Model garden Router · bajo petición Dedicado · disponible

AquilaChat2 70B Expr

Se ejecuta como su propio despliegue de GPU dedicada, listo para lanzar desde el asistente. Los datos permanecen en Europa.

We opensource our Aquila2 series, now including Aquila2, the base language models, namely Aquila2-7B, Aquila2-34B and Aquila2-70B-Expr , as well as AquilaChat2, the chat models, namely AquilaChat2-7B, AquilaChat2-34B and AquilaChat2-70B-Expr, as well as the long-text chat models,...

BAAI/AquilaChat2-70B-Expr Bajo petición
text->text · BAAI · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
70B
Parámetros
4K
Ventana de contexto
161GB
VRAM mínima
POST /api/v1/chat/completions Bajo petición

Especificaciones

Parámetros 70B
Ventana de contexto 4,096 tokens
VRAM mínima 161 GB
Arquitectura AquilaForCausalLM (vLLM)
Licencia other
Modalidad text->text
Lanzamiento November 2023
Editor BAAI ↗

Precios

Router compartido · por token
Bajo petición
No disponible en el Router compartido. Precio bajo petición como despliegue de GPU dedicada.
GPU dedicada · por hora
desde 5,33 € por hora
Su propia instancia de vLLM en una nube europea (161 GB de VRAM), facturada por horas.

Router europeo compartido, pago por token, scale-to-zero. Los despliegues de GPU dedicada se facturan por horas, consulte precios.

Índice Bench

Bench es nuestro índice de calidad para cada modelo, de 0 a 100. Se basa en mediciones públicas (Epoch AI con unos 40 benchmarks, LiveBench, LMArena y más) y se actualiza cada mañana. Donde nadie mide, muestra una estimación con un rango.

~31,2 / 100 · Estimación

Aún sin benchmark público: estimado a partir del tamaño y la fecha de lanzamiento.

Rango de 19,8 a 42,6

Fuentes: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Actualizado a diario, última vez el 19-10-2026

Llámelo ahora

Sustituto directo de OpenAI: cambie solo la URL base y la clave de API. También se admite el formato de Anthropic (/v1/messages).

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "BAAI/AquilaChat2-70B-Expr",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar AquilaChat2 70B Expr en la UE?

Sí. HostYourAI ejecuta AquilaChat2 70B Expr en GPU de centros de datos europeos mediante vLLM. Los prompts y las respuestas nunca salen de la UE y en la cadena no interviene ningún proveedor de nube estadounidense.

¿El alojamiento de AquilaChat2 70B Expr cumple el RGPD?

Sí. Todo el tratamiento se realiza dentro de la UE, hay disponible un acuerdo de encargo del tratamiento (DPA) y la lista de subencargados es pública. Además, los pesos de código abierto significan que no se entrena con sus datos.

¿Cuánto cuesta AquilaChat2 70B Expr?

AquilaChat2 70B Expr necesita varias GPU a la vez, por lo que se ejecuta como despliegue dedicado facturado por hora de GPU y no por token. Indíquenos su volumen y haremos el cálculo con usted.

¿La API es compatible con OpenAI?

Sí. Usted utiliza los SDK estándar de OpenAI con una URL base personalizada (https://hostyourai.com/api/v1). La API Anthropic Messages también se admite como sustituto directo.

Más modelos de BAAI

AREX 2

AREX-2 is a 27B-parameter long-horizon agent model from the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). It learns to improve a solution over multiple test-time rounds: propose, measure, reflect, and revise.

27B 262K contexto Ver modelo →
Recon2Reason Reasoning 4B

Recon2Reason Reasoning 4B is a 4B-scale vision-language model specialized for spatial reasoning in indoor and embodied scenes. It is fine-tuned from Qwen3-VL-4B and improves reasoning about metric distance, relative position, object configuration, and spatial relations from visual inputs.

4.4B 262K contexto Ver modelo →
AREX Base

AREX is a family of deep research agents developed by the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). It is designed for long-horizon tasks in which an agent must search across sources, assemble candidate answers, verify multiple constraints, and revise its research plan when the available evidence is incomplete.

123B 262K contexto Ver modelo →
AREX Turbo

AREX is a family of deep research agents developed by the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). It is designed for long-horizon tasks in which an agent must search across sources, assemble candidate answers, verify multiple constraints, and revise its research plan when the available evidence is incomplete.

4.5B 262K contexto Ver modelo →
URSA 1.7B IBQ512

Using the 🤗's Diffusers library to run URSA in a simple and efficient manner.

2.3B Ver modelo →
URSA 0.6B FSQ320

Using the 🤗's Diffusers library to run URSA in a simple and efficient manner.

0.7B Ver modelo →

Pruebe AquilaChat2 70B Expr gratis

Crear una cuenta lleva un minuto. Pruebe AquilaChat2 70B Expr de inmediato en el Playground.

Empezar gratis