Model karşılaştırma · 2026-10-22

Shanghai AI Lab modelleri: Intern-S2'den Sage-A1.5'e beş model

Intern-S2, Atria-Dawn, Atria-Dawn Preview, Agents-A1 ve Sage-A1.5: bağlam, görsel, JSON, tool_choice ve düşünme farkı, hangi iş için hangisi.

Kısa yanıt: görsel için Intern-S2, uzun metin için Atria-Dawn, ajan için Agents-A1 ve Sage-A1.5

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Shanghai AI Lab'ın beş modeli, Intern-S2 (internlm/intern-s2-free), Atria-Dawn (internlm/atria-dawn-free), Atria-Dawn Preview (internlm/atria-dawn-preview-free), Agents-A1 (internlm/agents-a1-free) ve Sage-A1.5 (internlm/sage-a1.5-free), https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla çağrılır ve 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir. Görselden bilimsel bir şekil ya da tablo okutacaksanız Intern-S2'yi, 524.288 token'lık bağlam isteyen uzun metinli ajan işleri için Atria-Dawn'ı, görsel de alan araç ajanları için Agents-A1'i, işi alt ajanlara dağıtan akışlar için Sage-A1.5'i kullanın.

Atria-Dawn Preview, Atria-Dawn'ın MIT lisanslı açık önizlemesidir. Beşi de araç çağrısı destekler ve varsayılan olarak yanıttan önce düşünür. 1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren beş kimlik 410 model_retired döner ve başka bir modele yönlendirilmez.

Shanghai AI Lab'ın beş modelinden hangisi hangi iş için?

Tablo LLMTR kataloğundaki kart değerlerini gösterir.

Araçlar ekliyken tool_choice none Intern-S2 ile iki Atria satırında 400 döner; araç kullanmayacağınız istekte tools alanını hiç göndermeyin.

LLMTR kataloğunda beş Shanghai AI Lab modeli, 22 Ekim 2026 itibarıyla
Özellik	Intern-S2	Atria-Dawn	Atria-Dawn Preview	Agents-A1	Sage-A1.5
Model kimliği	internlm/intern-s2-free	internlm/atria-dawn-free	internlm/atria-dawn-preview-free	internlm/agents-a1-free	internlm/sage-a1.5-free
Ücretsiz dönem	31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar	31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar	31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar	31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar	31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar
Bağlam penceresi	262.144 token	524.288 token	524.288 token	262.144 token	262.144 token
Girdi	metin ve görsel (URL ya da base64)	yalnızca metin; görsel 400 döner	yalnızca metin; görsel 400 döner	metin ve görsel (URL ya da base64)	metin ve görsel (URL ya da base64)
JSON (response_format)	desteklenmez; JSON'u istemde isteyin	json_object ve json_schema	json_object ve json_schema	json_object ve json_schema	json_object ve json_schema
tool_choice	yalnızca auto	auto, required ya da adlandırılmış fonksiyon	auto, required ya da adlandırılmış fonksiyon	auto ya da adlandırılmış fonksiyon	auto ya da adlandırılmış fonksiyon
Düşünme	varsayılan açık; aç/kapat	varsayılan açık; aç/kapat	varsayılan açık; aç/kapat	varsayılan açık; aç/kapat	varsayılan açık; aç/kapat

Her model hangi iş için?

Intern-S2, Shanghai AI Lab'ın model kartına göre bilimsel zekâ ve uzun soluklu ajanlar için çok kipli bir temel modeldir; görsel ön eğitimle bilimsel literatürün ham sayfalarından öğrenir ve 20'den fazla alanda bilimsel pekiştirmeli öğrenme görevleriyle eğitilmiştir. Grafik, şekil ya da tablo içeren bir soruyu görselle birlikte sormak için uygundur; JSON'u istemde isteyin, tool_choice için auto kullanın.

Atria-Dawn, LLMTR kataloğundaki kartına göre araştırma ve mühendislik işlerinde araç kullanarak çok adımlı görevleri tamamlayan bir ajan modelidir: analiz, çözüm tasarımı, kod yazma, deney çalıştırma, sonucu değerlendirme ve hatadan dönme adımlarını tek döngüde yürütür. Bağlam penceresi 524.288 token'dır; uzun bir belge setini tek istekte gönderirken istem ve cevap birlikte günün kalan hakkını geçemez.

Atria-Dawn Preview aynı modelin önizlemesidir ve ağırlıkları MIT lisansıyla açıktır; kendi sunucunuzda çalıştırmayı düşündüğünüz açık sürümün çıktısını önce aynı API'den görmek içindir.

Agents-A1, InternScience'ın model kartına göre uzun soluklu arama, mühendislik, bilimsel araştırma, talimat takibi ve araç çağrısı alanlarında ölçeklenmiş, Apache 2.0 lisanslı 35B bir uzman karışımı (MoE) ajan modelidir. LLMTR kataloğuna göre token başına 3 milyar parametresi çalışır ve görsel kabul eder.

Sage-A1.5'in model kartı onu Qwen3.6 ve Agents-A1 üzerine kurulu 35B bir MoE ajan modeli olarak tanıtır: işi düzenlemeyi ve yürütme sırasında yaklaşımını değiştirmeyi öğrenir, ayrı bağlamlı alt ajanları paralel çalıştırır. Karta göre bu düzen spawn_subagent adlı bir aracı tanımladığınızda etkinleşir; ağırlıklar Apache 2.0 lisanslıdır.

Beşini aynı istemle denemek

Aşağıdaki Python örneği aynı kısa görevi beş modele düşünme kapalı olarak gönderir ve her model için finish_reason ile usage.total_tokens değerini yazdırır. İstekte görsel ve araç yoktur, bu yüzden beş satırın da kabul ettiği biçimdedir. Düşünmeyi açık bırakırsanız max_tokens değerini 4.096'nın üstüne çıkarın: düşünme token'ları bu sınıra sayılır ve kısa bir sınır yanıtı finish_reason length ile kesebilir.

Aynı istemi beş Shanghai AI Lab modeline https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden düşünme kapalı gönderip finish_reason ve toplam token sayısını 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"])

# The five Shanghai AI Lab rows: daily token allowance until 31 October 2026,
# 23:59 (TRT); from 1 November 2026 they answer 410 model_retired.
MODELS = [
    "internlm/intern-s2-free",
    "internlm/atria-dawn-free",
    "internlm/atria-dawn-preview-free",
    "internlm/agents-a1-free",
    "internlm/sage-a1.5-free",
]
messages = [{"role": "user", "content": "List three checks to run before merging a database migration, one line each."}]

for model in MODELS:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        max_tokens=4096,
        # Reasoning off; reasoning tokens would count toward max_tokens and the allowance.
        extra_body={"reasoning": False},
    )
    print(model, response.choices[0].finish_reason, response.usage.total_tokens)
    print(response.choices[0].message.content)

Beşinde ortak kurallar: ücretsiz dönem, günlük hak, düşünme ve veri

Beş model 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir ve bakiyenizden ücret düşmez. Hak her hesap için ve her model için ayrı, günde 500.000 token'dır; girdi ve çıktı birlikte sayılır, düşünme token'ları da dahildir ve yeni hesaplar ilk gün daha düşük bir hakla başlar. Hak her gün 00:00'da (TSİ) yenilenir. Hak bitince istek 429 rate_limit_error döner ve Retry-After başlığı ne zaman tekrar deneyeceğinizi söyler; istem kalan haktan büyükse hata daha kısa bir istek göndermenizi söyler.

Beşi de yanıttan önce düşünür ve düşünme metni reasoning_content alanında gelir. Kapatmak için istekte "reasoning": false gönderin (Python'da extra_body={"reasoning": False}) ya da model kimliğine :fast ekleyin, örneğin internlm/agents-a1-free:fast; :think ya da "reasoning": true düşünmeyi açık tutar. Bu satırlarda düzey seçimi yoktur, yalnızca aç/kapat vardır; reasoning_effort gönderirseniz istek 400 döner.

Akış desteklenir; stream_options alanında "include_usage": true gönderirseniz usage son parçada gelir. Önbellek indirimi yoktur ve çıktı için ayrı bir tavan listelenmez, sınır bağlam penceresidir. Beş model LLMTR Chat'te (chat.llmtr.com) model seçicide de listelenir.

Veri notu: bu satırlar üçüncü taraf bir sağlayıcı üzerinden işlenir. İstemler ve tamamlamalar sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebilir ve modeli geliştirmek için kullanılabilir; hassas, kişisel ya da müşteri verisi göndermeyin.

1 Kasım 2026'dan sonra hangi satır kullanılır?

Beş model 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir; 1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren beş kimliğe gelen istekler 410 model_retired döner ve başka bir modele yönlendirilmez. Halef yoktur, bu yüzden kodunuzdaki model kimliğini kendiniz değiştirmeniz gerekir.

31 Ekim 2026'dan sonra Intern-S2 ile sorduğunuz görselli bilimsel sorular için ücretsiz devamda Nemotron 3.5 Super VL, ücretli tarafta Qwen3.6 35B-A3B ya da DeepSeek V4.1 Flash kullanılır. Atria-Dawn ve Atria-Dawn Preview yerine 31 Ekim 2026'dan sonra ücretsiz devamda Nemotron 3 Ultra ya da Agnes 2.5 Flash, ücretli tarafta DeepSeek V4.1 Flash ya da MiniMax M3.1 Flash seçilir. Agents-A1 ve Sage-A1.5 için 31 Ekim 2026'dan sonra ücretli Qwen3.6 35B-A3B aynı boyut sınıfındadır, ücretsiz devam için Nemotron 3.5 Super VL kullanılır.

Taşırken response_format, tool_choice ve düşünme ayarları da satıra göre değişir; Agnes 2.5 Flash görseli yalnızca base64 data URL olarak alır. Bu satırların model kimlikleri ve ayrıntılar serinin 1 Kasım sonrası yazısındadır.

Hangi durumda hangisi?

Seçimler tablodaki farklardan çıkar; çıktı kalitesini kendi örneklerinizle karşılaştırın. Hassas, kişisel ya da müşteri verisi içeren işler için bu beş modelden hiçbirini kullanmayın: veri notları istemlerin ve tamamlamaların sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebileceğini ve modeli geliştirmek için kullanılabileceğini söyler.

Görselden bilimsel bir şekil, grafik ya da tablo okutacak ve JSON'u istemde isteyebilecekseniz: Intern-S2 (internlm/intern-s2-free); görsel kabul eder ve 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir.
524.288 token'lık bağlam, json_schema ile yapılandırılmış çıktı ve required tool_choice gereken metin tabanlı bir araştırma ya da mühendislik ajanı: Atria-Dawn (internlm/atria-dawn-free).
Kendi sunucunuzda çalıştırmayı düşündüğünüz MIT lisanslı açık sürümü önce aynı API'den denemek: Atria-Dawn Preview (internlm/atria-dawn-preview-free); kararlı sürüm için Atria-Dawn.
Görseli de okuyan, auto ya da adlandırılmış tool_choice ile çalışan uzun soluklu bir araç ajanı: Agents-A1 (internlm/agents-a1-free).
İşi ayrı bağlamlı alt ajanlara dağıtan bir akış: Sage-A1.5 (internlm/sage-a1.5-free); model kartına göre bu düzen spawn_subagent adlı bir aracı tanımladığınızda etkinleşir.

Beş Shanghai AI Lab modelini aynı görevle karşılaştırma

Aynı LLMTR anahtarıyla aynı görevi beş modele gönderin, finish_reason ve token sayısına bakıp işinize uyan kimliği seçin.

Anahtar. llmtr.com'da bir hesap açın ve Panel > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun.
Aynı görev. Kendi görevinizi beş model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına düşünme kapalı gönderin.
Seçim. Yanıtları, finish_reason değerini, token sayısını ve veri notunu karşılaştırıp kimliği seçin; 1 Kasım 2026'dan önce yerine geçecek satırı da belirleyin.

Sık sorulan sorular

Shanghai AI Lab modelleri LLMTR'de ne zamana kadar ücretsiz?

31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar. Her hesap her model için günde 500.000 token kullanır, girdi ve çıktı birlikte sayılır; yeni hesaplar ilk gün daha düşük bir hakla başlar. 1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren istekler 410 model_retired döner.

Bu modellerde düşünme nasıl kapatılır?

İstekte "reasoning": false gönderin ya da model kimliğine :fast ekleyin. reasoning_effort bu satırlarda 400 döner. Düşünme token'ları max_tokens sınırına ve günlük hakka sayılır.

Hangi modeller görsel kabul eder?

Intern-S2, Agents-A1 ve Sage-A1.5 metnin yanında görsel kabul eder (URL ya da base64). Atria-Dawn ve Atria-Dawn Preview yalnızca metin alır; görsel içeren istek 400 döner.