Modelos

Deixe o roteador escolher: o Jev lê cada pedido e manda para o modelo certo. Código vai para o mangaba-coder, perguntas simples para o mangaba-mini, imagens e tarefas difíceis para o mangaba-titan. Quando não tem certeza, usa o mais capaz. A resposta informa o modelo escolhido no campo model.

O modelo mais capaz da Mangaba. Conduz agentes longos com várias ferramentas, raciocina sobre problemas complexos e lê imagens (prints, fotos, documentos). Também é a melhor escolha para código pesado ou com prazo: é o mais rápido da plataforma: ~76 tok/s por usuário e ~600 tok/s no total, começando a responder em até 4 s mesmo com 32 pedidos simultâneos. Contexto de 192 mil tokens. Roda em GPU dedicada; se ela cair, o mangaba-agente (CPU) assume automaticamente.

Especialista em programação: escreve, revisa e corrige código, e opera como agente que chama ferramentas. Indicado para assistentes de código e automações. Desde 08/10 é atendido pelo mangaba-titan (GPU), bem mais rápido que o modelo original em CPU; o nome continua valendo.

Agente de uso geral: conversa, segue instruções e chama ferramentas com rapidez. Bom padrão para atendimento e fluxos de trabalho em texto. Contexto de 65 mil tokens. Não lê imagens.

Agente de arquitetura híbrida, em avaliação desde 11/10: 6/6 na bateria agêntica (ferramentas, parâmetros, chamadas paralelas, uso do resultado e JSON), ~12 tok/s em CPU. Mais lento que o mangaba-agente; alternativa quando ele estiver ocupado. Carregado sob demanda: a primeira chamada leva ~30 s. Contexto de 65 mil tokens. Não lê imagens.

Agente que combina texto e imagem: interpreta fotos, telas e documentos e, na mesma conversa, chama ferramentas. Atendido pelo mangaba-titan (GPU): contexto de 192 mil tokens.

Raciocínio passo a passo para análises, cálculos e decisões que pedem cuidado. Atendido pelo mangaba-titan (GPU) com o raciocínio ligado: pensa antes de responder, por isso demora mais (dezenas de segundos em problemas difíceis) e acerta mais. Contexto de 192 mil tokens.

Modelo compacto para atendimento geral, perguntas e respostas e textos curtos, com baixo custo. Contexto de 65 mil tokens. Não lê imagens.

O mais leve e rápido: classifica, roteia pedidos, extrai campos e dá respostas curtíssimas. Não indicado para agentes: na bateria de 11/10 chamou ferramenta sem necessidade e errou JSON (3/6). Para código ou agentes, use o mangaba-titan.

Leitura de imagens: OCR, documentos digitalizados, notas e telas. Envie a imagem como image_url no chat. Desde 11/10 é atendido pelo mangaba-titan (GPU), sete vezes mais rápido que o modelo original em CPU; contexto de 192 mil tokens.

Respostas rápidas em texto, com uma imagem por chamada quando precisar. Aceita ferramentas homologadas pelo router. Contexto de 8 mil tokens e até 4 mil de saída. Roda em CPU.

Extrai o texto de documentos, formulários e tabelas em imagem, preservando a estrutura e a acentuação. Envie só a imagem e o pedido (OCR:, Table Recognition:, Formula Recognition: ou Chart Recognition:), sem instrução de sistema. ~3 s por página, em CPU.

Transforma textos em vetores de 1024 dimensões para busca semântica e RAG. Use em /v1/embeddings. Não gera texto.

Vetores de alta precisão (4096 dimensões) para busca semântica exigente e grandes bases de documentos. Use em /v1/embeddings. Não gera texto.

Vetores de 1536 dimensões, o tamanho que a maioria dos bancos vetoriais espera por padrão. Use em /v1/embeddings. Não gera texto.

Reordena documentos pela relevância em relação a uma pergunta. Use depois da busca vetorial para entregar ao agente só o que importa.

Transcreve áudio em texto cerca de 10 vezes mais rápido que o tempo real, em 99 idiomas. Use em /v1/audio/transcriptions.

Transcrição de áudio com máxima precisão, para gravações difíceis ou com termos técnicos. Cerca de 3 vezes mais rápido que o tempo real, em 99 idiomas.

Converte texto em fala em português do Brasil, com as vozes faber, cadu e jeff. Cerca de 13 vezes mais rápido que o tempo real. Use em /v1/audio/speech.

Agente leve e econômico para tarefas simples, com uma ferramenta por vez (na bateria de 11/10 errou chamadas paralelas e JSON: 4/6). Em avaliação. Carregado sob demanda: a primeira chamada demora mais.

Subagente que executa passos delegados por um agente principal. Desde 08/10 é atendido pelo mangaba-titan (GPU), mais rápido que o modelo original; o nome continua valendo.

Agente leve em GPU compartilhada do Hugging Face: chama ferramentas, inclusive em paralelo, e responde em JSON. Sujeito à cota diária de GPU — indicado para testes e volume baixo; para uso contínuo, prefira o mangaba-titan. Não lê imagens.

Agente de capacidade média em GPU compartilhada do Hugging Face: ferramentas, chamadas paralelas e JSON. A primeira chamada após ociosidade leva cerca de 1 minuto. Sujeito à cota diária de GPU — para uso contínuo, prefira o mangaba-titan. Não lê imagens.