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哈基米 API 站全模型分类及特点一览 ​

为了方便大家在众多的模型列表中挑选最适合自己使用场景的模型，本文根据哈基米 API 站现有的主要模型矩阵进行了详细的分类与特点总结。

一、 Gemini 系列（谷歌旗下核心多模态模型） ​

Gemini 系列是本站的特色模型，具有强大的多模态（图像输入/解析）和角色扮演能力。根据不同的渠道资源，主要分为“满血系列”与“官逆系列”。

Gemini模型列表1Gemini模型列表2

1. 核心系列前缀 ​

  • [满血] 系列： 资源拉满无配额限制。根据字母变体不同，性格和智商有所差异。
    • [满血D]： 智商顶配且稳定，适合复杂推理。
    • [满血A]： 性格温柔，极度适配角色扮演（RP）场景。
    • [满血C]： 破甲难度最高，逻辑严谨，通常拒绝违规请求。
    • [满血F]： 顺从性极强（好破甲），但相对容易出现截断或空回。
  • [官逆] 系列： 逆向对接官方接口。性价比高且不易掉格式，非常适合手机端的角色扮演场景（性能略逊于满血）。

2. 常见版本后缀 ​

  • preview（预览版）： 正式发布前的测试版本，可抢先体验新特性，但可能缺少文件上传等部分工具。
  • -128 / -512： 代表支持 128k 或 512k 的超长上下文窗口。尤其是 512k 版本，非常适合长篇文档解析和极长设定的小说创作。
  • thinking / maxthinking： 支持深度逻辑推导的“思考”版本。maxthinking 进一步强化了推理能力，适合数学题、代码调试等复杂逻辑任务。

二、 Claude 系列（Anthropic 旗下长文本专精模型） ​

Claude 系列以其极其优秀的文笔、细腻的情感刻画和出色的长文本逻辑著称，是角色扮演和内容创作的标杆。

Claude模型列表

1. 核心变体 ​

  • Opus 系列： 旗舰顶配版本，推理能力强、输出质量极高，适合专业学术推导、大型文本和深度的剧情创作。 (注：部分带有 [特价] 前缀的版本大幅降低了调用成本，性价比极高)
  • Sonnet 系列： 在性能与成本之间取得完美平衡，是大多数人日常使用和角色扮演的绝对主力版本。带有 [官B] 前缀的版本为官方原生接口，稳定性有保障。
  • Haiku 系列： 轻量提速版，响应速度最快、调用成本最低，适合简单的闲聊对话或短文本生成等轻量化场景。

2. 常见版本后缀 ​

  • 日期后缀（如 -20251101）： 代表模型的具体迭代更新日期。越新的日期通常意味着修复了旧 Bug，并提升了整体的推理精度。
  • thinking： 深度推理版本。启用了类似 O1 的多步骤推导逻辑（Chain of Thought），输出内容的逻辑性和完整性远超基础版，专为极度复杂的任务设计。

三、 Grok 系列（马斯克旗下 xAI 实时专精模型） ​

Grok 系列以反叛精神、幽默感以及强大的实时搜索能力为卖点，并且基本没有安全审查（极易破甲），可以放心使用于各类无限制场景。

Grok模型列表

核心特点 ​

  • 基础版（grok-3 / grok-4）： 简洁实用，无额外功能增强，保留官方原生核心能力。响应速度极快，适合日常咨询与无障碍的 RP 对话。
  • Deepsearch（深度搜索版）： grok-4-deepsearch 集成了深度的联网搜索功能，能获取最新的时事、新闻、股票等数据信息，适合事实性查询和热点分析场景。
  • 流式体验优异： 部分版本支持“真·开流输出”，内容实时生成显示，互动体验极其流畅。

四、 DeepSeek 系列（国内极高性价比开源模型） ​

DeepSeek 被誉为“国产之光”，以极低的价格提供了逼近国际顶尖大厂模型的逻辑推理能力。

DeepSeek模型列表

核心变体 ​

  • 主版本（v3.1-terminus / v3.2）： 数字越大功能越新，通用能力强大。
  • R1 满血推理版（如 r1-0528）： 代表特定日期的迭代版（小鲸鱼）。大幅优化了响应速度和复杂的数理逻辑推理，在极度复杂的角色设定扮演中也有非常惊艳的表现。
  • OCR 专项版（deepseek-ocr）： 光学字符识别专项版。擅长图片中的文字提取、复杂排版的扫描件识别，解析精度显著高于普通的多模态大模型。

五、 Qwen 系列（通义千问专项优化模型） ​

Qwen 阿里系模型，这里的变体主要针对特定生产力场景进行了极致优化。

Qwen模型列表

专项版本 ​

  • qwen3-coder-480b： 4800亿参数的代码专项版。精通多语言编程、大型项目开发、代码调试与重构，是程序员的绝佳编程助手。
  • qwen3-embedding-8b： 专注文本向量化。输出的向量可直接用于语义检索、相似度计算、构建企业级知识库等底层基建。
  • qwen3-reranker-8b： 重排序优化版。对检索出的结果进行深度的语义层面重新排序，大幅提升 RAG（检索增强生成）搜索或问答系统的结果精准度。

六、 其它特色小众模型 ​

除了主流大厂模型，本站还提供了一些极具潜力的新兴模型供开发者和研究者使用。

MiniMax M2 模型BGE-M3 模型
  • MiniMax M2： 并非大家熟知的国产语音模型星野，而是稀宇科技推出的新一代开源大模型，专为智能体（Agent）和代码开发设计。它的核心优势是极快的推理速度（每秒 100 Tokens，是 Claude 3.5 Sonnet 的两倍），同时 API 成本仅为前者的 8%。它能够规划跨工具链的操作（如浏览网页、运行代码），非常适合轻量化自动化场景。
  • BGE-M3： 智源开源的下一代通用向量模型。支持 100+ 语言和 8192 长度文本输入。它通过 BERT 架构生成“学习型稀疏嵌入”，集成了稠密检索、稀疏检索和多向量检索三种功能。如果你在做多语言问答或 RAG 知识库，这个模型是不二之选。

感谢所有用户对哈基米 API 站的支持，祝大家使用愉快！ ⌯>𖥦<⌯ಣ