PandaNpc poate folosi modele de chat încorporate furnizate de serviciu și modele conectate prin propriul furnizor de API. De asemenea, poate controla de la distanță motoare de codare precum Claude Code, OpenAI Codex și PandaCode. Acestea sunt opțiuni conexe, dar nu sunt interschimbabile.
Această pagină este o imagine instantanee a catalogului de modele încorporate din 17 august 2026. Disponibilitatea modelelor se schimbă mai repede decât documentația, astfel încât selectorul de modele din aplicație este autoritar. Clasamentul public al modelelor AI este cel mai bun loc pentru a compara datele actuale privind calitatea, viteza și prețul.
Catalogul modelelor încorporate
Modelele încorporate pot fi selectate fără a introduce propria cheie de furnizor. Catalogul include în prezent:
| Familie de furnizori | Modele afișate în PandaNpc | Bun punct de plecare pentru |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Raționament general, codare, fluxuri de lucru orientate pe instrumente |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Raționament pe termen lung, revizuire de cod, planificarea implementării |
| Gemini 3.1 Pro | Lucru multimodal și cu documente lungi | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Raționament sau cereri mai rapide sensibile la costuri |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Codare și fluxuri de lucru cu context lung; intrarea [1m] identifică explicit varianta cu fereastră mare |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Sarcini generale în limba chineză și de codare |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Raționament general, muncă multilingvă și cod |
Numele din selector identifică o configurație de serviciu, nu o garanție permanentă de performanță. Furnizorii pot revizui versiunile subiacente ale modelelor, limitele de context, prețurile, limitele de rată sau disponibilitatea regională.
Modele încorporate, modele API și motoare de codare
Alegeți nivelul corect înainte de a compara numele:
| Nivel | Unde rulează | Autentificare și facturare | Utilizare tipică |
|---|---|---|---|
| Model încorporat PandaNpc | Prin serviciul de modele PandaNpc | Folosește accesul dvs. PandaNpc și cota de serviciu aplicabilă | Chat, note, rezumate și funcții AI acceptate |
| Model de la un furnizor personalizat | Direct către URL-ul de bază pe care îl configurați când este suportat | Folosește API Key-ul furnizorului dvs. și facturarea furnizorului | Endpoint-uri compatibile OpenAI, gateway-uri private, Ollama sau LM Studio |
| Motorul Claude Code sau Codex | Pe computerul dvs. conectat | Folosește contul sau configurația API a acelui CLI local | Editarea repository-urilor, rularea comenzilor și codarea agentică |
| Motor PandaCode | Pe computerul dvs. conectat, cu un backend configurabil | Folosește modelul/furnizorul atribuit pentru PandaCode | Flux de lucru de tip Claude Code pe DeepSeek, Qwen, gateway-uri private și alte API-uri suportate |
Selectarea GPT-5.6 Sol într-un chat nu schimbă modelul folosit de un proces Codex care rulează deja pe mașina dvs. De asemenea, partajarea unei conexiuni Claude Code nu acordă o cotă separată de model de chat încorporat. Consultați referința de conexiune PandaPaw pentru modul în care motoarele de codare locale sunt expuse de la distanță.
Cum să alegeți un model
Porniți de la sarcină, nu de la numele mărcii:
- Codare la scară de repository: folosiți Claude Code, Codex sau PandaCode atunci când sarcina necesită fișiere, comenzi shell, teste și aprobări de instrumente. Alegeți modelul motorului pe baza repository-ului și a bugetului.
- Raționament complex sau revizuire: începeți cu un model de vârf sau „pro”, precum GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro sau DeepSeek v4 pro, apoi comparați rezultatele reale pe promptul dvs.
- Iterație rapidă: o configurație „flash”, precum DeepSeek v4 flash, poate fi mai potrivită pentru clasificare, rescriere, extragere și apeluri mici repetate.
- Intrare foarte lungă: alegeți o intrare din catalog a cărei fereastră de context declarată acoperă cererea, precum Kimi Coding k3 [1m], dar nu presupuneți că contextul maxim oferă acuratețe maximă. Recuperarea (retrieval), rezumatele și intrările mai mici și focusate sunt adesea mai fiabile și mai puțin costisitoare.
- Lucru în limba chineză sau multilingv: comparați opțiunile Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude și OpenAI pe texte reprezentative. Calitatea limbii variază în funcție de domeniu și de stilul instrucțiunilor.
- Sarcini sensibile la cost: comparați prețul de intrare, prețul de ieșire, politica pentru intrarea din cache și rata de eșec/încercare. Un token mai ieftin poate costa totuși mai mult dacă modelul necesită încercări repetate.
Fereastra de context și limita de ieșire sunt diferite
Fereastra de context este bugetul total de tokeni pentru instrucțiuni, istoricul conversației, rezultatele instrumentelor, textul recuperat și ieșirea generată. Setarea de ieșire maximă limitează doar răspunsul. Un model promovat cu o fereastră de un milion de tokeni nu acceptă neapărat un prompt de un milion de tokeni după ce sunt incluse instrucțiunile de sistem și ieșirea rezervată.
Pentru modelele PandaCode personalizate, formularul modelului expune Context Window și Max Tokens. Lăsați-le nesetate dacă PandaNpc cunoaște deja modelul. Dacă introduceți valori personalizate, folosiți limitele documentate de furnizor și lăsați spațiu de siguranță pentru prompturile de sistem și compactare. Setarea unei ferestre mai mari decât suportă API-ul upstream poate face ca o sesiune de lungă durată să eșueze doar după o muncă substanțială.
Disponibilitate, cote și confidențialitate
Înainte de a vă baza pe un model în producție, confirmați:
- Apare în selectorul dvs. curent de modele și este autorizat pentru contul dvs.
- Tipurile sale de intrare se potrivesc cu sarcina dvs.; un model de text poate să nu accepte imagini sau fișiere.
- Cota furnizorului, limita de rată și politica de facturare sunt acceptabile.
- Cerințele dvs. de gestionare a datelor permit trimiterea conținutului selectat către acel furnizor.
- Apelarea instrumentelor și ieșirea structurată funcționează cu versiunea exactă a modelului selectat.
PandaNpc poate transmite conținutul chatului sau al sesiunii către furnizorul care alimentează funcția selectată. Revizuiți Politica de confidențialitate și termenii proprii de reținere și antrenare ai furnizorului înainte de a trimite material confidențial.
Adăugarea unui model care nu este listat
Dacă un model compatibil OpenAI sau de la un furnizor acceptat lipsește, adăugați un furnizor și apoi înregistrați identificatorul exact al modelului. Eticheta de afișare poate fi ușor de citit, dar Model Value trebuie să se potrivească cu identificatorul așteptat de API-ul upstream. Urmați Configurarea unui furnizor AI personalizat și API Key pentru fluxul complet de configurare și verificare.
Când un model dispare sau eșuează neașteptat, verificați mai întâi selectorul live și starea furnizorului. Modificările din catalog, ID-urile de modele retrase, cheile expirate, limitele contului și setările de context incompatibile sunt cauze mai frecvente decât o problemă de instalare a clientului PandaNpc.