Atria-Dawn ile Atria-Dawn Preview arasındaki fark

Kısa yanıt: kararlı bir akış için Atria-Dawn, açık sürümü denemek için Atria-Dawn Preview

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Shanghai AI Lab'ın Atria-Dawn (internlm/atria-dawn-free) ve Atria-Dawn Preview (internlm/atria-dawn-preview-free) modelleri burada https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından aynı API anahtarıyla çağrılır ve 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir. LLMTR üzerinden çalışacak bir akış için kararlı sürüm olan Atria-Dawn'ı, kendi sunucunuzda çalıştırmayı düşündüğünüz açık sürümü denemek için ağırlıkları MIT lisansıyla açık Atria-Dawn Preview'ı seçin. Girdide görsel varsa ikisi de uygun değildir; Intern-S2 (internlm/intern-s2-free) ve Agents-A1 (internlm/agents-a1-free) görsel kabul eder. 1 Kasım 2026'dan itibaren ücretsiz devam için Nemotron 3 Ultra (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b) ya da Agnes 2.5 Flash (agnes/agnes-2.5-flash), ücretli bir satır için DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-flash) ya da MiniMax M3.1 Flash (minimax/minimax-m3.1-flash) kullanılır.

İki satırın LLMTR kataloğundaki kartları aynı yetenekleri listeler; fark, kartların sürümü nasıl tarif ettiğindedir. Atria-Dawn'ın kartı onu araştırma ve mühendislik işlerinde ortamı izleyerek araç kullanan ve çok adımlı görevleri tamamlayan ajan modeli olarak anlatır: sorunu analiz etme, çözüm tasarlama, kod yazma, deney çalıştırma, sonucu değerlendirme ve hatadan dönme adımlarını tek döngüde yürütmek için tasarlanmıştır. Atria-Dawn Preview'ın kartı aynı modelin önizleme sürümü olduğunu, ağırlıklarının MIT lisansıyla açık yayımlandığını ve kararlı sürüm için Atria-Dawn'ın kullanılmasını söyler.

Atria-Dawn mı, Atria-Dawn Preview mı?

Karar tek bir soruya dayanır: akışınız LLMTR üzerinden çalışmaya devam edecek mi, yoksa modeli ileride kendi sunucunuza mı taşıyacaksınız? Kararlı sürüm Atria-Dawn'dır. Atria-Dawn Preview'ın ağırlıkları MIT lisanslıdır; kendi sunucunuza taşımayı planladığınız bir akışı önce Preview ile kurup çıktısını kendi örneklerinizle karşılaştırabilirsiniz. İki satırın API ayarları aynıdır, bu yüzden geçiş yalnızca model kimliğini değiştirmektir.

Tablo iki satırı LLMTR kataloğundaki kart değerleriyle yan yana gösterir. Bağlam penceresi istem ve çıktı arasında paylaşılır; çıktı için ayrı bir sınır listelenmez.

Aynı görevi iki kimliğe gönderip karşılaştırmak

İki satır aynı istek biçimini kabul ettiği için karşılaştırma tek bir döngüdür: aynı mesajı iki kimliğe gönderin, finish_reason değerini, usage alanındaki token sayılarını ve düşünme metninin uzunluğunu yan yana okuyun. Düşünme varsayılan olarak açıktır ve düşünme token'ları max_tokens sınırına sayılır; bu yüzden örnekte max_tokens 16.384'tür. Yanıt finish_reason: "length" ile dönerse cevap max_tokens sınırında kesilmiştir, sınırı yükseltin. reasoning_content standart bir OpenAI alanı olmadığı için örnek onu getattr ile güvenli okur.

Hak her hesap için ve her model için ayrıdır: günde 500.000 token, girdi ve çıktı birlikte, düşünme token'ları dahil; yeni hesaplar ilk gün daha düşük bir hakla başlar. Hak her gün 00:00'da (TSİ) yenilenir. Aynı görevi iki modele göndermek iki ayrı haktan düşer; birinin hakkının dolması diğerininkini azaltmaz. Hak bittiğinde istek 429 rate_limit_error döner ve Retry-After başlığı ne zaman tekrar deneyeceğinizi söyler.

Aynı planlama görevini Atria-Dawn ve Atria-Dawn Preview'a https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden gönderip finish_reason, token sayıları ve düşünme metninin uzunluğunu yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])

# Same task on both Atria rows; reasoning stays on (the default).
# Reasoning tokens count toward max_tokens, so keep the limit generous.
MODELS = ["internlm/atria-dawn-free", "internlm/atria-dawn-preview-free"]
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a senior backend engineer."},
    {"role": "user", "content": "Write a numbered plan to add rate limiting to a REST API, with a rollback for each step."},
]

for model in MODELS:
    response = client.chat.completions.create(model=model, messages=messages, max_tokens=16384)
    choice = response.choices[0]
    reasoning = getattr(choice.message, "reasoning_content", None) or ""
    usage = response.usage
    print(model, choice.finish_reason, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, len(reasoning))
    print((choice.message.content or "")[:300])

Ortak ayarlar: JSON, araç seçimi ve düşünme

İki satırda da response_format ile json_object ve katı (strict) json_schema kullanılabilir. Araç çağrısında tool_choice için auto, required ya da adlandırılmış bir fonksiyon gönderin. Araçlar ekliyken tool_choice: "none" 400 döner; araç kullanmayacağınız bir istekte tools alanını hiç göndermeyin. Görsel içeren bir mesaj da 400 döner, çünkü iki satır da yalnızca metin kabul eder; görseli önce metne çevirmeniz ya da görsel kabul eden bir satır seçmeniz gerekir.

Düşünme iki satırda da varsayılan olarak açıktır ve düşünme metni reasoning_content alanında gelir. Kapatmak için istek gövdesine "reasoning": false ekleyin (Python'da extra_body={"reasoning": False}) ya da model kimliğinin sonuna :fast yazın; :think ya da "reasoning": true düşünmeyi açık tutar. reasoning_effort bu satırlarda 400 döner, çünkü düzey yoktur, yalnızca açma ve kapama vardır. Akışta stream_options içinde "include_usage": true gönderirseniz son parçada usage gelir. Önbellek indirimi listelenmez; aynı uzun istemi tekrar göndermek her seferinde tam girdi olarak sayılır.

Hangi durumda hangisi?

Aşağıdaki seçimler iki satırın kartlarındaki farktan, veri notundan ve 1 Kasım 2026 sonrasındaki durumdan çıkar; çıktı kalitesini kendi örneklerinizle karşılaştırın.

• LLMTR üzerinden çalışacak ve kararlı sürüm gereken bir ajan ya da uzun metin akışı: Atria-Dawn.
• Modeli ileride kendi sunucunuzda çalıştırmayı planlıyorsanız: aynı akışı Atria-Dawn Preview ile deneyin; ağırlıkları MIT lisansıyla açıktır.
• Girdide görsel varsa: ikisi de uygun değildir, görsel içeren istek 400 döner; Intern-S2 ya da Agents-A1 görsel kabul eder.
• Hassas, kişisel ya da müşteri verisi: ikisini de kullanmayın; veri notu istemlerin ve tamamlamaların sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebileceğini ve modeli geliştirmek için kullanılabileceğini söyler.
• 31 Ekim 2026 23:59'dan (TSİ) sonra: ücretsiz devam için Nemotron 3 Ultra ya da Agnes 2.5 Flash, ücretli bir satır için DeepSeek V4.1 Flash ya da MiniMax M3.1 Flash.

1 Kasım 2026'dan sonra hangi satıra geçilir?

31 Ekim 2026 23:59'dan (TSİ) sonra, yani 1 Kasım 2026 00:00'dan itibaren iki satır da 410 model_retired döner ve istek başka bir modele yönlendirilmez; halefleri yoktur, model kimliğini kendiniz değiştirmeniz gerekir. Ücretsiz devam etmek için Nemotron 3 Ultra (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b) 1.000.000 token bağlam ve JSON modu sunar, günlük kotayla çalışır ve düşünmesi varsayılan olarak kapalıdır. Agnes 2.5 Flash (agnes/agnes-2.5-flash) 524.288 token bağlam, json_schema ve araç çağrısı sunar; kotası token değil istek sayar ve tek yanıt en fazla 65.536 token olabilir. Nemotron 3 Ultra'nın veri notu da istemlerin günlüğe kaydedilebileceğini söyler; hassas veri için bu yazıdaki ücretsiz satırların hiçbirini kullanmayın.

Ücretli tarafta DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-flash) 1 milyon token başına yoğun saat dışında 0,15 $ girdi ve 0,60 $ çıktıyla çalışır; hafta içi 04:00-07:00 ve 09:00-13:00 (TSİ) arasında, Çin resmî tatilleri hariç, her kalem iki katıdır. JSON modu vardır ama json_schema desteklemez. MiniMax M3.1 Flash (minimax/minimax-m3.1-flash) 0,15 $ girdi ve 0,60 $ çıktıyla 1.000.000 token bağlam sunar; düşünme kapatılamaz, derinliği reasoning_effort ile low ile max arasında seçilir. Taşırken model kimliğini, JSON ve tool_choice ayarlarını yeni satırın kartına göre değiştirin ve ücretli satır için bakiye yükleyin.

Atria-Dawn ve Atria-Dawn Preview'ı aynı görevle karşılaştırma

Aynı LLMTR anahtarıyla aynı görevi iki Atria kimliğine gönderin, cevabı ve usage değerlerini karşılaştırıp kimliği seçin.

1. Anahtar. llmtr.com'da Panel > API Anahtarları altında bir API anahtarı oluşturun.
2. Aynı görev. Kendi görevinizi iki model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına gönderin; max_tokens değerini cömert verin.
3. Seçim. Cevapları, finish_reason ve usage değerlerini karşılaştırın; kendi sunucunuza geçmeyi planlıyorsanız Preview'ı, değilse Atria-Dawn'ı seçin.

Sık sorulan sorular

Atria-Dawn ile Atria-Dawn Preview'ın API ayarları farklı mı?

Hayır. İkisi de 524.288 token bağlam, yalnızca metin girdi, json_object ve json_schema, auto, required ve adlandırılmış tool_choice kabul eder; araçlar ekliyken tool_choice: "none" ikisinde de 400 döner. Değişen yalnızca model kimliğidir.

Atria-Dawn Preview'ı kendi sunucumda çalıştırabilir miyim?

LLMTR'deki kartına göre Atria-Dawn Preview'ın ağırlıkları MIT lisansıyla açık yayımlanmıştır ve kart onu kendi sunucunuzda çalıştırmayı düşündüğünüz açık sürümü denemek için önerir.

1 Kasım 2026'dan sonra Atria-Dawn'a gönderilen istek ne olur?

410 model_retired döner ve başka bir modele yönlendirilmez. 31 Ekim 2026'dan sonra ücretsiz devam için Nemotron 3 Ultra ya da Agnes 2.5 Flash'ı, ücretli bir satır için DeepSeek V4.1 Flash ya da MiniMax M3.1 Flash'ı seçip model kimliğini değiştirin.

İlgili yazılar

• Shanghai AI Lab modelleri: Intern-S2'den Sage-A1.5'e beş model
• Atria-Dawn ile uzun dokümandan JSON Schema ile veri çıkarma
• Shanghai AI Lab modelleri 1 Kasım 2026 sonrası: geçiş rehberi

• Atria-Dawn model sayfası
• Atria-Dawn Preview model sayfası
• Intern-S2 model sayfası
• Agents-A1 model sayfası
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B model sayfası
• Agnes 2.5 Flash model sayfası
• DeepSeek V4.1 Flash model sayfası
• MiniMax M3.1 Flash model sayfası
• Düşünme kontrolü dokümantasyonu
• Araç çağırma dokümantasyonu
• Chat Completions rehberi