Trendyol Asure 12B
MODEL PROFILE模型资料LLMTR · 2026-02-19 发布 · gemma 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
Trendyol Asure 12B 是 LLMTR 于 2026 年 2 月发布的开源权重多模态模型，归属 Gemma 系列，支持文本与图像输入，提供 40960 tokens 的上下文窗口与同等长度的单次输出上限，面向需要处理图文附件、并在成本敏感场景中部署自有推理的中文与多语开发者。
模型介绍
Trendyol Asure 12B 属于 Gemma 家族，由 LLMTR 发布并开放权重，可自行部署或通过第三方托管调用。它要解决的是同一会话内图文混合输入的问题：输入模态覆盖 text 与 image，输出为 text，配合附件输入与温度调节两项能力，适合做文档配图理解、商品素材描述、图文问答一类任务。上下文窗口与单次最大输出同为 40960 tokens，意味着长文档投喂与长回答生成使用同一个上限，做长篇结构化输出时不必额外压缩输入。价格方面，官方标价为输入 0.1 美元/百万 tokens、输出 0.5 美元/百万 tokens、缓存读 0.025 美元/百万 tokens，输入输出比约为 1:5，缓存读价格约为输入价的四分之一，长系统提示复用场景有明显让利。目前本站仅收录 1 家平台报价，且第三方公开跑分缺失，实际效果需以自测为准，不宜直接套用同系列其他尺寸模型的印象。
选型建议需要图文理解、长上下文且预算敏感、愿意自托管或接受单一平台托管时值得选；需要图像生成或依赖公开跑分做决策时不宜作为首选。
关键指标
适用场景
- 把商品详情页截图与文案一并提交，生成结构化卖点描述
- 对带图表的报告做长文摘要，并统一输出为固定字段格式
- 在客服流程中接收用户上传的图片，结合文字问题给出答复
- 以低缓存读价格复用长系统提示，批量处理图文素材标注
- 自托管部署在成本敏感环境，替代按量计价的闭源多模态接口
暂无：知识截止、许可证、参数规模、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 264 天前；发布 265 天。
规格与能力
上面没列到的字段公开披露集中在参数规模、模态与上下文口径上，具体层结构、注意力设计与训练细节尚未见到可供引用的说明。
- 家族归属权重归属 Gemma 系列，本模型由 LLMTR 发布并以开源权重形式提供，可自托管部署，也交由第三方平台托管调用。
- 输入输出输入侧接受文本与图像，输出仅文本，因此图像只作为理解素材，不承担图像生成；配合附件输入可直接把图片随问题一起提交。
- 上下文口径上下文窗口与单次最大输出均为 40960 tokens，长输入与长输出共用同一数值上限，做长文摘要或长结构化输出时需自行预留余量。
- 披露程度12B 量级的层数、注意力变体、视觉编码器规格与训练数据构成均未见公开材料，把握不准的部分建议按公开资料较少处理。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- gemma
能力
附件温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Trendyol Asure 12B | trendyol | — | — | — | — |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，以下仅基于模态、上下文与价格结构做定性判断，不代表实测结论。
- 强项图文混合输入加 40960 tokens 上下文，适合整篇文档配图或多页素材一次性提交，减少切片与多轮拼接带来的信息损耗。
- 短板输出模态只有文本，涉及图像生成或编辑的需求无法覆盖；缺少公开跑分，同系列其他尺寸的成绩也不能直接外推。
- 控制项提供温度调节，可在事实抽取类任务调低、在素材描述类任务调高；缓存读价格较低，长固定提示的重复调用更划算。
- 适合12B 量级在自托管条件下对显存要求相对温和，适合预算与可控性优先、而非追求极限推理成绩的团队。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方定价处于低价区间，输入输出价差明显，缓存读进一步压低重复上下文成本，但目前只有 1 家平台收录，可比样本有限。
- 价格结构输入 0.1 美元/百万 tokens、输出 0.5 美元/百万 tokens、缓存读 0.025 美元/百万 tokens，输出单价为输入的 5 倍。
- 横向对比对比 Amoral Gemma3 27B v2 的 0.3 美元输入价，本模型低约三分之二；对比 Gemma 4 26B A4B 的 0.15 美元输入价，本模型同样更低。
- 平台差价本站收录的 models.dev 与 models.dev · llmtr 两条报价完全一致，缓存读同为 0.025 美元，暂无跨平台价差可供套利。
- 省钱思路把稳定不变的系统提示与长文档放在前缀位置以命中缓存读，并把生成量压到必要范围，可显著降低输出侧占大头的话费。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.1/M | $0.5/M | $0.025/M | 0.0% |
| models.dev · llmtr | $0.1/M | $0.5/M | $0.025/M | 0.0% |
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 $0.1/M / $0.5/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。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Apertus 70B Instruct | 65.5K | $0.82/M | $2.92/M | +720.0% | — |
| Apertus 8B Instruct | 65.5K | $0.1/M | $0.2/M | 0.0% | — |
| Amoral Gemma3 27B v2NanoGPT | 32.8K | $0.3/M | $0.3/M | +200.0% | — |
| Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS)Atomic Chat | 32.8K | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
| Gemma 4 E4B Instruct (MLX 4-bit)Atomic Chat | 32.8K | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
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
关于 Trendyol Asure 12B 的常见问题
5 条Trendyol Asure 12B 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.1/M、输出 $0.5/M、缓存读 $0.025/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Trendyol Asure 12B 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 41K（40,960 tokens），单次最大输出 41K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Trendyol Asure 12B 是开源模型吗？
Trendyol Asure 12B 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Trendyol Asure 12B 支持哪些能力？
按当前资料，Trendyol Asure 12B 支持附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Trendyol Asure 12B 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 数据口径本站仅收录 1 家平台报价，且无第三方公开跑分，价格与能力的代表性有限，选型前应自行做小样本验证。
- 能力边界输出仅文本，图像只作输入理解；40960 tokens 是上下文与单次输出的共同上限，超长图文混排仍需分段处理。
资料说明
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。
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；价格单位为美元 / 百万 tokens。
