PandaNpc może korzystać z wbudowanych modeli czatu dostarczanych przez usługę oraz modeli podłączonych przez własnego dostawcę API. Może również zdalnie sterować silnikami kodowania, takimi jak Claude Code, OpenAI Codex i PandaCode. To powiązane opcje, ale nie są one wymienne.
Ta strona jest migawką wbudowanego katalogu modeli z dnia 17 sierpnia 2026 roku. Dostępność modeli zmienia się szybciej niż dokumentacja, dlatego selektor modeli w aplikacji jest wiarygodnym źródłem. Publiczny ranking modeli AI to najlepsze miejsce do porównania aktualnych danych dotyczących jakości, szybkości i ceny.
Wbudowany katalog modeli
Wbudowane modele można wybierać bez wprowadzania własnego klucza dostawcy. Katalog obecnie obejmuje:
| Rodzina dostawcy | Modele wyświetlane w PandaNpc | Dobry punkt wyjścia dla |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Ogólne rozumowanie, kodowanie, przepływy pracy zorientowane na narzędzia |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Rozumowanie nad długimi tekstami, przegląd kodu, planowanie implementacji |
| Gemini 3.1 Pro | Praca multimodalna i z długimi dokumentami | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Rozumowanie lub szybsze żądania, gdzie liczy się koszt |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Kodowanie i przepływy pracy z długim kontekstem; wpis [1m] jednoznacznie identyfikuje wariant z dużym oknem |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Zadania ogólnego przeznaczenia w języku chińskim i kodowanie |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Ogólne rozumowanie, praca wielojęzyczna i kod |
Nazwy w selektorze identyfikują konfigurację usługi, a nie stałą gwarancję wydajności. Dostawcy mogą modyfikować podstawowe wersje modeli, limity kontekstu, ceny, limity żądań lub dostępność regionalną.
Modele wbudowane, modele API i silniki kodowania
Wybierz właściwą warstwę przed porównywaniem nazw:
| Warstwa | Gdzie działa | Uwierzytelnianie i rozliczenia | Typowe zastosowanie |
|---|---|---|---|
| Wbudowany model PandaNpc | Poprzez usługę modeli PandaNpc | Wykorzystuje Twój dostęp do PandaNpc i obowiązujący limit usługi | Czat, notatki, streszczenia i obsługiwane funkcje AI |
| Model dostawcy niestandardowego | Bezpośrednio do skonfigurowanego adresu Base URL, jeśli jest obsługiwany | Wykorzystuje API key dostawcy i rozliczenia dostawcy | Punkty końcowe zgodne z OpenAI, prywatne bramy, Ollama lub LM Studio |
| Silnik Claude Code lub Codex | Na podłączonym komputerze | Wykorzystuje konto lub konfigurację API tego lokalnego CLI | Edycja repozytoriów, uruchamianie poleceń i agentowe kodowanie |
| Silnik PandaCode | Na podłączonym komputerze z konfigurowalnym backendem | Wykorzystuje model/dostawcę przypisanego do PandaCode | Przepływ pracy w stylu Claude Code na DeepSeek, Qwen, prywatnych bramach i innych obsługiwanych API |
Wybranie GPT-5.6 Sol na czacie nie zmienia modelu używanego przez proces Codex już działający na Twoim komputerze. Podobnie udostępnienie połączenia Claude Code nie przyznaje osobnego limitu wbudowanego modelu czatu. Zobacz dokumentację połączenia PandaPaw, aby dowiedzieć się, jak lokalne silniki kodowania są udostępniane zdalnie.
Jak wybrać model
Zacznij od zadania, a nie od nazwy marki:
- Kodowanie na poziomie repozytorium: używaj Claude Code, Codex lub PandaCode, gdy zadanie wymaga plików, poleceń powłoki, testów i zatwierdzeń narzędzi. Wybierz model silnika na podstawie repozytorium i budżetu.
- Złożone rozumowanie lub przegląd: zacznij od flagowego modelu lub modelu „pro”, takiego jak GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro lub DeepSeek v4 pro, a następnie porównaj rzeczywiste wyniki na swoim poleceniu.
- Szybka iteracja: konfiguracja „flash”, taka jak DeepSeek v4 flash, może być lepszym rozwiązaniem do klasyfikacji, przepisywania, ekstrakcji i powtarzanych małych wywołań.
- Bardzo długie wejście: wybierz wpis z katalogu, którego deklarowane okno kontekstu obejmuje żądanie, na przykład Kimi Coding k3 [1m], ale nie zakładaj, że maksymalny kontekst daje maksymalną dokładność. Wyszukiwanie, streszczenia i mniejsze, ukierunkowane wejścia są często bardziej niezawodne i tańsze.
- Praca w języku chińskim lub wielojęzyczna: porównaj opcje Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude i OpenAI na reprezentatywnych tekstach. Jakość języka różni się w zależności od domeny i stylu instrukcji.
- Obciążenia wrażliwe na koszty: porównaj cenę wejścia, cenę wyjścia, politykę pamięci podręcznej wejścia oraz wskaźnik błędów/prób ponawiania. Tańszy token może nadal kosztować więcej, jeśli model wymaga wielokrotnych prób.
Okno kontekstu a limit wyjścia to różne rzeczy
Okno kontekstu to całkowity budżet tokenów na instrukcje, historię rozmowy, wyniki narzędzi, pobrany tekst i wygenerowane dane wyjściowe. Ustawienie maksymalnego wyjścia ogranicza tylko odpowiedź. Model reklamowany z oknem na milion tokenów niekoniecznie przyjmie prompt na milion tokenów, gdy uwzględnione są instrukcje systemowe i zarezerwowane dane wyjściowe.
Dla niestandardowych modeli PandaCode formularz modelu udostępnia pola Context Window i Max Tokens. Pozostaw je puste, jeśli PandaNpc już zna model. Jeśli wprowadzasz niestandardowe wartości, korzystaj z udokumentowanych limitów dostawcy i zostaw margines bezpieczeństwa na prompty systemowe i kompaktowanie. Ustawienie okna większego niż obsługuje nadrzędne API może spowodować awarię długiej sesji dopiero po znacznej pracy.
Dostępność, limity i prywatność
Zanim zaczniesz polegać na modelu w produkcji, potwierdź:
- Pojawia się w Twoim bieżącym selektorze modeli i jest autoryzowany dla Twojego konta.
- Jego typy wejściowe odpowiadają Twojemu zadaniu; model tekstowy może nie akceptować obrazów ani plików.
- Limit dostawcy, limit żądań i polityka rozliczeń są akceptowalne.
- Twoje wymagania dotyczące przetwarzania danych pozwalają na wysyłanie wybranej treści do tego dostawcy.
- Wywoływanie narzędzi i strukturalne dane wyjściowe działają z dokładną wersją modelu, którą wybrałeś.
PandaNpc może przesyłać treść czatu lub sesji do dostawcy obsługującego wybraną funkcję. Przed wysłaniem poufnych materiałów zapoznaj się z Polityką prywatności oraz własnymi warunkami przechowywania i szkolenia dostawcy.
Dodaj model, którego nie ma na liście
Jeśli brakuje modelu zgodnego z OpenAI lub obsługiwanego przez dostawcę, dodaj dostawcę, a następnie zarejestruj jego dokładny identyfikator modelu. Etykieta wyświetlana może być przyjazna dla użytkownika, ale Model Value musi być zgodny z identyfikatorem oczekiwanym przez nadrzędne API. Postępuj zgodnie z Konfiguracja niestandardowego dostawcy AI i API key, aby uzyskać pełny proces konfiguracji i weryfikacji.
Gdy model zniknie lub nieoczekiwanie ulegnie awarii, najpierw sprawdź bieżący selektor i status dostawcy. Zmiany w katalogu, wycofane identyfikatory modeli, wygasłe klucze, limity konta i niekompatybilne ustawienia kontekstu są częstszymi przyczynami niż problem z instalacją klienta PandaNpc.