Berkeley Nest
Разработчик Berkeley Nest: состав, места в рейтингах, цены и выпуски моделей.
Главное
- Семейств12 модели в каталогах
- Лучшая модельStarling-LM 7B Beta351-е из 419 в общем зачёте
- Самая популярнаяне зафиксированадоли токенов не наблюдались
- Доля всех токеновне зафиксированадоля токенов через API-агрегаторы за 30 дней
- СтранаСШАgithub.com
- Открытые моделиНетлицензии на веса в каталогах не указаны
Семейства
- СемействоStarling Lm2 моделилучшая: Starling-LM 7B Beta, 351-е из 419
Где доступна модель
| Канал | Как доступна | Охват | Оплата из РФ | Проверено | Ссылка |
|---|---|---|---|---|---|
| API-агрегаторы и чаты | |||||
| Hugging Face Inference Providers | API, чат | моделей: 2 | нет | 2 ноября 2026 | Открыть |
Дата в таблице — день, когда доступность у сервиса подтверждена в последний раз: по списку моделей самого сервиса, а где списка нет — по дате ручной проверки. Доступность и цены у сервиса могут измениться раньше следующей проверки.
Другие разработчики
- Разработчик · СШАAnthropic23 моделилучшая: Claude Opus 4.6, 10-е из 419 в общем зачётецена $5 / $25
- Разработчик · КитайXiaomi8 моделейлучшая: MiMo-V2.6-Pro, 12-е из 419 в общем зачётецена $0,44 / $0,87
- Разработчик · КитайAlibaba Qwen79 моделейлучшая: Qwen3.8 Max (0902), 16-е из 419 в общем зачётецена $2 / $6
- Разработчик · СШАGoogle61 модельлучшая: Gemini 3.1 Pro Preview, 20-е из 419 в общем зачётецена $2 / $12
Вопросы и ответы
Кто оценивал ответы при обучении Starling: люди или другая модель?
Для Starling-LM-7B Alpha ответы в наборе Nectar расставляла по предпочтительности GPT-4. По этим оценкам обучали отдельную модель-оценщик, а затем с её помощью настраивали Starling. Таким образом, оценки в Nectar — результат работы GPT-4; их не следует считать человеческой разметкой.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 2 ноября 2026
Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число