Macaron V1 Tall

Macaron V1 Tall 出自 Novita AI 的 Macaron V1 系列，Tall 后缀对应同系列中的高配规格。它要解决的核心问题是长输入场景下的上下文断裂：262144 tokens 的窗口足以容纳整份合同、完整代码文件或多轮对话历史，开发者不必先做激进切分，就能把原始材料直接交给模型处理。能力层面，它明确支持推理、工具调用与温度调节，意味着可以在同一条链路里完成多步思考、外部函数编排和输出风格控制，而不仅限于单轮问答。输入输出均为文本，单次最长输出 32768 tokens。权重已经开放，具备自托管与二次微调的空间；但目前只有一家平台提供报价，公开的架构细节与第三方评测都很少，实际表现仍需按自身任务集做回归验证。

选型建议需要长上下文叠加工具调用、且以文本为主的批量任务适合选它；要求多模态、超长单次输出或极致低价的场景应另找替代。

• 把整份合同或研报一次性放进上下文，做条款抽取与风险点归纳
• 为长代码库生成改动说明，通过工具调用读取文件并给出修改建议
• 搭建多轮客服或分析助手，用温度调节在稳定回答与发散讨论之间切换
• 复用固定系统提示做批量文本处理，借助缓存读压低重复输入成本
• 在长对话历史中做检索式问答，减少上下文截断带来的信息丢失

官方与第三方均未披露参数规模、注意力实现等架构级信息，只能从已确认的规格与能力项做定性判断。

• 结构未公开参数量与层数，可确认的是纯文本输入输出，上下文窗口 262144 tokens，单次输出上限 32768 tokens。
• 能力支持推理、工具调用与温度调节，说明设计上覆盖多步思考与外部函数编排，而不只是单轮生成。
• 披露权重已开放，便于自托管与微调，但缺少技术报告级细节，接入前应以小样本实测替代架构推断。

开源权重

是

本站暂无该模型的第三方跑分，性能只能结合规格、能力项与同平台同类模型做定性比较。

• 强项26 万级上下文在同价位中偏宽裕，整份合同、长代码文件或完整对话历史可以一次性放入，减少切分与拼接。
• 短板单次输出上限 32768 tokens，超长生成需分段续写；纯文本模态也意味着图像、音频任务要另配模型。
• 待验证无公开跑分可参照，推理深度与工具调用的稳定性建议用自有评测集跑一轮再定。
• 适合需要把长材料阅读与多步工具调用串起来的中长文本任务，链路比短上下文模型更短。

官方报价为输入 0.2475 美元/百万 tokens、输出 1.43 美元/百万 tokens、缓存读 0.044 美元/百万 tokens，输出单价明显高于输入。

• 定位输入价处于同平台中档，输出价偏高，成本结构更适合读多写少的归纳、抽取与问答类负载。
• 横向对比输入价低于 Qwen3.8 27B、高于 Baichuan M2 32B；CoBuddy 输入略贵但输出更低，按读写比例选型更实际。
• 平台差价目前仅 models.dev 与其 novita-ai 条目两个报价，均为 0.2475/1.43 美元，暂无跨平台价差可比。
• 省钱缓存读仅 0.044 美元/百万 tokens，把固定系统提示与长文档前缀复用，可明显压低重复输入开销。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.2475/M / $1.43/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径暂无第三方跑分与榜单成绩，任何能力结论只能来自规格说明与自测，不宜引用外部评分做对比。
• 边界仅支持纯文本输入输出，单次输出上限 32768 tokens，多模态理解与超长连续生成需要另配方案。
• 供给目前只有一家平台提供报价，供应商单一，采购前应复核官方价格与可用性，避免报价不同步。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。