Independent

Apodex 1.1オープン

Specialized open-weight coding and reasoning model based on optimized architecture.

#765リリース日: 2026年7月20日·Open Weights·72B
text128K ctx
知能指数
0.0 #765
上位 100% ティア
出力速度
145 t/s
ITL 6.9 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.35 /1M
入力 $0.2/M · 出力 $0.8/M
コンテキスト
128K
約 328 枚のA4ページ · 最大出力 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Apodex 1.1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (63)Mathematics (61)Hard Science (GPQA) (62)Agentic & Tool Use (63)Knowledge (MMLU) (65)Vision / Multimodal (25)

直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。

強みとトレードオフ

強み

  • 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

キラーユースケース

SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.

開発者向けクイックスタートとAPI

まず HF_TOKEN を設定 — APIキーを取得
curl 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."}]
  }'

公式リソースとリンク

API デプロイ

ホストとレイテンシを比較

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

カテゴリー別スコア

ベンチマーク結果

ライブスペックとアーキテクチャ

内部構造
Dense · 72B
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
リリース日
2026年7月20日
アーキテクチャ
Dense · 72B
パラメータ数
72B
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
131,072 tokens
最大出力
16,384 tokens
モダリティ
text
キャッシュ料金
読み取り $0.02 · 書き込み $0.25 /1M
推論
—
入力価格
$0.2/M
出力価格
$0.8/M
出力速度
145 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月26日

月額請求の見積もり

月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…

引用と埋め込み

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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}
}

スコアバッジを埋め込む

GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。

プレビュー
Apodex 1.1 LLMPodium Score
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機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Apodex 1.1 の最適な代替モデル。

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