Independent
Apodex 1.1Offen
Specialized open-weight coding and reasoning model based on optimized architecture.
Intelligenz
0.0 #765
Top-100%-Stufe
Ausgabegeschwindigkeit
145 t/s
ITL 6.9 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.35 /1M
Input $0.2/M · Output $0.8/M
Kontext
128K
≈ 328 A4-Seiten · max. Output 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Apodex 1.1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.
Stärken & Trade-offs
Wo das Modell gewinnt
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- 145 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Very low blended price — $0.35/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.02/1M
Killer-Anwendungsfälle
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
Developer-Quickstart & API
Setzen Sie zuerst
HF_TOKEN — API-Schlüssel holencurl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "apodex-1-1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://router.huggingface.co/v1",
api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="apodex-1-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://router.huggingface.co/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HF_TOKEN}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "apodex-1-1",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);Offizielle Ressourcen & Links
API-Bereitstellung
Hosts & Latenz vergleichen
Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
Live-Spezifikationen & Architektur
Unter der Haube
Dense · 72B
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
Veröffentlichungsdatum
20. Juli 2026
Architektur
Dense · 72B
Parameter
72B
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
131,072 tokens
Max. Ausgabe
16,384 tokens
Modalitäten
text
Cache-Preise
Lesen $0.02 · Schreiben $0.25 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.2/M
Ausgabepreis
$0.8/M
Ausgabegeschwindigkeit
145 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
26. Okt. 2026
Geschätzte Monatsrechnung
Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…
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@misc{llmpodium2026apodex11,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Apodex 1.1},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/apodex-1-1}
}Score-Badge einbetten
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