硅基流动:下线部分未备案模型,用户请注意迁移

近日,硅基流动在其更新公告中宣布,为了进一步优化资源配置,提供更先进、优质、合规的技术服务,将于2025年3月6日对部分模型进行下线处理。 此次下线的模型主要为未经审查的国外模型,特别是生图模型,仅保留KColor。 请用户注意,如果之前接入了公告中提及的模型,务必在3月6日前完成迁移。

近日,硅基流动在其更新公告中宣布,为了进一步优化资源配置,提供更先进、优质、合规的技术服务,将于2025年3月6日对部分模型进行下线处理。

此次下线的模型主要为未经审查的国外模型,特别是生图模型,仅保留KColor。请用户注意,如果之前接入了公告中提及的模型,务必在3月6日前完成迁移。

QQ20250305-093112.png

具体涉及的模型列表如下:

  • 对话模型
    • AIDC-AI/Marco-o1
    • meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    • Pro/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    • meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
    • meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct
    • meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
  • 生图模型
    • black-forest-labs/FLUX.1-schnell
    • Pro/black-forest-labs/FLUX.1-schnell
    • black-forest-labs/FLUX.1-dev
    • black-forest-labs/FLUX.1-pro
    • stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
    • stabilityai/stable-diffusion-3-5-large
    • stabilityai/stable-diffusion-3-5-large-turbo
    • stabilityai/stable-diffusion-2-1
    • deepseek-ai/Janus-Pro-7B
  • 语音模型
    • fishaudio/fish-speech-1.5
    • FunAudioLLM/SenseVoiceSmall
    • fishaudio/fish-speech-1.4
    • RVC-Boss/GPT-SoVITS
  • 视频模型
    • Lightricks/LTX-Video
    • genmo/mochi-1-preview

公告地址:https://docs.siliconflow.cn/cn/release-notes/overview

相关资讯

刚刚,Llama 3.2 来了!支持图像推理,还有可在手机上运行的版本

今天凌晨,大新闻不断。一边是 OpenAI 的高层又又又动荡了,另一边被誉为「真・Open AI」的 Meta 对 Llama 模型来了一波大更新:不仅推出了支持图像推理任务的新一代 Llama 11B 和 90B 模型,还发布了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。不仅如此,Meta 还正式发布了 Llama Stack Distribution,其可将多个 API 提供商打包在一起以便模型方便地调用各种工具或外部模型。此外,他们还发布了最新的安全保障措施。真・Open AI

Meta AI 全球市场扩张,并上线网页版 meta.ai

Meta 公司近日宣布 Llama 3 大语言模型之外,扩展 Meta AI 服务到美国之外的 13 个国家和地区,还宣布上线专门的聊天网站:meta.ai。Meta 公司在新闻稿中表示开始在全球市场扩展 Meta AI,在澳大利亚、加拿大、南非和新加坡等国家和地区推出英语版本。IT之家附上 Meta AI 扩展的国家和地区如下澳大利亚加拿大加纳牙买加马拉维新西兰尼日利亚巴基斯坦新加坡南非乌干达赞比亚津巴布韦Meta AI 整合了 Llama 3 大语言模型,速度更快、智能性更高、功能更强,是执行各种任务的理想选择

Meta教你5步学会用Llama2:我见过最简单的大模型教学

本文是 Meta 官网推出的 Llama2 使用教学博客,简单 5 步教会你如何使用 Llama2。在这篇博客中,Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤,以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源,并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。Meta 开源的 Llama 2 包括模型权重和初始代码,参数范围从 7B 到 70B。Llama 2 的训练数据比 Llama 多了 40%,上下文长度也多一倍,并且 Llama 2 在