Didukung Model
Empat mode terkoordinasi untuk memilih bagaimana Ava mengarahkan pekerjaan, plus setiap model individu di baliknya. Pilih mode, atau pilih satu model dan lewati pengalihan.
Pengalihan Mode
Tiga cara Ava memilih model untuk Anda — konduktor tunggal, ensambel poliglot, atau stack UE berdaulat. Ganti kapan saja melalui pemilih model.
Maestro
Satu konduktor menangani setiap persona, setiap langkah. Disetel untuk produksi, default untuk semua pengguna.
Koordinator
Qwen 3.8 Flash
- Spesialis
- Model yang sama melayani seluruh pipeline — Penjelajah → Arsitek → Pembangun → Pengecek.
- Residensi Data
- Campuran — di mana pun Qwen di-hosting
Terbaik untuk
Pekerjaan harian, biaya terprediksi, siapa saja yang ingin Ava "langsung jalan" tanpa memikirkan routing.
Supernova
Ensemble poliglot — koordinator memilih spesialis terbaik untuk setiap tugas, model demi model.
Koordinator
DeepSeek Flash (1.6T / 49B active, 1M ctx)
- Spesialis
- DeepSeek Flash untuk build dan tinjauan · Qwen 3.7 Plus untuk Builder dan visi
- Residensi Data
- Campuran — infrastruktur DeepSeek + Qwen
Terbaik untuk
Pekerjaan multi-langkah berat di mana setiap sub-tugas membutuhkan spesialisnya sendiri. Koordinator Frontier di setiap paket.
Atau lewati pengalihan sepenuhnya — pilih satu model di bawah ini dan Ava hanya mengendalikan itu.
Memahami Angka-Angka Ini
SWE-Bench
Menguji kemampuan model menyelesaikan bug nyata dari repositori GitHub — membaca kode, memahami masalah, dan menulis perbaikan yang berfungsi.
Skor lebih tinggi = Lebih handal memperbaiki masalah kode dunia nyata secara otonom
SWE-Bench Pro
Varian SWE-Bench yang lebih sulit: bug yang lebih panjang, lebih berantakan, dan tersebar di banyak berkas dari repositori nyata, dengan lebih sedikit petunjuk daripada set aslinya.
Skor lebih tinggi = Lebih baik pada bug berantakan lintas berkas yang benar-benar ditemui
HumanEval
Diberikan deskripsi fungsi, dapatkah model menulis kode yang benar dan lolos semua kasus uji? Mengukur kemampuan coding dasar.
Skor lebih tinggi = Lebih andal menulis kode yang benar berdasarkan deskripsi
MMLU
Ujian masif mencakup 57 bidang — sains, sejarah, hukum, kedokteran, matematika. Menguji pengetahuan umum dan cakupan penalaran.
Skor lebih tinggi = Pengetahuan umum lebih luas di berbagai domain
MATH
Soal matematika tingkat kompetisi — aljabar, kalkulus, geometri, teori bilangan. Menguji penalaran matematika mendalam.
Skor lebih tinggi = Lebih kuat dalam memecahkan masalah matematika kompleks
GPQA
Pertanyaan sains tingkat pascasarjana yang ditulis oleh peneliti PhD. Bahkan para ahli kesulitan dengan ini — menguji penalaran terdepan.
Skor lebih tinggi = Lebih handal dalam penalaran ilmiah tingkat ahli
Tool Use
Dapatkah model memanggil fungsi dengan benar, meneruskan argumen yang tepat, dan merantai beberapa alat bersama? Krusial untuk agen AI.
Skor lebih tinggi = Lebih andal dalam menggunakan alat seperti pengeditan file, pencarian, dan Git
Vision
Dapatkah model memahami gambar — tangkapan layar, diagram, grafik, foto? Menguji pemahaman visual dan penalaran.
Skor lebih tinggi = Lebih handal memahami apa yang terlihat di layar
Cara Mengakses Model Ini
Tersedia melalui akun Ava Anda. Tier gratis mendapatkan 300 kredit/bulan untuk mengevaluasi platform — setiap model, setiap alat. Tingkatkan ke Pro seharga 5.000/bulan saat siap, atau tetap di Free dengan kunci API Anda sendiri (BYOK tidak terbatas).
Bawa Kunci Anda Sendiri. Dapatkan kunci API langsung dari penyedia, tempelkan ke pengaturan Ava, dan bayar penyedia secara langsung. Tidak perlu akun. Berjalan 100% lokal.
Tersedia kedua cara. Gunakan akun Ava Anda untuk kenyamanan, atau bawa kunci sendiri untuk akses langsung dan penghematan maksimal.