Independent
Apodex 1.1ओपन
Specialized open-weight coding and reasoning model based on optimized architecture.
बुद्धिमत्ता
0.0 #765
शीर्ष 100% श्रेणी
आउटपुट गति
145 t/s
ITL 6.9 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.35 /1M
इनपुट $0.2/M · आउटपुट $0.8/M
कॉन्टेक्स्ट
128K
≈ 328 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Apodex 1.1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
किलर उपयोग केस
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
HF_TOKEN सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
Dense · 72B
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
रिलीज़ तिथि
20 जुल॰ 2026
आर्किटेक्चर
Dense · 72B
पैरामीटर
72B
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
131,072 tokens
अधिकतम आउटपुट
16,384 tokens
मोडैलिटी
text
कैश मूल्य
रीड $0.02 · राइट $0.25 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.2/M
आउटपुट कीमत
$0.8/M
आउटपुट गति
145 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
26 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
Loading badge markdown...BibTeX
@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Independent के अन्य मॉडल
वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Apodex 1.1 के निकटतम विकल्प।