Модели ИИ, поддерживаемые PandaNpc

Обновлено

PandaNpc может использовать встроенные чат-модели, предоставляемые сервисом, а также модели, подключённые через вашего собственного API-провайдера. PandaNpc также может удалённо управлять кодовыми движками, такими как Claude Code, OpenAI Codex и PandaCode. Это связанные варианты, но они не взаимозаменяемы.

Эта страница — снимок встроенного каталога моделей по состоянию на 17 августа 2026 года. Доступность моделей меняется быстрее, чем документация, поэтому селектор моделей в приложении является основным ориентиром. Публичный рейтинг моделей ИИ — лучшее место для сравнения актуальных данных о качестве, скорости и цене.

Встроенный каталог моделей

Встроенные модели можно выбирать без ввода собственного ключа провайдера. Каталог в настоящее время включает:

Семейство провайдеров Модели, отображаемые в PandaNpc Хорошая отправная точка для
OpenAI GPT-5.6 Sol Общих рассуждений, кодинга, рабочих процессов, ориентированных на инструменты
Anthropic Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 Развёрнутых рассуждений, ревью кода, планирования реализации
Google Gemini 3.1 Pro Мультимодальной работы и работы с длинными документами
DeepSeek DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash Рассуждений или более быстрых запросов, чувствительных к стоимости
Moonshot AI Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 Кодинга и рабочих процессов с длинным контекстом; запись [1m] явно указывает на вариант с большим окном
Zhipu AI GLM-5.2 Универсальных задач на китайском языке и задач кодинга
Alibaba Qwen 3.7 Max Общих рассуждений, многоязычной работы и кода

Имена в селекторе идентифицируют конфигурацию сервиса, а не постоянную гарантию производительности. Провайдеры могут пересматривать базовые версии моделей, лимиты контекста, цены, лимиты скорости или региональную доступность.

Встроенные модели, API-модели и кодовые движки

Выберите правильный уровень, прежде чем сравнивать названия:

Уровень Где работает Аутентификация и биллинг Типичное использование
Встроенная модель PandaNpc Через сервис моделей PandaNpc Использует ваш доступ PandaNpc и соответствующую квоту сервиса Чат, заметки, сводки и поддерживаемые функции ИИ
Модель пользовательского провайдера Напрямую к Base URL, который вы настраиваете, когда это поддерживается Использует API key вашего провайдера и биллинг провайдера OpenAI-совместимые эндпоинты, частные шлюзы, Ollama или LM Studio
Движок Claude Code или Codex На вашем подключённом компьютере Использует учётную запись или API-конфигурацию этого локального CLI Редактирование репозиториев, выполнение команд и агентный кодинг
Движок PandaCode На вашем подключённом компьютере с настраиваемым бэкендом Использует модель или провайдера, назначенных для PandaCode Рабочий процесс в стиле Claude Code на DeepSeek, Qwen, частных шлюзах и других поддерживаемых API

Выбор GPT-5.6 Sol в чате не меняет модель, используемую уже запущенным на вашей машине процессом Codex. Аналогично, общий доступ к подключению Claude Code не предоставляет отдельную квоту встроенной чат-модели. См. справочник подключения PandaPaw о том, как локальные кодовые движки предоставляются удалённо.

Как выбрать модель

Начните с задачи, а не с названия бренда:

  • Кодинг в масштабе репозитория: используйте Claude Code, Codex или PandaCode, когда задача требует файлов, shell-команд, тестов и одобрения инструментов. Выбирайте модель движка на основе репозитория и бюджета.
  • Сложные рассуждения или ревью: начните с флагманской или «про»-модели, такой как GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro или DeepSeek v4 pro, затем сравните фактические результаты на вашем промпте.
  • Быстрая итерация: конфигурация «flash», такая как DeepSeek v4 flash, может лучше подойти для классификации, переписывания, извлечения и повторяющихся небольших вызовов.
  • Очень длинный ввод: выберите запись каталога, у которой заявленное окно контекста покрывает запрос, например Kimi Coding k3 [1m], но не предполагайте, что максимальный контекст обеспечивает максимальную точность. Поиск, сводки и небольшие сфокусированные вводы часто более надёжны и менее затратны.
  • Работа на китайском или многоязычная работа: сравните варианты Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude и OpenAI на репрезентативных текстах. Качество языка варьируется в зависимости от области и стиля инструкций.
  • Нагрузки, чувствительные к стоимости: сравните цену ввода, цену вывода, политику кэширования ввода и частоту сбоев/повторов. Более дешёвый токен всё равно может стоить дороже, если модели требуются повторные попытки.

Окно контекста и лимит вывода — это разные вещи

Окно контекста — это общий бюджет токенов для инструкций, истории разговора, результатов инструментов, извлечённого текста и сгенерированного вывода. Настройка максимального вывода ограничивает только ответ. Модель, заявленная с окном в миллион токенов, не обязательно принимает промпт в миллион токенов после добавления системных инструкций и зарезервированного вывода.

Для пользовательских моделей PandaCode форма модели отображает Context Window и Max Tokens. Оставьте их незаданными, если PandaNpc уже знает модель. Если вы вводите пользовательские значения, используйте документированные лимиты провайдера и оставляйте запас для системных промптов и сжатия. Установка окна больше, чем поддерживает вышестоящий API, может привести к сбою длительной сессии только после значительного объёма работы.

Доступность, квоты и конфиденциальность

Прежде чем полагаться на модель в продакшене, убедитесь:

  1. Что она отображается в вашем текущем селекторе моделей и авторизована для вашей учётной записи.
  2. Что её типы ввода соответствуют вашей задаче; текстовая модель может не принимать изображения или файлы.
  3. Что квота провайдера, лимит скорости и политика биллинга приемлемы.
  4. Что ваши требования к обработке данных разрешают отправку выбранного контента этому провайдеру.
  5. Что вызовы инструментов и структурированный вывод работают именно с той версией модели, которую вы выбрали.

PandaNpc может передавать содержимое чата или сессии провайдеру, обеспечивающему работу выбранной функции. Ознакомьтесь с Политикой конфиденциальности и условиями хранения и обучения вашего провайдера, прежде чем отправлять конфиденциальные материалы.

Добавление модели, которой нет в списке

Если отсутствует OpenAI-совместимая модель или модель поддерживаемого провайдера, добавьте провайдера, а затем зарегистрируйте её точный идентификатор модели. Отображаемая метка может быть понятной человеку, но Model Value должен соответствовать идентификатору, ожидаемому вышестоящим API. Полная настройка и верификация описаны в разделе Настройка пользовательского AI-провайдера и API key.

Когда модель исчезает или неожиданно даёт сбой, сначала проверьте актуальный селектор и статус провайдера. Изменения каталога, выведенные из эксплуатации идентификаторы моделей, истёкшие ключи, лимиты учётной записи и несовместимые настройки контекста являются более частыми причинами, чем проблема с установкой клиента PandaNpc.