Chat Models Comparison

此表比较了 Spring AI 支持的各种聊天模型，详细说明了它们的功能：

This table compares various Chat Models supported by Spring AI, detailing their capabilities:

  • Multimodality ：模型可以处理的输入类型（例如，文本、图像、音频、视频）。

  • Multimodality: The types of input the model can process (e.g., text, image, audio, video).

  • Tools/Function Calling ：模型是否支持函数调用或工具使用。

  • Tools/Function Calling: Whether the model supports function calling or tool use.

  • 流式传输：模型是否提供流式响应。

  • Streaming: If the model offers streaming responses.

  • 重试：支持重试机制。

  • Retry: Support for retry mechanisms.

  • Observability ：用于监视和调试的功能。

  • Observability: Features for monitoring and debugging.

  • Built-in JSON ：对 JSON 输出的本地支持。

  • Built-in JSON: Native support for JSON output.

  • 本地部署：模型是否可以在本地运行。

  • Local deployment: Whether the model can be run locally.

  • 用Gemini将这段文字翻译成中文:OpenAI API Compatibility: If the model is compatible with OpenAI’s API.与 OpenAI API 兼容性：如果模型与 OpenAI 的 API 兼容。

  • OpenAI API Compatibility: If the model is compatible with OpenAI’s API.

Provider Multimodality Tools/Functions Streaming Retry Observability Built-in JSON Local OpenAI API Compatible

Anthropic Claude

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Azure OpenAI

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DeepSeek (OpenAI-proxy)

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Google VertexAI Gemini

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Groq (OpenAI-proxy)

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HuggingFace

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Mistral AI

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MiniMax

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Moonshot AI

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NVIDIA (OpenAI-proxy)

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OCI GenAI/Cohere

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Ollama

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OpenAI

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Perplexity (OpenAI-proxy)

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QianFan

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ZhiPu AI

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Amazon Bedrock Converse

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