Bytedance Seed logo

Seed-OSS-36B-Instruct – Benchmarks, Preise & Intelligence-Analyse

36B

Nicht auf LLMBase verfügbar

Seed-OSS-36B-Instruct ist derzeit nicht in LLMBase Chat oder über die LLMBase Inference API verfügbar. Benchmarks, Preise und Modelldetails bleiben für Recherche und Vergleiche sichtbar.

Eingabepreis$0.21/1M tokens
Ausgabepreis$0.57/1M tokens
Intelligenz18.3
CodingN/A

Spezifikationen

Technische Details und Preise.

AnbieterBytedance Seed
KontextfensterN/A
Veröffentlichungsdatum20. Aug. 2025
ModalitätenText
VerfügbarkeitNicht verfügbar

Benchmarks

10 Benchmark-Scores von Artificial Analysis.

GPQA72.6%
MMLU Pro81.5%
HLE9.1%
LiveCodeBench76.5%
AIME 202584.7%
SciCode36.5%
LCR57.7%
IFBench41.9%
Tau249.4%
TerminalBench Hard6.8%

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

EU-Hosted Inference API

Power your AI projects with the best open-source models.

Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.

Explore Inference API

MiniMax

MiniMax M3

$0.40 / $1.40

per M tokens

Z.ai

GLM 5.2

$1.40 / $4.40

per M tokens

MoonshotAI

Kimi K2.7 Code

$0.95 / $4.00

per M tokens

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

$1.80 / $3.60

per M tokens

Häufig gestellte Fragen

Wofür eignet sich Seed-OSS-36B-Instruct?

Seed-OSS-36B-Instruct hat auf dieser Seite derzeit Benchmark- und Preisdaten. Laufzeitdaten erscheinen später, sobald ein Modellkatalog-Eintrag verfügbar ist.

Wie viel kostet Seed-OSS-36B-Instruct?

Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert. Aktuell kostet die Eingabe $0.21/1M tokens und die Ausgabe $0.57/1M tokens.

Ist Seed-OSS-36B-Instruct bereits in LLMBase Chat verfügbar?

Auf dieser Seite noch nicht. Wir fügen Chat- und Inference-Aktionen automatisch hinzu, sobald ein exakter Katalogeintrag für Seed-OSS-36B-Instruct existiert.

Unterstützt Seed-OSS-36B-Instruct Bilder oder Audio?

Seed-OSS-36B-Instruct ist vor allem für textbasierte Aufgaben ausgelegt.

Benchmarks und Preise nutzen, sofern verfügbar, Artificial Analysis. Katalog-Spezifikationen dienen als Fallback.