN ayrıştırmasının (AFD) uyumlu tasarımı sayesinde Step3, hem üst düzey hem de düşük kapasiteli hızlandırıcılarda yüksek verimliliğini korur. Ön eğitim aşamasında Step3, 20 trilyondan fazla metin tokeni ve 4 trilyon görsel-metin tokeni işlemiş olup on'dan fazla dili kapsar. Model, matematik, kodlama ve çok modlu görevler gibi çeşitli kıyaslama testlerinde açık kaynak modeller arasında lider düzeye ulaşmıştır." + }, "taichu_llm": { "description": "Zidong Taichu dil büyük modeli, güçlü dil anlama yeteneği ile metin oluşturma, bilgi sorgulama, kod programlama, matematik hesaplama, mantıksal akıl yürütme, duygu analizi, metin özeti gibi yeteneklere sahiptir. Yenilikçi bir şekilde büyük veri ön eğitimi ile çok kaynaklı zengin bilgiyi birleştirir, algoritma teknolojisini sürekli olarak geliştirir ve büyük metin verilerinden kelime, yapı, dil bilgisi, anlam gibi yeni bilgileri sürekli olarak edinir, modelin performansını sürekli olarak evrimleştirir. Kullanıcılara daha kolay bilgi ve hizmetler sunar ve daha akıllı bir deneyim sağlar." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air, akıllı ajan uygulamaları için tasarlanmış temel modeldir ve Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır. Araç çağrısı, web tarama, yazılım mühendisliği ve ön uç programlama alanlarında derin optimizasyonlar içerir. Claude Code, Roo Code gibi kod ajanlarına sorunsuz entegrasyon destekler. GLM-4.5, karmaşık çıkarım ve günlük kullanım gibi çeşitli senaryolara uyum sağlayan hibrit çıkarım moduna sahiptir." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V, Zhipu AI（智谱 AI） tarafından yayımlanan en son nesil görsel-dil modeli (VLM)'dir. Bu model, 106 milyar toplam parametre ve 12 milyar aktivasyon parametresine sahip amiral gemisi metin modeli GLM-4.5-Air üzerine inşa edilmiş olup, karma uzman (Mixture-of-Experts, MoE) mimarisini kullanır ve daha düşük çıkarım maliyetiyle üstün performans sağlamayı hedefler. GLM-4.5V teknik olarak GLM-4.1V-Thinking hattını sürdürürken üç boyutlu döndürmeli pozisyon kodlaması (3D-RoPE) gibi yenilikleri de getirerek üç boyutlu uzaysal ilişkilerin algılanması ve çıkarımı yeteneğini önemli ölçüde güçlendirir. Ön eğitme, denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme aşamalarında yapılan optimizasyonlar sayesinde model; görüntü, video ve uzun belgeler gibi çeşitli görsel içerikleri işleyebilir ve 41 açık çok modlu kıyaslama testinde aynı seviyedeki açık kaynak modeller arasında en üst düzey performansa ulaşmıştır. Ayrıca modele eklenen \"düşünme modu\" anahtarı, kullanıcıların hızlı yanıt ile derin çıkarım arasında esnekçe tercih yaparak verim ile etki arasında denge kurmasına olanak tanır." } } diff --git a/locales/tr-TR/providers.json b/locales/tr-TR/providers.json index 234bf44bd7b..92841026c3f 100644 --- a/locales/tr-TR/providers.json +++ b/locales/tr-TR/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock, Amazon AWS tarafından sunulan bir hizmettir ve işletmelere gelişmiş yapay zeka dil modelleri ve görsel modeller sağlamaya odaklanmaktadır. Model ailesi, Anthropic'in Claude serisi, Meta'nın Llama 3.1 serisi gibi seçenekleri içermekte olup, metin üretimi, diyalog, görüntü işleme gibi çeşitli görevleri desteklemektedir. Farklı ölçek ve ihtiyaçlara uygun kurumsal uygulamalar için geniş bir yelpaze sunmaktadır." }, + "bfl": { + "description": "Önde gelen bir ileri düzey yapay zeka araştırma laboratuvarı; yarının görsel altyapısını inşa ediyor." + }, "cloudflare": { "description": "Cloudflare'ın küresel ağı üzerinde sunucusuz GPU destekli makine öğrenimi modelleri çalıştırın." }, diff --git a/locales/vi-VN/components.json b/locales/vi-VN/components.json index 82e7d95dfac..6999445d599 100644 --- a/locales/vi-VN/components.json +++ b/locales/vi-VN/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "Thêm tham số", + "argumentPlaceholder": "Tham số {{index}}", + "enterFirstArgument": "Nhập tham số đầu tiên..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "Kéo và thả tệp vào đây, hỗ trợ tải lên nhiều hình ảnh.", "dragFileDesc": "Kéo và thả hình ảnh và tệp vào đây, hỗ trợ tải lên nhiều hình ảnh và tệp.", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "Đã tải lên {{completed}}/{{total}}" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "Kích thước tệp vượt quá giới hạn", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) vượt quá kích thước tối đa cho phép là {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} tệp vượt quá kích thước tối đa cho phép là {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Số lượng hình ảnh vượt quá giới hạn" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/vi-VN/error.json b/locales/vi-VN/error.json index b37b60c739c..dc5fe8ccf7f 100644 --- a/locales/vi-VN/error.json +++ b/locales/vi-VN/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "Xin lỗi, tin nhắn không thể được gửi đi bình thường, vui lòng sao chép nội dung và gửi lại, tin nhắn này sẽ không được lưu lại sau khi làm mới trang.", "ExceededContextWindow": "Nội dung yêu cầu hiện tại vượt quá độ dài mà mô hình có thể xử lý, vui lòng giảm khối lượng nội dung và thử lại", "FreePlanLimit": "Hiện tại bạn đang sử dụng tài khoản miễn phí, không thể sử dụng tính năng này. Vui lòng nâng cấp lên gói trả phí để tiếp tục sử dụng.", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "Nội dung của bạn chứa các từ bị cấm. Vui lòng kiểm tra và chỉnh sửa nội dung rồi thử lại.", + "IMAGE_SAFETY": "Nội dung hình ảnh được tạo đã bị chặn vì lý do an toàn. Vui lòng thử chỉnh sửa yêu cầu tạo ảnh.", + "LANGUAGE": "Ngôn ngữ bạn đang sử dụng hiện chưa được hỗ trợ. Vui lòng thử dùng tiếng Anh hoặc ngôn ngữ khác được hỗ trợ để hỏi lại.", + "OTHER": "Nội dung đã bị chặn vì lý do không rõ. Vui lòng thử diễn đạt lại yêu cầu.", + "PROHIBITED_CONTENT": "Yêu cầu của bạn có thể chứa nội dung bị cấm. Vui lòng điều chỉnh yêu cầu để đảm bảo tuân thủ quy định sử dụng.", + "RECITATION": "Nội dung của bạn có thể vi phạm bản quyền và đã bị chặn. Vui lòng thử sử dụng nội dung nguyên bản hoặc diễn đạt lại yêu cầu.", + "SAFETY": "Nội dung của bạn đã bị chặn do chính sách an toàn. Vui lòng điều chỉnh yêu cầu, tránh chứa nội dung có thể gây hại hoặc không phù hợp.", + "SPII": "Nội dung của bạn có thể chứa thông tin cá nhân nhạy cảm. Để bảo vệ quyền riêng tư, vui lòng loại bỏ các thông tin nhạy cảm rồi thử lại.", + "default": "Nội dung bị chặn: {{blockReason}}. Vui lòng điều chỉnh yêu cầu rồi thử lại." + }, "InsufficientQuota": "Xin lỗi, hạn mức của khóa này đã đạt giới hạn, vui lòng kiểm tra số dư tài khoản của bạn hoặc tăng hạn mức khóa trước khi thử lại", "InvalidAccessCode": "Mật khẩu truy cập không hợp lệ hoặc trống, vui lòng nhập mật khẩu truy cập đúng hoặc thêm Khóa API tùy chỉnh", "InvalidBedrockCredentials": "Xác thực Bedrock không thành công, vui lòng kiểm tra AccessKeyId/SecretAccessKey và thử lại", diff --git a/locales/vi-VN/models.json b/locales/vi-VN/models.json index a0b8bf4f5d1..a0618de821b 100644 --- a/locales/vi-VN/models.json +++ b/locales/vi-VN/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 là phiên bản cập nhật của Qwen3-30B-A3B ở chế độ không suy nghĩ. Đây là một mô hình chuyên gia hỗn hợp (MoE) với tổng cộng 30,5 tỷ tham số và 3,3 tỷ tham số kích hoạt. Mô hình này đã được cải tiến quan trọng ở nhiều khía cạnh, bao gồm nâng cao đáng kể khả năng tuân thủ chỉ dẫn, suy luận logic, hiểu văn bản, toán học, khoa học, lập trình và sử dụng công cụ. Đồng thời, nó đạt được tiến bộ thực chất trong việc bao phủ kiến thức đa ngôn ngữ và có khả năng điều chỉnh tốt hơn với sở thích của người dùng trong các nhiệm vụ chủ quan và mở, từ đó tạo ra các phản hồi hữu ích hơn và văn bản chất lượng cao hơn. Ngoài ra, khả năng hiểu văn bản dài của mô hình cũng được nâng lên đến 256K. Mô hình này chỉ hỗ trợ chế độ không suy nghĩ và không tạo ra thẻ `` trong đầu ra." }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 là mô hình \"suy nghĩ\" mới nhất trong dòng Qwen3, được phát hành bởi nhóm Tongyi Qianwen của Alibaba. Là một mô hình chuyên gia hỗn hợp (MoE) với tổng cộng 305亿 (30,5 tỷ) tham số và 33亿 (3,3 tỷ) tham số kích hoạt, mô hình tập trung vào nâng cao khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Mô hình này thể hiện hiệu năng cải thiện rõ rệt trên các chuẩn đánh giá học thuật về suy luận logic, toán học, khoa học, lập trình và những bài toán đòi hỏi chuyên môn của con người. Đồng thời, các năng lực chung như tuân thủ hướng dẫn, sử dụng công cụ, sinh văn bản và căn chỉnh theo sở thích con người cũng được tăng cường đáng kể. Mô hình hỗ trợ nguyên sinh khả năng hiểu ngữ cảnh dài 256K và có thể mở rộng lên tới 1 triệu token. Phiên bản này được thiết kế dành cho \"chế độ suy nghĩ\", nhằm giải quyết các nhiệm vụ có độ phức tạp cao thông qua quá trình suy luận từng bước chi tiết, đồng thời năng lực tác nhân (Agent) của nó cũng thể hiện xuất sắc." + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ." }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 là một mô hình lớn thế hệ mới của Tongyi Qianwen với khả năng nâng cao đáng kể, đạt được trình độ hàng đầu trong nhiều khả năng cốt lõi như suy luận, tổng quát, đại lý và đa ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi chế độ suy nghĩ." }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là một mô hình mã trong dòng Qwen3 được phát triển bởi đội ngũ Tongyi Qianwen của Alibaba. Là một mô hình được tinh giản và tối ưu hóa, nó tập trung nâng cao khả năng xử lý mã nguồn trong khi vẫn duy trì hiệu năng và hiệu suất cao. Mô hình này thể hiện ưu thế hiệu năng nổi bật so với các mô hình mã nguồn mở trong các tác vụ phức tạp như lập trình tác nhân (Agentic Coding), tự động hóa thao tác trình duyệt và gọi công cụ. Nó hỗ trợ ngữ cảnh dài 256K token một cách nguyên bản và có thể mở rộng tới 1M token, giúp hiểu và xử lý ở mức độ toàn bộ kho mã tốt hơn. Ngoài ra, mô hình còn cung cấp hỗ trợ lập trình tác nhân mạnh mẽ cho các nền tảng như Qwen Code, CLINE và được thiết kế với định dạng gọi hàm chuyên biệt." + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct là mô hình mã do Alibaba phát hành, được đánh giá là có khả năng tác nhân (agentic) mạnh mẽ nhất tính đến nay. Đây là một mô hình chuyên gia hỗn hợp (Mixture of Experts, MoE) với tổng cộng 480 tỷ tham số và 35 tỷ tham số kích hoạt, cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Mô hình này hỗ trợ ngữ cảnh gốc dài 256K (khoảng 260 nghìn) token và có thể được mở rộng tới 1 triệu token thông qua các phương pháp ngoại suy như YaRN, giúp nó xử lý các kho mã quy mô lớn và các nhiệm vụ lập trình phức tạp. Qwen3-Coder được thiết kế cho quy trình làm việc lập trình theo mô hình tác nhân, không chỉ sinh mã mà còn có khả năng tương tác tự chủ với các công cụ và môi trường phát triển để giải quyết những vấn đề lập trình phức tạp. Trong nhiều bộ đánh giá chuẩn về mã nguồn và nhiệm vụ tác nhân, mô hình này đạt thứ hạng dẫn đầu trong các mô hình mã nguồn mở, với hiệu năng có thể sánh ngang các mô hình hàng đầu như Claude Sonnet 4." + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 là dòng mô hình mới nhất của Qwen, hỗ trợ ngữ cảnh 128k, so với các mô hình mã nguồn mở tốt nhất hiện tại, Qwen2-72B vượt trội hơn hẳn trong nhiều khả năng như hiểu ngôn ngữ tự nhiên, kiến thức, mã, toán học và đa ngôn ngữ." }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] là mô hình tinh luyện mã nguồn mở dành cho ứng dụng phi thương mại. FLUX.1 [dev] duy trì chất lượng hình ảnh và khả năng tuân thủ chỉ dẫn gần tương đương phiên bản chuyên nghiệp FLUX, đồng thời có hiệu suất vận hành cao hơn. So với mô hình chuẩn cùng kích thước, nó sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn." }, + "flux-kontext-max": { + "description": "Tạo và chỉnh sửa hình ảnh theo ngữ cảnh tiên tiến nhất — kết hợp văn bản và hình ảnh để có kết quả chính xác, mạch lạc." + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "Tạo và chỉnh sửa hình ảnh theo ngữ cảnh tiên tiến nhất — kết hợp văn bản và hình ảnh để đạt được kết quả chính xác, mạch lạc." + }, "flux-kontext/dev": { "description": "Mô hình FLUX.1 tập trung vào nhiệm vụ chỉnh sửa hình ảnh, hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh." }, "flux-merged": { "description": "Mô hình FLUX.1-merged kết hợp các đặc tính sâu sắc được khám phá trong giai đoạn phát triển của \"DEV\" và ưu thế thực thi nhanh của \"Schnell\". Qua đó, FLUX.1-merged không chỉ nâng cao giới hạn hiệu suất mà còn mở rộng phạm vi ứng dụng." }, + "flux-pro": { + "description": "Mô hình tạo ảnh AI thương mại hàng đầu — chất lượng hình ảnh vô song và độ đa dạng đầu ra vượt trội." + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "Mô hình tạo ảnh AI chuyên nghiệp phiên bản nâng cấp — cung cấp chất lượng hình ảnh vượt trội và khả năng tuân thủ chính xác các gợi ý." + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "Tạo ảnh AI độ phân giải cực cao — hỗ trợ xuất ảnh 4 megapixel, tạo ảnh siêu nét trong vòng 10 giây." + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] có khả năng xử lý văn bản và hình ảnh tham khảo làm đầu vào, thực hiện chỉnh sửa cục bộ có mục tiêu và biến đổi cảnh tổng thể phức tạp một cách liền mạch." }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash là mô hình có hiệu suất chi phí tốt nhất của Google, cung cấp đầy đủ các chức năng." }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview là mô hình đa phương thức nguyên bản mới nhất, nhanh nhất và hiệu quả nhất của Google; nó cho phép bạn tạo và chỉnh sửa hình ảnh thông qua hội thoại." + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite là mô hình nhỏ nhất và có hiệu suất chi phí tốt nhất của Google, được thiết kế dành cho việc sử dụng quy mô lớn." }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "Phiên bản tốc độ cao của GLM-4.5, vừa mạnh mẽ về hiệu suất, vừa đạt tốc độ tạo 100 token/giây." }, + "glm-4.5v": { + "description": "Mô hình suy luận thị giác thế hệ mới của Zhipu dựa trên kiến trúc MOE, với tổng số tham số 106B và 12B tham số kích hoạt, đạt SOTA trong số các mô hình đa phương thức mã nguồn mở cùng cấp trên toàn cầu trên nhiều bộ đánh giá, bao gồm các nhiệm vụ phổ biến như hiểu ảnh, video, tài liệu và giao diện người dùng (GUI)." + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V cung cấp khả năng hiểu và suy luận hình ảnh mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều nhiệm vụ hình ảnh." }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 mini cung cấp sự cân bằng giữa trí tuệ, tốc độ và chi phí, khiến nó trở thành mô hình hấp dẫn cho nhiều trường hợp sử dụng." }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "Bản nghiên cứu preview của GPT-4.5, đây là mô hình GPT lớn nhất và mạnh mẽ nhất mà chúng tôi từng phát triển. Nó sở hữu kiến thức rộng lớn về thế giới và có khả năng hiểu ý định của người dùng tốt hơn, giúp nó thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ sáng tạo và lập kế hoạch tự động. GPT-4.5 có thể chấp nhận đầu vào văn bản và hình ảnh, và tạo ra đầu ra văn bản (bao gồm cả đầu ra có cấu trúc). Hỗ trợ các tính năng quan trọng cho nhà phát triển như gọi hàm, API theo lô và đầu ra theo luồng. Trong các nhiệm vụ cần sự sáng tạo, tư duy mở và đối thoại (như viết lách, học tập hoặc khám phá ý tưởng mới), GPT-4.5 thể hiện đặc biệt xuất sắc. Thời điểm cắt đứt kiến thức là tháng 10 năm 2023." + "description": "GPT-4.5-preview là mô hình tổng quát mới nhất, sở hữu kiến thức toàn cầu sâu rộng và khả năng hiểu ý định người dùng tốt hơn, mạnh trong các nhiệm vụ sáng tạo và trong việc lập kế hoạch cho các tác nhân. Kiến thức của mô hình được cập nhật đến tháng 10 năm 2023." }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o là một mô hình động, được cập nhật theo thời gian thực để giữ phiên bản mới nhất. Nó kết hợp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ mạnh mẽ, phù hợp cho các ứng dụng quy mô lớn, bao gồm dịch vụ khách hàng, giáo dục và hỗ trợ kỹ thuật." @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "Mô hình tạo hình ảnh với chất lượng tinh tế, hỗ trợ tạo hình ảnh từ văn bản và thiết lập phong cách hình ảnh." }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen — dòng mô hình tạo ảnh từ văn bản thế hệ thứ 4, phiên bản nhanh." + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Dòng mô hình Imagen thế hệ thứ tư chuyển văn bản thành hình ảnh" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Dòng mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh thế hệ thứ 4 của Imagen" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen thế hệ thứ 4, dòng mô hình chuyển văn bản sang hình ảnh — phiên bản Ultra" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Phiên bản Ultra của dòng mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh thế hệ thứ 4 của Imagen" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 là mô hình cơ sở kiến trúc MoE với khả năng mã hóa và Agent cực mạnh, tổng số tham số 1T, tham số kích hoạt 32B. Trong các bài kiểm tra hiệu năng chuẩn về suy luận kiến thức chung, lập trình, toán học, Agent và các lĩnh vực chính khác, mô hình K2 vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở phổ biến khác." }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 là một mô hình nền tảng kiến trúc MoE với khả năng xử lý mã và Agent rất mạnh, tổng số tham số 1T, tham số kích hoạt 32B. Trong các bài kiểm tra chuẩn về hiệu năng ở các hạng mục chính như suy luận kiến thức tổng quát, lập trình, toán học và Agent, mô hình K2 cho hiệu năng vượt trội so với các mô hình mã nguồn mở phổ biến khác." + }, "kimi-latest": { "description": "Sản phẩm trợ lý thông minh Kimi sử dụng mô hình lớn Kimi mới nhất, có thể chứa các tính năng chưa ổn định. Hỗ trợ hiểu hình ảnh, đồng thời tự động chọn mô hình 8k/32k/128k làm mô hình tính phí dựa trên độ dài ngữ cảnh yêu cầu." }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA là mô hình đa phương thức kết hợp bộ mã hóa hình ảnh và Vicuna, phục vụ cho việc hiểu biết mạnh mẽ về hình ảnh và ngôn ngữ." }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 là một mô hình suy luận tiên tiến do Mistral AI ra mắt vào tháng 7 năm 2025." + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral được thiết kế cho nghiên cứu khoa học và suy luận toán học, cung cấp khả năng tính toán hiệu quả và giải thích kết quả." }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini là một mô hình suy diễn nhanh chóng và tiết kiệm chi phí, được thiết kế cho các ứng dụng lập trình, toán học và khoa học. Mô hình này có ngữ cảnh 128K và thời điểm cắt kiến thức vào tháng 10 năm 2023." }, "o1-preview": { - "description": "o1 là mô hình suy diễn mới của OpenAI, phù hợp cho các nhiệm vụ phức tạp cần kiến thức tổng quát rộng rãi. Mô hình này có ngữ cảnh 128K và thời điểm cắt kiến thức vào tháng 10 năm 2023." + "description": "Tập trung vào suy luận nâng cao và giải quyết các vấn đề phức tạp, bao gồm các bài toán và nhiệm vụ khoa học. Rất phù hợp cho những ứng dụng cần khả năng hiểu biết ngữ cảnh sâu sắc và quy trình làm việc tự chủ." }, "o1-pro": { "description": "Dòng mô hình o1 được huấn luyện qua học tăng cường, có khả năng suy nghĩ trước khi trả lời và thực hiện các nhiệm vụ suy luận phức tạp. Mô hình o1-pro sử dụng nhiều tài nguyên tính toán hơn để suy nghĩ sâu hơn, từ đó liên tục cung cấp câu trả lời chất lượng cao hơn." @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "Mô hình mã Qwen." }, + "qwen-flash": { + "description": "Các mô hình thuộc dòng 通义千问 có tốc độ nhanh nhất và chi phí rất thấp, phù hợp cho các nhiệm vụ đơn giản." + }, "qwen-image": { - "description": "Mô hình hình ảnh mạnh mẽ từ đội ngũ Qwen, có khả năng tạo văn bản tiếng Trung ấn tượng và đa dạng phong cách hình ảnh thị giác." + "description": "Qwen-Image là một mô hình sinh hình ảnh đa dụng, hỗ trợ nhiều phong cách nghệ thuật và đặc biệt giỏi trong việc tái hiện văn bản phức tạp, nhất là văn bản tiếng Trung và tiếng Anh. Mô hình hỗ trợ bố cục nhiều dòng, sinh văn bản ở cấp đoạn và khắc họa các chi tiết tinh tế, cho phép thực hiện các thiết kế bố cục kết hợp hình ảnh và văn bản phức tạp." + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Mô hình chỉnh sửa hình ảnh chuyên nghiệp do nhóm Qwen phát hành, hỗ trợ chỉnh sửa ngữ nghĩa và chỉnh sửa ngoại hình, có thể chỉnh sửa chính xác văn bản tiếng Trung và tiếng Anh, thực hiện chuyển đổi phong cách, xoay đối tượng và các chỉnh sửa hình ảnh chất lượng cao khác." }, "qwen-long": { "description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn Qwen, hỗ trợ ngữ cảnh văn bản dài và chức năng đối thoại dựa trên tài liệu dài, nhiều tài liệu." @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn Qwen phiên bản nâng cao, hỗ trợ đầu vào bằng tiếng Trung, tiếng Anh và nhiều ngôn ngữ khác." }, "qwen-turbo": { - "description": "Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn Qwen hỗ trợ đầu vào bằng tiếng Trung, tiếng Anh và nhiều ngôn ngữ khác." + "description": "通义千问 Turbo 将不再更新，建议替换为通义千问 Flash。通义千问是一款超大规模的语言模型，支持中文、英文及其他语言的输入。" }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "Mô hình Qwen VL hỗ trợ các phương thức tương tác linh hoạt, bao gồm nhiều hình ảnh, nhiều vòng hỏi đáp, sáng tạo, v.v." @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "Mô hình tạo hình ảnh thế hệ mới của Step Star, tập trung vào tác vụ tạo hình ảnh, có thể tạo ra hình ảnh chất lượng cao dựa trên mô tả văn bản do người dùng cung cấp. Mô hình mới tạo ra hình ảnh có cảm giác thực hơn, khả năng tạo chữ tiếng Trung và tiếng Anh mạnh hơn." }, + "step-3": { + "description": "Mô hình này có khả năng nhận thức thị giác mạnh mẽ và suy luận phức tạp. Có thể chính xác hoàn thành việc hiểu các kiến thức phức tạp liên ngành, phân tích chéo giữa thông tin toán học và thông tin thị giác, cũng như xử lý các vấn đề phân tích hình ảnh trong đời sống hàng ngày." + }, "step-r1-v-mini": { "description": "Mô hình này là một mô hình suy luận lớn với khả năng hiểu hình ảnh mạnh mẽ, có thể xử lý thông tin hình ảnh và văn bản, và xuất ra nội dung văn bản sau khi suy nghĩ sâu. Mô hình này thể hiện xuất sắc trong lĩnh vực suy luận hình ảnh, đồng thời có khả năng toán học, mã và suy luận văn bản hàng đầu. Độ dài ngữ cảnh là 100k." }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 là mô hình suy luận đa mô thức tiên tiến được phát hành bởi 阶跃星辰 (StepFun). Mô hình này được xây dựng trên kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với 321B tham số tổng và 38B tham số kích hoạt. Thiết kế đầu-cuối (end-to-end) nhằm tối thiểu hóa chi phí giải mã, đồng thời cung cấp hiệu năng hàng đầu trong suy luận thị giác-ngôn ngữ. Thông qua thiết kế phối hợp giữa Multi-Matrix Factorized Attention (MFA) và Attention-FFN Decoupling (AFD), Step3 duy trì hiệu suất vượt trội trên cả bộ tăng tốc cao cấp và các thiết bị tăng tốc cấp thấp. Trong giai đoạn tiền huấn luyện, Step3 đã xử lý hơn 20T token văn bản và 4T token hỗn hợp ảnh-văn bản, bao phủ hơn mười ngôn ngữ. Mô hình này đã đạt vị thế dẫn đầu trong các benchmark mã nguồn mở ở nhiều lĩnh vực, bao gồm toán học, mã (code) và các nhiệm vụ đa mô thức." + }, "taichu_llm": { "description": "Mô hình ngôn ngữ lớn Taichu có khả năng hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và các khả năng như sáng tạo văn bản, trả lời câu hỏi kiến thức, lập trình mã, tính toán toán học, suy luận logic, phân tích cảm xúc, tóm tắt văn bản. Đổi mới kết hợp giữa đào tạo trước với dữ liệu phong phú từ nhiều nguồn, thông qua việc liên tục cải tiến công nghệ thuật toán và hấp thụ kiến thức mới từ dữ liệu văn bản khổng lồ, giúp mô hình ngày càng hoàn thiện. Cung cấp thông tin và dịch vụ tiện lợi hơn cho người dùng cùng trải nghiệm thông minh hơn." }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air là mô hình nền tảng dành cho ứng dụng tác nhân thông minh, sử dụng kiến trúc chuyên gia hỗn hợp (Mixture-of-Experts). Được tối ưu sâu trong các lĩnh vực gọi công cụ, duyệt web, kỹ thuật phần mềm và lập trình front-end, hỗ trợ tích hợp liền mạch vào các tác nhân mã như Claude Code, Roo Code. GLM-4.5 sử dụng chế độ suy luận hỗn hợp, thích ứng với nhiều kịch bản ứng dụng như suy luận phức tạp và sử dụng hàng ngày." + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V là thế hệ mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) mới nhất được phát hành bởi Zhipu AI. Mô hình này được xây dựng trên cơ sở mô hình văn bản chủ lực GLM-4.5-Air với tổng 106 tỷ tham số và 12 tỷ tham số kích hoạt, sử dụng kiến trúc chuyên gia hỗn hợp (Mixture of Experts - MoE), nhằm đạt hiệu năng xuất sắc với chi phí suy luận thấp hơn. Về mặt kỹ thuật, GLM-4.5V tiếp nối hướng phát triển của GLM-4.1V-Thinking và giới thiệu các đổi mới như mã hóa vị trí xoay ba chiều (3D-RoPE), đáng kể nâng cao khả năng nhận thức và suy luận về các mối quan hệ trong không gian 3D. Thông qua tối ưu hóa ở các giai đoạn tiền huấn luyện, tinh chỉnh có giám sát và học tăng cường, mô hình có khả năng xử lý nhiều dạng nội dung thị giác như hình ảnh, video và tài liệu dài, và đã đạt vị trí hàng đầu trong số các mô hình mã nguồn mở cùng cấp trên 41 bộ đánh giá đa phương thức công khai. Ngoài ra, mô hình còn bổ sung công tắc “chế độ tư duy”, cho phép người dùng linh hoạt lựa chọn giữa phản hồi nhanh và suy luận sâu để cân bằng hiệu quả và chất lượng." } } diff --git a/locales/vi-VN/providers.json b/locales/vi-VN/providers.json index 4cb9288c518..946db9a52ee 100644 --- a/locales/vi-VN/providers.json +++ b/locales/vi-VN/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock là dịch vụ do Amazon AWS cung cấp, tập trung vào việc cung cấp các mô hình ngôn ngữ AI và mô hình hình ảnh tiên tiến cho doanh nghiệp. Gia đình mô hình của nó bao gồm dòng Claude của Anthropic, dòng Llama 3.1 của Meta, v.v., bao quát nhiều lựa chọn từ nhẹ đến hiệu suất cao, hỗ trợ nhiều nhiệm vụ như tạo văn bản, đối thoại, xử lý hình ảnh, phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp với quy mô và nhu cầu khác nhau." }, + "bfl": { + "description": "Phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tiên phong dẫn đầu, kiến tạo cơ sở hạ tầng thị giác cho ngày mai." + }, "cloudflare": { "description": "Chạy các mô hình học máy được hỗ trợ bởi GPU không máy chủ trên mạng lưới toàn cầu của Cloudflare." }, diff --git a/locales/zh-CN/components.json b/locales/zh-CN/components.json index 2264fdeffdf..df7bd58601e 100644 --- a/locales/zh-CN/components.json +++ b/locales/zh-CN/components.json @@ -130,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} 已上传" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "File size exceeded limit", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}} ({{actualSize}}) exceeds the maximum size limit of {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} files exceed the maximum size limit of {{maxSize}}: {{fileList}}", + "imageCountExceeded": "Image count exceeded limit" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/zh-CN/error.json b/locales/zh-CN/error.json index b9ecd3f1fc0..f7883f1d3a8 100644 --- a/locales/zh-CN/error.json +++ b/locales/zh-CN/error.json @@ -106,6 +106,17 @@ "PermissionDenied": "很抱歉，你没有权限访问该服务，请检查你的密钥是否有访问权限", "InvalidProviderAPIKey": "{{provider}} API Key 不正确或为空，请检查 {{provider}} API Key 后重试", "ProviderBizError": "请求 {{provider}} 服务出错，请根据以下信息排查或重试", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "您的内容包含被禁止的词汇。请检查并修改您的输入内容后重试。", + "IMAGE_SAFETY": "生成的图像内容因安全原因被阻止。请尝试修改您的图像生成请求。", + "LANGUAGE": "您使用的语言暂不被支持。请尝试使用英语或其他支持的语言重新提问。", + "OTHER": "内容因未知原因被阻止。请尝试重新表述您的请求。", + "PROHIBITED_CONTENT": "您的请求可能包含违禁内容。请调整您的请求，确保内容符合使用规范。", + "RECITATION": "您的内容因可能涉及版权问题而被阻止。请尝试使用原创内容或重新表述您的请求。", + "SAFETY": "您的内容因安全策略而被阻止。请尝试调整您的请求内容，避免包含可能的有害或不当内容。", + "SPII": "您的内容可能包含敏感个人身份信息。为保护隐私，请移除相关敏感信息后重试。", + "default": "内容被阻止：{{blockReason}}。请调整您的请求内容后重试。" + }, "NoOpenAIAPIKey": "OpenAI API Key 不正确或为空，请添加自定义 OpenAI API Key", "InvalidVertexCredentials": "Vertex 鉴权未通过，请检查鉴权凭证后重试", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock 鉴权未通过，请检查 AccessKeyId/SecretAccessKey 后重试", diff --git a/locales/zh-CN/models.json b/locales/zh-CN/models.json index 24dad82c851..8c31abd9a69 100644 --- a/locales/zh-CN/models.json +++ b/locales/zh-CN/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是 Qwen3-30B-A3B 非思考模式的更新版本。这是一个拥有 305 亿总参数和 33 亿激活参数的混合专家（MoE）模型。该模型在多个方面进行了关键增强，包括显著提升了指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用等通用能力。同时，它在多语言的长尾知识覆盖范围上取得了实质性进展，并能更好地与用户在主观和开放式任务中的偏好对齐，从而能够生成更有帮助的回复和更高质量的文本。此外，该模型的长文本理解能力也增强到了 256K。此模型仅支持非思考模式，其输出中不会生成 `` 标签。" }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是由阿里巴巴通义千问团队发布的 Qwen3 系列的最新思考模型。作为一个拥有 305 亿总参数和 33 亿激活参数的混合专家（MoE）模型，它专注于提升复杂任务的处理能力。该模型在逻辑推理、数学、科学、编程和需要人类专业知识的学术基准测试上表现出显著的性能提升。同时，它在指令遵循、工具使用、文本生成和与人类偏好对齐等通用能力方面也得到了显著增强。模型原生支持 256K 的长上下文理解能力，并可扩展至 100 万 tokens。此版本专为“思考模式”设计，旨在通过详尽的逐步推理来解决高度复杂的任务，其 Agent 智能体能力也表现出色。" + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3是一款能力大幅提升的新一代通义千问大模型，在推理、通用、Agent和多语言等多个核心能力上均达到业界领先水平，并支持思考模式切换。" }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3是一款能力大幅提升的新一代通义千问大模型，在推理、通用、Agent和多语言等多个核心能力上均达到业界领先水平，并支持思考模式切换。" }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 是由阿里巴巴通义千问团队开发的 Qwen3 系列中的代码模型。作为一个经过精简优化的模型，它在保持高性能和高效率的同时，专注于提升代码处理能力。该模型在代理式编程（Agentic Coding）、自动化浏览器操作和工具调用等复杂任务上，于开源模型中表现出显著的性能优势。它原生支持 256K tokens 的长上下文，并可扩展至 1M tokens，从而能够更好地进行代码库级别的理解和处理。此外，该模型为 Qwen Code、CLINE 等平台提供了强大的代理编码支持，并设计了专门的函数调用格式。" + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是由阿里巴巴发布的、迄今为止最具代理（Agentic）能力的代码模型。它是一个拥有 4800 亿总参数和 350 亿激活参数的混合专家（MoE）模型，在效率和性能之间取得了平衡。该模型原生支持 256K（约 26 万） tokens 的上下文长度，并可通过 YaRN 等外推方法扩展至 100 万 tokens，使其能够处理大规模代码库和复杂的编程任务。Qwen3-Coder 专为代理式编码工作流设计，不仅能生成代码，还能与开发工具和环境自主交互，以解决复杂的编程问题。在多个编码和代理任务的基准测试中，该模型在开源模型中取得了顶尖水平，其性能可与 Claude Sonnet 4 等领先模型相媲美。" + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 是 Qwen 模型的最新系列，支持 128k 上下文，对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B 在自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型。" }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] 是一款面向非商业应用的开源权重、精炼模型。FLUX.1 [dev] 在保持了与FLUX专业版相近的图像质量和指令遵循能力的同时，具备更高的运行效率。相较于同尺寸的标准模型，它在资源利用上更为高效。" }, + "flux-kontext-max": { + "description": "最先进的上下文图像生成和编辑——结合文本和图像以获得精确、连贯的结果。" + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "最先进的上下文图像生成和编辑——结合文本和图像以获得精确、连贯的结果。" + }, "flux-kontext/dev": { "description": "专注于图像编辑任务的FLUX.1模型，支持文本和图像输入。" }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-merged 模型结合了 \"DEV\" 在开发阶段探索的深度特性和 \"Schnell\" 所代表的高速执行优势。通过这一举措，FLUX.1-merged 不仅提升了模型的性能界限，还拓宽了其应用范围。" }, + "flux-pro": { + "description": "顶级商用AI图像生成模型——无与伦比的图像质量和多样化输出表现。" + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "升级版专业级AI图像生成模型——提供卓越的图像质量和精确的提示词遵循能力。" + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "超高分辨率AI图像生成——支持4兆像素输出，10秒内生成超清图像。" + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] 能够处理文本和参考图像作为输入，无缝实现目标性的局部编辑和复杂的整体场景变换。" }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash 是 Google 性价比最高的模型，提供全面的功能。" }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview 是 Google 最新、最快、最高效的原生多模态模型，它允许您通过对话生成和编辑图像。" + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite 是 Google 最小、性价比最高的模型，专为大规模使用而设计。" }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "GLM-4.5 的极速版，在性能强劲的同时，生成速度可达 100 tokens/秒。" }, + "glm-4.5v": { + "description": "智谱新一代基于 MOE 架构的视觉推理模型，以106B的总参数量和12B激活参数量，在各类基准测试中达到全球同级别开源多模态模型 SOTA，涵盖图像、视频、文档理解及 GUI 任务等常见任务。" + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V 提供强大的图像理解与推理能力，支持多种视觉任务。" }, @@ -1434,7 +1464,7 @@ "description": "GPT-4.1 nano 是最快，最具成本效益的GPT-4.1模型。" }, "gpt-4.5-preview": { - "description": "GPT-4.5 的研究预览版，它是我们迄今为止最大、最强大的 GPT 模型。它拥有广泛的世界知识，并能更好地理解用户意图，使其在创造性任务和自主规划方面表现出色。GPT-4.5 可接受文本和图像输入，并生成文本输出（包括结构化输出）。支持关键的开发者功能，如函数调用、批量 API 和流式输出。在需要创造性、开放式思考和对话的任务（如写作、学习或探索新想法）中，GPT-4.5 表现尤为出色。知识截止日期为 2023 年 10 月。" + "description": "GPT-4.5-preview 是最新的通用模型，具有深厚的世界知识和对用户意图的更好理解，擅长创意任务和代理规划。该模型的知识截止2023年10月。" }, "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o 是一款动态模型，实时更新以保持当前最新版本。它结合了强大的语言理解与生成能力，适合于大规模应用场景，包括客户服务、教育和技术支持。" @@ -1637,9 +1667,18 @@ "image-01-live": { "description": "图像生成模型，画面表现细腻，支持文生图并进行画风设置" }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series Fast version" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series Ultra version" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 4th generation text-to-image model series Ultra version" }, @@ -1679,6 +1718,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型。" }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型。" + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi 智能助手产品使用最新的 Kimi 大模型，可能包含尚未稳定的特性。支持图片理解，同时会自动根据请求的上下文长度选择 8k/32k/128k 模型作为计费模型" }, @@ -1763,6 +1805,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA 是结合视觉编码器和 Vicuna 的多模态模型，用于强大的视觉和语言理解。" }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 是 Mistral AI 于2025年7月发布的前沿级推理模型。" + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral 专为科学研究和数学推理设计，提供有效的计算能力和结果解释。" }, @@ -2094,7 +2139,7 @@ "description": "o1-mini是一款针对编程、数学和科学应用场景而设计的快速、经济高效的推理模型。该模型具有128K上下文和2023年10月的知识截止日期。" }, "o1-preview": { - "description": "o1是OpenAI新的推理模型，适用于需要广泛通用知识的复杂任务。该模型具有128K上下文和2023年10月的知识截止日期。" + "description": "专注于高级推理和解决复杂问题，包括数学和科学任务。非常适合需要深度上下文理解和自主工作流程的应用。" }, "o1-pro": { "description": "o1 系列模型经过强化学习训练，能够在回答前进行思考，并执行复杂的推理任务。o1-pro 模型使用了更多计算资源，以进行更深入的思考，从而持续提供更优质的回答。" @@ -2213,8 +2258,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "通义千问代码模型。" }, + "qwen-flash": { + "description": "通义千问系列速度最快、成本极低的模型，适合简单任务。" + }, "qwen-image": { - "description": "Qwen团队带来的强大生图模型，具有令人印象深刻的中文文字生成能力和多样图片视觉风格。" + "description": "Qwen-Image 是一款通用图像生成模型，支持多种艺术风格，尤其擅长复杂文本渲染，特别是中英文文本渲染。模型支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节刻画，可实现复杂的图文混合布局设计。" + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Qwen 团队发布的专业图像编辑模型，支持语义编辑和外观编辑，能够精确编辑中英文文字，实现风格转换、对象旋转等高质量图像编辑。" }, "qwen-long": { "description": "通义千问超大规模语言模型，支持长文本上下文，以及基于长文档、多文档等多个场景的对话功能。" @@ -2241,7 +2292,7 @@ "description": "通义千问超大规模语言模型增强版，支持中文、英文等不同语言输入。" }, "qwen-turbo": { - "description": "通义千问超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。" + "description": "通义千问 Turbo 后续不再更新，建议替换为通义千问 Flash 。通义千问超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。" }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "通义千问VL支持灵活的交互方式，包括多图、多轮问答、创作等能力的模型。" @@ -2558,9 +2609,15 @@ "step-2x-large": { "description": "阶跃星辰新一代生图模型,该模型专注于图像生成任务,能够根据用户提供的文本描述,生成高质量的图像。新模型生成图片质感更真实，中英文文字生成能力更强。" }, + "step-3": { + "description": "该模型拥有强大的视觉感知和复杂推理能力。可准确完成跨领域的复杂知识理解、数学与视觉信息的交叉分析，以及日常生活中的各类视觉分析问题。" + }, "step-r1-v-mini": { "description": "该模型是拥有强大的图像理解能力的推理大模型，能够处理图像和文字信息，经过深度思考后输出文本生成文本内容。该模型在视觉推理领域表现突出，同时拥有第一梯队的数学、代码、文本推理能力。上下文长度为100k。" }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 是由阶跃星辰（StepFun）发布的前沿多模态推理模型，它基于拥有 321B 总参数和 38B 激活参数的专家混合（MoE）架构构建。该模型采用端到端设计，旨在最小化解码成本，同时在视觉语言推理方面提供顶级性能。通过多矩阵分解注意力（MFA）和注意力-FFN 解耦（AFD）的协同设计，Step3 在旗舰级和低端加速器上都能保持卓越的效率。在预训练阶段，Step3 处理了超过 20T 的文本 token 和 4T 的图文混合 token，覆盖十多种语言。该模型在数学、代码及多模态等多个基准测试中均达到了开源模型的领先水平。" + }, "taichu_llm": { "description": "基于海量高质数据训练，具有更强的文本理解、内容创作、对话问答等能力" }, @@ -2707,5 +2764,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air 是一款专为智能体应用打造的基础模型，使用了混合专家（Mixture-of-Experts）架构。在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程领域进行了深度优化，支持无缝接入 Claude Code、Roo Code 等代码智能体中使用。GLM-4.5 采用混合推理模式，可以适应复杂推理和日常使用等多种应用场景。" + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V 是由智谱 AI（Zhipu AI）发布的最新一代视觉语言模型（VLM）该模型基于拥有 106B 总参数和 12B 激活参数的旗舰文本模型 GLM-4.5-Air 构建，采用了混合专家（MoE）架构，旨在以更低的推理成本实现卓越性能 GLM-4.5V 在技术上延续了 GLM-4.1V-Thinking 的路线，并引入了三维旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了对三维空间关系的感知与推理能力。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型具备了处理图像、视频、长文档等多种视觉内容的能力，在 41 个公开的多模态基准测试中达到了同级别开源模型的顶尖水平此外，模型还新增了“思考模式”开关，允许用户在快速响应和深度推理之间灵活选择，以平衡效率与效果。" } } diff --git a/locales/zh-CN/providers.json b/locales/zh-CN/providers.json index 908d149f237..d6a35b1b069 100644 --- a/locales/zh-CN/providers.json +++ b/locales/zh-CN/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock 是亚马逊 AWS 提供的一项服务，专注于为企业提供先进的 AI 语言模型和视觉模型。其模型家族包括 Anthropic 的 Claude 系列、Meta 的 Llama 3.1 系列等，涵盖从轻量级到高性能的多种选择，支持文本生成、对话、图像处理等多种任务，适用于不同规模和需求的企业应用。" }, + "bfl": { + "description": "领先的前沿人工智能研究实验室，构建明日的视觉基础设施。" + }, "cloudflare": { "description": "在 Cloudflare 的全球网络上运行由无服务器 GPU 驱动的机器学习模型。" }, diff --git a/locales/zh-TW/components.json b/locales/zh-TW/components.json index 32aadb2f8ad..efae8223a9e 100644 --- a/locales/zh-TW/components.json +++ b/locales/zh-TW/components.json @@ -1,4 +1,9 @@ { + "ArgsInput": { + "addArgument": "新增參數", + "argumentPlaceholder": "參數 {{index}}", + "enterFirstArgument": "輸入第一個參數..." + }, "DragUpload": { "dragDesc": "拖曳檔案到這裡，支援上傳多個圖片。", "dragFileDesc": "拖曳圖片和檔案到這裡，支援上傳多個圖片和檔案。", @@ -125,6 +130,12 @@ }, "progress": { "uploadingWithCount": "{{completed}}/{{total}} 已上傳" + }, + "validation": { + "fileSizeExceeded": "檔案大小已超過限制", + "fileSizeExceededDetail": "{{fileName}}（{{actualSize}}）超過最大檔案大小限制 {{maxSize}}", + "fileSizeExceededMultiple": "{{count}} 個檔案超過最大檔案大小限制 {{maxSize}}：{{fileList}}", + "imageCountExceeded": "圖片數量已超出限制" } }, "OllamaSetupGuide": { diff --git a/locales/zh-TW/error.json b/locales/zh-TW/error.json index 4a909f06270..f6a4b2770d6 100644 --- a/locales/zh-TW/error.json +++ b/locales/zh-TW/error.json @@ -85,6 +85,17 @@ "CreateMessageError": "很抱歉，訊息未能正常發送，請複製內容後重新發送，刷新頁面後此訊息將不會保留", "ExceededContextWindow": "當前請求內容超出模型可處理的長度，請減少內容量後重試", "FreePlanLimit": "目前為免費用戶，無法使用該功能，請升級到付費計劃後繼續使用", + "GoogleAIBlockReason": { + "BLOCKLIST": "您的內容包含被禁止的詞彙。請檢查並修改您的輸入內容後再試。", + "IMAGE_SAFETY": "生成的圖像內容因安全因素而被阻擋。請嘗試修改您的圖像生成請求。", + "LANGUAGE": "您使用的語言暫時不被支援。請嘗試使用英文或其他可支援的語言重新提問。", + "OTHER": "內容因未知原因而被阻擋。請嘗試重新表述您的請求。", + "PROHIBITED_CONTENT": "您的請求可能包含違禁內容。請調整您的請求，確保內容符合使用規範。", + "RECITATION": "您的內容可能涉及版權問題而遭到阻擋。請嘗試使用原創內容或重新表述您的請求。", + "SAFETY": "您的內容因安全政策而被阻擋。請嘗試調整您的請求內容，避免包含可能有害或不當的內容。", + "SPII": "您的內容可能包含敏感個人身分資訊。為保護隱私，請移除相關敏感資訊後再試。", + "default": "內容被阻擋：{{blockReason}}。請調整您的請求內容後再試。" + }, "InsufficientQuota": "很抱歉，該金鑰的配額已達上限，請檢查帳戶餘額是否充足，或增加金鑰配額後再試", "InvalidAccessCode": "密碼不正確或為空，請輸入正確的訪問密碼，或添加自定義 API 金鑰", "InvalidBedrockCredentials": "Bedrock 驗證未通過，請檢查 AccessKeyId/SecretAccessKey 後重試", @@ -113,18 +124,6 @@ "PluginServerError": "外掛伺服器請求回傳錯誤。請根據下面的錯誤資訊檢查您的外掛描述檔案、外掛設定或伺服器實作", "PluginSettingsInvalid": "該外掛需要正確設定後才可以使用。請檢查您的設定是否正確", "ProviderBizError": "請求 {{provider}} 服務出錯，請根據以下資訊排查或重試", - - "GoogleAIBlockReason": { - "BLOCKLIST": "您的內容包含被禁止的詞彙。請檢查並修改您的輸入內容後重試。", - "IMAGE_SAFETY": "生成的圖像內容因安全原因被阻止。請嘗試修改您的圖像生成請求。", - "LANGUAGE": "您使用的語言暫不被支援。請嘗試使用英語或其他支援的語言重新提問。", - "OTHER": "內容因未知原因被阻止。請嘗試重新表述您的請求或聯繫技術支援。", - "PROHIBITED_CONTENT": "您的內容可能包含禁止的內容類型。請調整您的請求，確保內容符合使用規範。", - "RECITATION": "您的內容因可能涉及版權問題而被阻止。請嘗試使用原創內容或重新表述您的請求。", - "SAFETY": "您的內容因安全策略而被阻止。請嘗試調整您的請求內容，避免包含可能的有害或不當內容。", - "SPII": "您的內容可能包含敏感個人身份資訊。為保護隱私，請移除相關敏感資訊後重試。", - "default": "內容被阻止：{{blockReason}}。請調整您的請求內容後重試。" - }, "QuotaLimitReached": "很抱歉，當前 Token 用量或請求次數已達該金鑰的配額上限，請增加該金鑰的配額或稍後再試", "StreamChunkError": "流式請求的消息塊解析錯誤，請檢查當前 API 介面是否符合標準規範，或聯繫你的 API 供應商諮詢", "SubscriptionKeyMismatch": "很抱歉，由於系統偶發故障，當前訂閱用量暫時失效，請點擊下方按鈕恢復訂閱，或郵件聯繫我們獲取支持", diff --git a/locales/zh-TW/models.json b/locales/zh-TW/models.json index 002437e30c5..f0bc0e22322 100644 --- a/locales/zh-TW/models.json +++ b/locales/zh-TW/models.json @@ -332,12 +332,21 @@ "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": { "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是 Qwen3-30B-A3B 非思考模式的更新版本。這是一個擁有 305 億總參數和 33 億激活參數的混合專家（MoE）模型。該模型在多個方面進行了關鍵增強，包括顯著提升了指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用等通用能力。同時，它在多語言的長尾知識覆蓋範圍上取得了實質性進展，並能更好地與用戶在主觀和開放式任務中的偏好對齊，從而能夠生成更有幫助的回覆和更高品質的文本。此外，該模型的長文本理解能力也增強到了 256K。此模型僅支援非思考模式，其輸出中不會生成 `` 標籤。" }, + "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": { + "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是由阿里巴巴通義千問團隊發布的 Qwen3 系列最新的思考型模型。作為一個擁有 305 億總參數與 33 億激活參數的混合專家（MoE）模型，它專注於提升處理複雜任務的能力。該模型在邏輯推理、數學、科學、程式設計以及需仰賴人類專業知識的學術基準測試上，展現出顯著的性能提升。同時，它在指令遵循、工具使用、文本生成及與人類偏好對齊等通用能力方面也有顯著增強。模型原生支援 256K 的長上下文理解能力，並可擴展至 100 萬 tokens。此版本專為「思考模式」設計，旨在透過詳盡的逐步推理來解決高度複雜的任務，其 Agent 智能代理能力亦表現出色。" + }, "Qwen/Qwen3-32B": { "description": "Qwen3 是一款能力大幅提升的新一代通義千問大模型，在推理、通用、Agent 和多語言等多個核心能力上均達到業界領先水平，並支持思考模式切換。" }, "Qwen/Qwen3-8B": { "description": "Qwen3 是一款能力大幅提升的新一代通義千問大模型，在推理、通用、Agent 和多語言等多個核心能力上均達到業界領先水平，並支持思考模式切換。" }, + "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 是由阿里巴巴通義千問團隊開發的 Qwen3 系列中的程式碼模型。作為一個經過精簡優化的模型，它在保持高效能與高效率的同時，專注於提升程式碼處理能力。該模型在代理式程式設計（Agentic Coding）、自動化瀏覽器操作與工具呼叫等複雜任務上，在開源模型中展現出顯著的效能優勢。它原生支援 256K tokens 的長上下文，並可擴充至 1M tokens，從而能更好地進行程式碼庫層級的理解與處理。此外，該模型為 Qwen Code、CLINE 等平台提供了強大的代理編碼支援，並設計了專門的函式呼叫格式。" + }, + "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": { + "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是由阿里巴巴發佈的、迄今為止最具代理（Agentic）能力的程式碼模型。它是一個擁有 4,800 億總參數和 350 億激活參數的混合專家（MoE）模型，在效率和效能之間取得了平衡。該模型原生支援 256K（約 26 萬）tokens 的上下文長度，並可透過 YaRN 等外推方法擴展至 100 萬 tokens，使其能夠處理大規模程式碼庫與複雜的程式設計任務。Qwen3-Coder 專為代理式編碼工作流程設計，不僅能產生程式碼，還能與開發工具與環境自主互動，以解決複雜的程式設計問題。在多個編碼與代理任務的基準測試中，該模型在開源模型中達到頂尖水準，其表現可與 Claude Sonnet 4 等領先模型相媲美。" + }, "Qwen2-72B-Instruct": { "description": "Qwen2 是 Qwen 模型的最新系列，支持 128k 上下文，對比當前最優的開源模型，Qwen2-72B 在自然語言理解、知識、代碼、數學及多語言等多項能力上均顯著超越當前領先的模型。" }, @@ -1103,12 +1112,27 @@ "flux-dev": { "description": "FLUX.1 [dev] 是一款面向非商業應用的開源權重、精煉模型。FLUX.1 [dev] 在保持了與 FLUX 專業版相近的圖像品質和指令遵循能力的同時，具備更高的運行效率。相較於同尺寸的標準模型，它在資源利用上更為高效。" }, + "flux-kontext-max": { + "description": "最先進的上下文影像生成與編輯——結合文字與影像以獲得精準、連貫的結果。" + }, + "flux-kontext-pro": { + "description": "最先進的上下文圖像生成與編輯——結合文字與圖像以獲得精準、連貫的結果。" + }, "flux-kontext/dev": { "description": "專注於圖像編輯任務的FLUX.1模型，支援文字和圖像輸入。" }, "flux-merged": { "description": "FLUX.1-merged 模型結合了 \"DEV\" 在開發階段探索的深度特性和 \"Schnell\" 所代表的高速執行優勢。透過這一舉措，FLUX.1-merged 不僅提升了模型的性能界限，還拓寬了其應用範圍。" }, + "flux-pro": { + "description": "頂級商用 AI 圖像生成模型——無與倫比的圖像品質與多樣化輸出表現。" + }, + "flux-pro-1.1": { + "description": "升級版專業級AI圖像生成模型——提供卓越的圖像品質與對提示詞的精準遵從能力。" + }, + "flux-pro-1.1-ultra": { + "description": "超高解析度 AI 圖像生成——支援 4 兆像素輸出，10 秒內生成超清圖像。" + }, "flux-pro/kontext": { "description": "FLUX.1 Kontext [pro] 能夠處理文字和參考圖像作為輸入，無縫實現目標性的局部編輯和複雜的整體場景變換。" }, @@ -1193,6 +1217,9 @@ "gemini-2.5-flash": { "description": "Gemini 2.5 Flash 是 Google 性價比最高的模型，提供全面的功能。" }, + "gemini-2.5-flash-image-preview": { + "description": "Gemini 2.5 Flash Image Preview 是 Google 最新、速度最快且效率最高的原生多模態模型，允許您透過對話生成與編輯圖像。" + }, "gemini-2.5-flash-lite": { "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite 是 Google 最小、性價比最高的模型，專為大規模使用而設計。" }, @@ -1295,6 +1322,9 @@ "glm-4.5-x": { "description": "GLM-4.5 的極速版，在性能強勁的同時，生成速度可達 100 tokens/秒。" }, + "glm-4.5v": { + "description": "智譜新一代基於 MOE 架構的視覺推理模型，總參數量為106B、激活參數量為12B，在各類基準測試中達到同級別開源多模態模型的全球 SOTA，涵蓋圖像、視訊、文件理解及 GUI 任務等常見任務。" + }, "glm-4v": { "description": "GLM-4V提供強大的圖像理解與推理能力，支持多種視覺任務。" }, @@ -1433,9 +1463,7 @@ "gpt-4.1-nano": { "description": "GPT-4.1 mini 提供了智能、速度和成本之間的平衡，使其成為許多用例中具吸引力的模型。" }, - "gpt-4.5-preview": { - "description": "GPT-4.5 的研究預覽版，它是我們迄今為止最大、最強大的 GPT 模型。它擁有廣泛的世界知識，並能更好地理解用戶意圖，使其在創造性任務和自主規劃方面表現出色。GPT-4.5 可接受文本和圖像輸入，並生成文本輸出（包括結構化輸出）。支持關鍵的開發者功能，如函數調用、批量 API 和串流輸出。在需要創造性、開放式思考和對話的任務（如寫作、學習或探索新想法）中，GPT-4.5 表現尤為出色。知識截止日期為 2023 年 10 月。" - }, + "gpt-4.5-preview": "GPT-4.5-preview 是最新的通用模型，具備深厚的世界知識並能更好地理解使用者意圖，擅長創意任務與代理規劃。此模型的知識截至 2023 年 10 月。", "gpt-4o": { "description": "ChatGPT-4o是一款動態模型，實時更新以保持當前最新版本。它結合了強大的語言理解與生成能力，適合於大規模應用場景，包括客戶服務、教育和技術支持。" }, @@ -1637,9 +1665,18 @@ "image-01-live": { "description": "圖像生成模型，畫面表現細膩，支持文生圖並進行畫風設定。" }, + "imagen-4.0-fast-generate-001": { + "description": "Imagen 第4代文字生成影像模型系列（快速版）" + }, + "imagen-4.0-generate-001": { + "description": "Imagen 第四代文字生成影像模型系列" + }, "imagen-4.0-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 第四代文字轉圖像模型系列" }, + "imagen-4.0-ultra-generate-001": { + "description": "Imagen 第四代文字生成影像模型系列 Ultra 版" + }, "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": { "description": "Imagen 第四代文字轉圖像模型系列 超級版" }, @@ -1679,6 +1716,9 @@ "kimi-k2-0711-preview": { "description": "kimi-k2 是一款具備超強程式碼和 Agent 能力的 MoE 架構基礎模型，總參數 1T，激活參數 32B。在通用知識推理、程式設計、數學、Agent 等主要類別的基準性能測試中，K2 模型的性能超越其他主流開源模型。" }, + "kimi-k2-turbo-preview": { + "description": "kimi-k2 是一款具備超強程式碼與 Agent 能力的 MoE 架構的基礎模型，總參數 1T，激活參數 32B。在通用知識推理、程式設計、數學與 Agent 等主要類別的基準效能測試中，K2 模型的表現超越其他主流開源模型。" + }, "kimi-latest": { "description": "Kimi 智能助手產品使用最新的 Kimi 大模型，可能包含尚未穩定的特性。支持圖片理解，同時會自動根據請求的上下文長度選擇 8k/32k/128k 模型作為計費模型" }, @@ -1763,6 +1803,9 @@ "llava:34b": { "description": "LLaVA 是結合視覺編碼器和 Vicuna 的多模態模型，用於強大的視覺和語言理解。" }, + "magistral-medium-latest": { + "description": "Magistral Medium 1.1 為 Mistral AI 於 2025 年 7 月發佈的尖端推理模型。" + }, "mathstral": { "description": "MathΣtral 專為科學研究和數學推理設計，提供有效的計算能力和結果解釋。" }, @@ -2094,7 +2137,7 @@ "description": "o1-mini是一款針對程式設計、數學和科學應用場景而設計的快速、經濟高效的推理模型。該模型具有128K上下文和2023年10月的知識截止日期。" }, "o1-preview": { - "description": "o1是OpenAI新的推理模型，適用於需要廣泛通用知識的複雜任務。該模型具有128K上下文和2023年10月的知識截止日期。" + "description": "專注於高階推理與解決複雜問題（包括數學與科學任務）。非常適合需要深入上下文理解並能自主執行工作流程的應用。" }, "o1-pro": { "description": "o1 系列模型經過強化學習訓練，能夠在回答前進行思考，並執行複雜的推理任務。o1-pro 模型使用了更多計算資源，以進行更深入的思考，從而持續提供更優質的回答。" @@ -2213,8 +2256,14 @@ "qwen-coder-turbo-latest": { "description": "通義千問代碼模型。" }, + "qwen-flash": { + "description": "通義千問系列為速度最快、成本極低的模型，適合用於簡單任務。" + }, "qwen-image": { - "description": "Qwen團隊帶來的強大生圖模型，具有令人印象深刻的中文文字生成能力和多樣圖片視覺風格。" + "description": "Qwen-Image 是一款通用圖像生成模型，支援多種藝術風格，尤其擅長複雜文字渲染，特別是中英文文字的呈現。模型支援多行版式、段落級文字生成以及細緻的細節刻畫，可實現複雜的圖文混合版面設計。" + }, + "qwen-image-edit": { + "description": "Qwen 團隊發布的專業圖像編輯模型，支援語意編輯與外觀編輯，能夠精確編輯中文與英文字元，實現風格轉換、物件旋轉等高品質圖像編輯。" }, "qwen-long": { "description": "通義千問超大規模語言模型，支持長文本上下文，以及基於長文檔、多文檔等多個場景的對話功能。" @@ -2241,7 +2290,7 @@ "description": "通義千問超大規模語言模型增強版，支持中文、英文等不同語言輸入。" }, "qwen-turbo": { - "description": "通義千問超大規模語言模型，支持中文、英文等不同語言輸入。" + "description": "通義千問 Turbo 將不再更新，建議以通義千問 Flash 取代。通義千問為超大規模語言模型，支援中文、英文等多種語言輸入。" }, "qwen-vl-chat-v1": { "description": "通義千問VL支持靈活的交互方式，包括多圖、多輪問答、創作等能力的模型。" @@ -2558,9 +2607,15 @@ "step-2x-large": { "description": "階躍星辰新一代生圖模型，該模型專注於圖像生成任務，能夠根據用戶提供的文本描述，生成高品質的圖像。新模型生成圖片質感更真實，中英文文字生成能力更強。" }, + "step-3": { + "description": "該模型具備強大的視覺感知與複雜推理能力，能準確完成跨領域的複雜知識理解、數學與視覺資訊的交叉分析，以及日常生活中各類視覺分析任務。" + }, "step-r1-v-mini": { "description": "該模型是擁有強大的圖像理解能力的推理大模型，能夠處理圖像和文字信息，經過深度思考後輸出文本生成文本內容。該模型在視覺推理領域表現突出，同時擁有第一梯隊的數學、程式碼、文本推理能力。上下文長度為100k。" }, + "stepfun-ai/step3": { + "description": "Step3 是由階躍星辰（StepFun）發布的前沿多模態推理模型，它基於擁有 321B 總參數和 38B 激活參數的專家混合（MoE）架構構建。該模型採用端到端設計，旨在將解碼成本降到最低，同時在視覺-語言推理方面提供頂級效能。透過多矩陣分解注意力（MFA）與注意力與 FFN 解耦（AFD）的協同設計，Step3 在旗艦級與較低階的加速器上仍能維持卓越效率。在預訓練階段，Step3 處理了超過 20T 的文字 token 與 4T 的圖文混合 token，涵蓋十多種語言。該模型在數學、程式碼及多模態等多項基準測試中，均達到開源模型的領先水準。" + }, "taichu_llm": { "description": "紫東太初語言大模型具備超強語言理解能力以及文本創作、知識問答、代碼編程、數學計算、邏輯推理、情感分析、文本摘要等能力。創新性地將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，通過持續打磨算法技術，並不斷吸收海量文本數據中詞彙、結構、語法、語義等方面的新知識，實現模型效果不斷進化。為用戶提供更加便捷的信息和服務以及更為智能化的體驗。" }, @@ -2707,5 +2762,8 @@ }, "zai-org/GLM-4.5-Air": { "description": "GLM-4.5-Air 是一款專為智能體應用打造的基礎模型，使用了混合專家（Mixture-of-Experts）架構。在工具調用、網頁瀏覽、軟體工程、前端程式設計領域進行了深度優化，支持無縫接入 Claude Code、Roo Code 等程式碼智能體中使用。GLM-4.5 採用混合推理模式，可以適應複雜推理和日常使用等多種應用場景。" + }, + "zai-org/GLM-4.5V": { + "description": "GLM-4.5V 是由智譜 AI（Zhipu AI）發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於擁有 106B 總參數和 12B 激活參數的旗艦文本模型 GLM-4.5-Air 構建，採用了混合專家（MoE）架構，旨在以更低的推理成本實現卓越性能。GLM-4.5V 在技術上延續了 GLM-4.1V-Thinking 的路線，並引入了三維旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了對三維空間關係的感知與推理能力。透過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型具備處理影像、影片、長文檔等多種視覺內容的能力，在 41 個公開的多模態基準測試中達到同級別開源模型的頂尖水準。此外，模型還新增了「思考模式」開關，允許使用者在快速回應與深度推理之間靈活選擇，以平衡效率與效果。" } } diff --git a/locales/zh-TW/providers.json b/locales/zh-TW/providers.json index 6d5eed29294..995f7defdd5 100644 --- a/locales/zh-TW/providers.json +++ b/locales/zh-TW/providers.json @@ -26,6 +26,9 @@ "bedrock": { "description": "Bedrock 是亞馬遜 AWS 提供的一項服務，專注於為企業提供先進的 AI 語言模型和視覺模型。其模型家族包括 Anthropic 的 Claude 系列、Meta 的 Llama 3.1 系列等，涵蓋從輕量級到高性能的多種選擇，支持文本生成、對話、圖像處理等多種任務，適用於不同規模和需求的企業應用。" }, + "bfl": { + "description": "領先的前沿人工智慧研究實驗室，打造明日的視覺基礎設施。" + }, "cloudflare": { "description": "在 Cloudflare 的全球網絡上運行由無伺服器 GPU 驅動的機器學習模型。" }, diff --git a/package.json b/package.json index 1b67e73f908..4af4107975c 100644 --- a/package.json +++ b/package.json @@ -1,6 +1,6 @@ { "name": "@lobehub/chat", - "version": "1.115.0", + "version": "1.116.0", "description": "Lobe Chat - an open-source, high-performance chatbot framework that supports speech synthesis, multimodal, and extensible Function Call plugin system. Supports one-click free deployment of your private ChatGPT/LLM web application.", "keywords": [ "framework", diff --git a/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.test.ts b/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.test.ts index 730c5a67792..616326f76a1 100644 --- a/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.test.ts +++ b/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.test.ts @@ -327,25 +327,6 @@ describe('createQwenImage', () => { }); describe('Error scenarios', () => { - it('should handle unsupported model', async () => { - const payload: CreateImagePayload = { - model: 'unsupported-model', - params: { - prompt: 'Test prompt', - }, - }; - - await expect(createQwenImage(payload, mockOptions)).rejects.toEqual( - expect.objectContaining({ - errorType: 'ProviderBizError', - provider: 'qwen', - }), - ); - - // Should not make any fetch calls - expect(fetch).not.toHaveBeenCalled(); - }); - it('should handle task creation failure', async () => { global.fetch = vi.fn().mockResolvedValueOnce({ ok: false, diff --git a/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.ts b/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.ts index dca58081e15..3d28a2ebbfd 100644 --- a/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.ts +++ b/packages/model-runtime/src/qwen/createImage.ts @@ -19,39 +19,13 @@ interface QwenImageTaskResponse { request_id: string; } -const QwenText2ImageModels = [ - 'wan2.2-t2i', - 'wanx2.1-t2i', - 'wanx2.0-t2i', - 'wanx-v1', - 'flux', - 'stable-diffusion', -]; - -const getModelType = (model: string): string => { - // 可以添加其他模型类型的判断 - // if (QwenImage2ImageModels.some(prefix => model.startsWith(prefix))) { - // return 'image2image'; - // } - - if (QwenText2ImageModels.some((prefix) => model.startsWith(prefix))) { - return 'text2image'; - } - - throw new Error(`Unsupported model: ${model}`); -}; - /** * Create an image generation task with Qwen API */ async function createImageTask(payload: CreateImagePayload, apiKey: string): Promise { const { model, params } = payload; // I can only say that the design of Alibaba Cloud's API is really bad; each model has a different endpoint path. - const modelType = getModelType(model); - const endpoint = `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/${modelType}/image-synthesis`; - if (!endpoint) { - throw new Error(`No endpoint configured for model type: ${modelType}`); - } + const endpoint = `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis`; log('Creating image task with model: %s, endpoint: %s', model, endpoint); const response = await fetch(endpoint, { diff --git a/packages/model-runtime/src/utils/modelParse.ts b/packages/model-runtime/src/utils/modelParse.ts index baa1b405659..66a4c26fd69 100644 --- a/packages/model-runtime/src/utils/modelParse.ts +++ b/packages/model-runtime/src/utils/modelParse.ts @@ -211,9 +211,21 @@ export const detectModelProvider = (modelId: string): keyof typeof MODEL_LIST_CO * @param timestamp 时间戳（秒） * @returns 格式化的日期字符串 (YYYY-MM-DD) */ -const formatTimestampToDate = (timestamp: number): string => { - const date = new Date(timestamp * 1000); // 将秒转换为毫秒 - return date.toISOString().split('T')[0]; // 返回 YYYY-MM-DD 格式 +const formatTimestampToDate = (timestamp: number): string | undefined => { + if (timestamp === null || timestamp === undefined || Number.isNaN(timestamp)) return undefined; + + // 支持秒级或毫秒级时间戳： + // - 如果是毫秒级（>= 1e12），直接当作毫秒； + // - 否则视为秒，需要 *1000 转为毫秒 + const msTimestamp = timestamp > 1e12 ? timestamp : timestamp * 1000; + const date = new Date(msTimestamp); + + // 验证解析结果和年份范围（只接受 4 位年份，避免超出 varchar(10) 的 YYYY-MM-DD） + const year = date.getUTCFullYear(); + if (year < 1000 || year > 9999) return undefined; + + const dateStr = date.toISOString().split('T')[0]; // YYYY-MM-DD + return dateStr.length === 10 ? dateStr : undefined; }; /** diff --git a/src/config/aiModels/google.ts b/src/config/aiModels/google.ts index 11428273605..c648c212a38 100644 --- a/src/config/aiModels/google.ts +++ b/src/config/aiModels/google.ts @@ -189,6 +189,28 @@ const googleChatModels: AIChatModelCard[] = [ }, type: 'chat', }, + { + abilities: { + imageOutput: true, + vision: true, + }, + contextWindowTokens: 32_768 + 32_768, + description: + 'Gemini 2.5 Flash Image Preview 是 Google 最新、最快、最高效的原生多模态模型，它允许您通过对话生成和编辑图像。', + displayName: 'Gemini 2.5 Flash Image Preview', + enabled: true, + id: 'gemini-2.5-flash-image-preview', + maxOutput: 32_768, + pricing: { + units: [ + { name: 'textInput', rate: 0.3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + { name: 'textOutput', rate: 2.5, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + { name: 'imageOutput', rate: 3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + ], + }, + releasedAt: '2025-08-27', + type: 'chat', + }, { abilities: { functionCall: true, @@ -296,28 +318,6 @@ const googleChatModels: AIChatModelCard[] = [ }, type: 'chat', }, - { - abilities: { - imageOutput: true, - vision: true, - }, - contextWindowTokens: 32_768 + 32_768, - description: - 'Gemini 2.5 Flash Image Preview 是 Google 最新、最快、最高效的原生多模态模型，它允许您通过对话生成和编辑图像。', - displayName: 'Gemini 2.5 Flash Image Preview', - enabled: true, - id: 'gemini-2.5-flash-image-preview', - maxOutput: 32_768, - pricing: { - units: [ - { name: 'textInput', rate: 0.3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, - { name: 'textOutput', rate: 2.5, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, - { name: 'imageOutput', rate: 3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, - ], - }, - releasedAt: '2025-08-27', - type: 'chat', - }, { abilities: { imageOutput: true, diff --git a/src/config/aiModels/qwen.ts b/src/config/aiModels/qwen.ts index da4f64f9732..5165437f598 100644 --- a/src/config/aiModels/qwen.ts +++ b/src/config/aiModels/qwen.ts @@ -1357,8 +1357,8 @@ const qwenImageModels: AIImageModelCard[] = [ }, seed: { default: null }, size: { - default: '1328*1328', - enum: ['1664*928', '1472*1140', '1328*1328', '1140*1472', '928*1664'], + default: '1328x1328', + enum: ['1664x928', '1472x1140', '1328x1328', '1140x1472', '928x1664'], }, }, pricing: { diff --git a/src/config/aiModels/vertexai.ts b/src/config/aiModels/vertexai.ts index 1f1db54fd4b..64be7cce09f 100644 --- a/src/config/aiModels/vertexai.ts +++ b/src/config/aiModels/vertexai.ts @@ -121,6 +121,28 @@ const vertexaiChatModels: AIChatModelCard[] = [ releasedAt: '2025-04-17', type: 'chat', }, + { + abilities: { + imageOutput: true, + vision: true, + }, + contextWindowTokens: 32_768 + 32_768, + description: + 'Gemini 2.5 Flash Image Preview 是 Google 最新、最快、最高效的原生多模态模型，它允许您通过对话生成和编辑图像。', + displayName: 'Gemini 2.5 Flash Image Preview', + enabled: true, + id: 'gemini-2.5-flash-image-preview', + maxOutput: 32_768, + pricing: { + units: [ + { name: 'textInput', rate: 0.3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + { name: 'textOutput', rate: 2.5, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + { name: 'imageOutput', rate: 3, strategy: 'fixed', unit: 'millionTokens' }, + ], + }, + releasedAt: '2025-08-27', + type: 'chat', + }, { abilities: { functionCall: true, diff --git a/src/features/FileViewer/Renderer/PDF/index.tsx b/src/features/FileViewer/Renderer/PDF/index.tsx index cbaba15413d..72d483f4f97 100644 --- a/src/features/FileViewer/Renderer/PDF/index.tsx +++ b/src/features/FileViewer/Renderer/PDF/index.tsx @@ -17,8 +17,8 @@ import useResizeObserver from './useResizeObserver'; pdfjs.GlobalWorkerOptions.workerSrc = `https://registry.npmmirror.com/pdfjs-dist/${pdfjs.version}/files/build/pdf.worker.min.mjs`; const options = { - cMapUrl: '/cmaps/', - standardFontDataUrl: '/standard_fonts/', + cMapUrl: `https://registry.npmmirror.com/pdfjs-dist/${pdfjs.version}/files/cmaps/`, + standardFontDataUrl: `https://registry.npmmirror.com/pdfjs-dist/${pdfjs.version}/files/standard_fonts/`, }; const maxWidth = 1200;