Az öntőmodellek közvetlenül az Azure által eladva

Microsoft Modellkatalógusban szereplő Foundry Models két fő kategóriát tartalmaznak: Azure által közvetlenül értékesített Foundry Models és Foundry Models az Azure partnerei és a közösség által. Ez a cikk felsorolja a Azure által közvetlenül értékesített öntödei modelleket, valamint azok képességeit, deployment típusok, valamint a rendelkezésre állási régiókat, kivéve az elavult és kivezetett modelleket. Az Azure által közvetlenül értékesített öntödei modelleket Direct from Azure Modellek vagy Azure Közvetlen Modellek néven is említik.

A közvetlenül a Azure által értékesített modelleket Azure üzemelteti, és Azure üzemelteti az Foundry Models szolgáltatás részeként. Ezek közé tartoznak az összes Azure OpenAI-modell és a kiválasztott modellek a legfelső szolgáltatóktól. Ezek a modellek Azure előfizetésén keresztül kerülnek számlázásra, Azure szolgáltatásiszint-szerződések hatálya alá tartoznak, és Microsoft támogatják. Az Öntödei ügynöki szolgáltatás által támogatott Öntödei modellek listájának megtekintéséhez tekintse meg az Agent Service által támogatott modelleket, valamint a partnerektől származó Öntödei modellek listáját a partnerektől és a közösségtől származó Öntödei modellek részében.

Tipp

A lap tetején található fülekkel válthat Azure OpenAI-modellek és Egyéb modellgyűjtemények szolgáltatóktól, például a Cohere, a DeepSeek, a Meta, a Mistral AI és az xAI modellek között.

Azure OpenAI a Microsoft Foundry modellekben

Azure OpenAI-t különböző képességekkel és árpontokkal rendelkező modellek széles halmaza működteti. A modell rendelkezésre állása régiónként és felhőnként eltérő. Az Azure Government modell elérhetőségéről az Azure OpenAI az Azure Governmentben című részben tájékozódhat.

Modellek	Leírás
GPT-chat-latest (előzetes verzió)	ÚJ`gpt-chat-latest`Előnézet
GPT-5.5 sorozat	ÚJ`gpt-5.5`
GPT-5.4 sorozat	`gpt-5.4-mini`, `gpt-5.4-nano`, `gpt-5.4`, `gpt-5.4-pro`
GPT-5.3 sorozat	`gpt-5.3-chat`, `gpt-5.3-codex`
GPT-5.2 sorozat	`gpt-5.2-codex`, `gpt-5.2`, `gpt-5.2-chat`előzetes verzió
GPT-5.1 sorozat	`gpt-5.1`, `gpt-5.1-chat`Előzetes verzió, `gpt-5.1-codex`, `gpt-5.1-codex-mini`
Sora	ÚJ sora-2
GPT-5 sorozat	`gpt-5`, `gpt-5-mini`, `gpt-5-nanogpt-5-chat`előzetes verzió
gpt-oss	nyílt súlyú érvelési modellek
codex-mini	A `o4-mini` finomhangolt verziója.
GPT-4.1 sorozat	`gpt-4.1`, `gpt-4.1-mini`, `gpt-4.1-nano`
számítógép-használat előzetes verziója	Kísérleti modell, amely a Responses API számítógép-használati eszközével való használatra van betanítve.
o-sorozatú modellek	Érvelési modellek fejlett problémamegoldással és nagyobb összpontosítással és képességgel.
GPT-4o, GPT-4o mini és GPT-4 Turbo	Képes Azure Többmodális verziójú OpenAI-modellekre, amelyek bemenetként szöveget és képeket is elfogadnak.
Beágyazások	Olyan modellek készlete, amelyek a szöveg numerikus vektorformává alakíthatók a szöveg hasonlóságának megkönnyítése érdekében.
Képgenerálás	Olyan modellek sorozata, amelyek eredeti képeket hozhatnak létre természetes nyelvről.
`Video generation`	Olyan modell, amely szöveges utasításokból képes eredeti videojeleneteket létrehozni.
Audio	Modellek sorozata beszédről szövegre, fordításra és szövegről beszédre. A GPT-4o hangmodellek támogatják az alacsony késleltetésű beszéd be, beszéd ki alapú beszélgetési interakciókat vagy a hanggenerálást.

GPT-Chat legújabb

Modell	Régió
`gpt-chat-latest`	Globális szabvány: USA 2. keleti régiója Közép-Svédország USA déli középső régiója Közép-Lengyelország

Modellazonosító	Leírás	Kontextus ablak	Maximum kimeneti tokenek száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-chat-latest` (2026-05-05) Előnézet	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás.	128,000 Bemenet: 111 616 Kimenet: 16 384	16,384	2025. augusztus

Megjegyzés

Ezt a modellt az OpenAI GPT-5.5 Instant néven vagy az OpenAI API-ban chat-latest formájában láthatja. A Microsoft Foundryben a jelen kiadás termékneveként gpt-chat-latest vezetjük be. A modell továbbra is követi a meglévő előzetes verzió életciklusát és a szokásos értesítési időszakokat. Azt is kiértékeljük, hogyan egyszerűsítheti az ügyfelek a folyamatosan frissített modellek időbeli elérését, de a jelenlegi viselkedés változatlan marad, ahogy ez a munka folytatódik.

GPT-5.5

Modell	Régió
`gpt-5.5`	Globális szabvány: USA 2. keleti régiója Közép-Svédország USA déli középső régiója Lengyelország középső régiója Datazone Standard: USA 2. keleti régiója USA déli középső régiója Lengyelország középső régiója Közép-Svédország

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5.5` (2026-04-24)	- Érvelés - Responses API. - Chat Completions API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - Számítógép-használat - A képességek teljes összefoglalása.	1 050 000 br> Bemenet: 922 000 Kimenet: 128 000	128,000	2025. december

Megjegyzés

Egyes kvótaszintekhez kvótakérelmek gpt-5.5 szükségesek a modell üzembe helyezéséhez. Az 5. és a 6. rétegbeli előfizetések alapértelmezés szerint kvótával rendelkeznek.

GPT-5.4

Modell	Régió
`gpt-5.4`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-5.4-pro`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-5.4-mini`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-5.4-nano`	A modellek táblázatának megtekintése

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5.4` (2026-03-05)	- Érvelés - Responses API. - Chat Completions API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - Számítógép-használat - A képességek teljes összefoglalása.	1,050,000	128,000	2025. augusztus
`gpt-5.4-pro` (2026-03-05)	- Érvelés - Responses API. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök - A képességek teljes összefoglalása.	1,050,000	128,000	2025. augusztus
`gpt-5.4-mini` (2026-03-17)	- Érvelés - Responses API. - Chat Completions API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - Számítógép-használat - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2025. augusztus
`gpt-5.4-nano` (2026-03-17)	- Érvelés - Responses API. - Chat Completions API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2025. augusztus

GPT-5.3

Modell	Régió
`gpt-5.3-codex`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-5.3-chat`	USA 2. keleti régiója – Svédország középső régiója (globális szabvány)

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5.3-codex` (2026-02-24)	- Érvelés - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása. - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2025. augusztus
`gpt-5.3-chat` (2026-03-03) Előnézet	- Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás.	128,000 Bemenet: 111 616 Kimenet: 16 384	16,384	2025. augusztus

GPT-5.2

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-5.2`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.2-chat` Előnézet	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.2-codex`	A modellek táblázatának megtekintése

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5.2-codex` (2026-01-14)	- Érvelés - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása. - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000
`gpt-5.2` (2025-12-11)	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2025. augusztus
`gpt-5.2-chat` (2025-12-11) Előnézet	- Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás.	128,000 Bemenet: 111 616 Kimenet: 16 384	16,384	2025. augusztus
`gpt-5.2-chat` (2026-02-10) Előnézet	- Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás.	128,000 Bemenet: 111 616 Kimenet: 16 384	16,384	2025. augusztus

Figyelem

Nem javasoljuk, hogy éles környezetben használjunk előzetes verziójú modelleket. Az előzetes modellek összes üzembe helyezését a jövőbeni előzetes verzióra vagy a legújabb stabil, általánosan elérhető verzióra frissítjük. Az előzetes verzióként kijelölt modellek nem követik az OpenAI-modellek szokásos Azure életciklusát.

GPT-5.1

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-5.1`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.1-chat` Előnézet	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.1-codex`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.1-codex-mini`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5.1-codex-max`	Tekintse meg a modellek táblázatát.

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5.1` (2025-11-13)	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.
`gpt-5.1-chat` (2025-11-13) Előnézet	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás.	128,000 Bemenet: 111 616 Kimenet: 16 384	16,384	2024. szeptember 30.
`gpt-5.1-codex` (2025-11-13)	- API csak válaszok. - Szöveg- és képfeldolgozás - Strukturált kimenetek. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.
`gpt-5.1-codex-mini` (2025-11-13)	- Csak válasz API . - Szöveg- és képfeldolgozás - Strukturált kimenetek. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.
`gpt-5.1-codex-max` (2025-12-04)	- Csak válasz API . - Szöveg- és képfeldolgozás - Strukturált kimenetek. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.

Figyelem

Fontos

gpt-5.1 reasoning_effort alapértelmezés szerint none. Frissítve a korábbi érvelési modellekről gpt-5.1-re, ne feledje, hogy lehet, hogy frissítenie kell a kódját, hogy kifejezetten átadjon egy reasoning_effort szintet, ha azt szeretné, hogy érvelés történjen.
gpt-5.1-chat beépített érvelési képességeket támogat. Más érvelési modellekhez hasonlóan ez sem támogatja az olyan paramétereket, mint a temperature. Amikor frissít a gpt-5-chat (ami nem érvelési modell) használatáról a gpt-5.1-chat-re, ügyeljen arra, hogy eltávolítson minden egyéni paramétert, például temperature-t a kódból, amelyeket az érvelési modellek nem támogatnak.
A gpt-5.1-codex-max támogatást nyújt a reasoning_effortxhigh beállításához. A logikai munka none nem támogatott a gpt-5.1-codex-max.

GPT-5

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-5` (2025-08-07)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-mini` (2025-08-07)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-nano` (2025-08-07)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-chat` (2025-08-07) Előzetes verzió	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-chat` (2025-10-03) előzetes verzió	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-codex` (2025-09-11)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-5-pro` (2025-10-06)	Tekintse meg a modellek táblázatát.

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-5` (2025-08-07)	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.
`gpt-5-mini` (2025-08-07)	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. május 31.
`gpt-5-nano` (2025-08-07)	- Érvelés - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. május 31.
`gpt-5-chat` (2025-08-07) Előnézet	- Chat Completions API. - Responses API. - Bemenet: Szöveg/kép - Kimenet: Csak szöveg	128,000	16,384	2024. szeptember 30.
`gpt-5-chat` (2025-10-03) Előnézet¹	- Chat Completions API. - Responses API. - Bemenet: Szöveg/kép - Kimenet: Csak szöveg	128,000	16,384	2024. szeptember 30.
`gpt-5-codex` (2025-09-11)	- Csak válasz API . - Bemenet: Szöveg/kép - Kimenet: Csak szöveg - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. - A képességek teljes összefoglalása - Codex CLI - Codex VS Code-bővítményhez optimalizálva	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	-
`gpt-5-pro` (2025-10-06)	- Érvelés - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök - A képességek teljes összefoglalása.	400,000 Bemenet: 272 000 Kimenet: 128 000	128,000	2024. szeptember 30.

Megjegyzés

^{Az 1}gpt-5-chat verzió 2025-10-03 jelentős fejlesztést vezet be az érzelmi intelligencia és a mentális egészség képességeire összpontosítva. Ez a frissítés speciális adatkészleteket és kifinomult válaszstratégiákat integrál a modell azon képességének javítása érdekében, hogy:

Az érzelmi környezet pontosabb megértése és értelmezése , ami árnyalt és empatikus interakciókat tesz lehetővé.
Támogató, felelős válaszok biztosítása a mentális egészséggel kapcsolatos beszélgetésekben, biztosítva az érzékenységet és az ajánlott eljárások betartását.

Ezek a fejlesztések célja, hogy a GPT-5 csevegés környezettudatosabb, emberközpontúbb és megbízhatóbb legyen olyan helyzetekben, ahol az érzelmi hangnem és a jóllét szempontjából kritikus szempontok állnak fenn.

Figyelem

gpt-oss

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-oss-120b`	Minden Azure OpenAI-régió

Képességek

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Kimeneti tokenek maximális száma	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-oss-120b` (Előzetes verzió)	– Csak szöveg be/kimenet - Csevegés befejezések API -Streaming - Függvényhívás - Strukturált kimenetek - Érvelés - Elérhető a telepítéshez¹ és felügyelt számítási környezeten keresztül	131,072	131,072	2024. május 31.
`gpt-oss-20b` (Előzetes verzió)	– Csak szöveg be/ki - Csevegés befejezési API -Streaming - Függvényhívás - Strukturált kimenetek - Érvelés - A Felügyelt számítás és a Foundry Local használatával érhető el	131,072	131,072	2024. május 31.

¹ Más Azure OpenAI-modellektől eltérően gpt-oss-120bFoundry projektre van szükség a modell üzembe helyezéséhez.

Üzembe helyezés kóddal

az cognitiveservices account deployment create \
  --name "Foundry-project-resource" \
  --resource-group "test-rg" \
  --deployment-name "gpt-oss-120b" \
  --model-name "gpt-oss-120b" \
  --model-version "1" \
  --model-format "OpenAI-OSS" \
  --sku-capacity 10 \
  --sku-name "GlobalStandard"

GPT-4.1 sorozat

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-4.1` (2025-04-14)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	Tekintse meg a modellek táblázatát.

Képességek

Fontos

Egy ismert probléma az összes GPT 4.1-es sorozatú modellt érinti. A 300 000 tokent meghaladó nagyméretű eszköz- vagy függvényhívás-definíciók hibákhoz vezethetnek, annak ellenére, hogy a modellek 1 000 000 tokenes környezeti korlátját még nem érték el.

A hibák az API-hívástól és a mögöttes hasznos adatok jellemzőitől függően változhatnak.

A Csevegés befejezések API hibaüzenetei a következők:

Error code: 400 - {'error': {'message': "This model's maximum context length is 300000 tokens. However, your messages resulted in 350564 tokens (100 in the messages, 350464 in the functions). Please reduce the length of the messages or functions.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'}}
Error code: 400 - {'error': {'message': "Invalid 'tools[0].function.description': string too long. Expected a string with maximum length 1048576, but got a string with length 2778531 instead.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'tools[0].function.description', 'code': 'string_above_max_length'}}

A Válaszok API hibaüzenete:

Error code: 500 - {'error': {'message': 'The server had an error processing your request. Sorry about that! You can retry your request, or contact us through an Azure support request at: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2213926 if you keep seeing this error. (Please include the request ID d2008353-291d-428f-adc1-defb5d9fb109 in your email.)', 'type': 'server_error', 'param': None, 'code': None}}

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Maximális kimeneti tokenek	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-4.1` (2025-04-14)	- Szöveg- és képbemenet - Szövegkimenet - Csevegés befejezések API - Responses API -Streaming - Függvényhívás - Strukturált kimenetek (csevegés befejezése)	- 1,047,576 - 300 000 (standard & kiépített felügyelt üzemelő példányok) - 128 000 (kötegelt üzembe helyezés)	32,768	2024. május 31.
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	- Szöveg- és képbemenet - Szövegkimenet - Csevegés befejezések API - Responses API -Streaming - Függvényhívás - Strukturált kimenetek (csevegés befejezése)	- 1,047,576 - 300 000 (standard & kiépített felügyelt üzemelő példányok) - 128 000 (kötegelt üzembe helyezés)	32,768	2024. május 31.
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	- Szöveg- és képbemenet - Szövegkimenet - Csevegés befejezések API - Responses API -Streaming - Függvényhívás - Strukturált kimenetek (csevegés befejezése)	- 1,047,576 - 300 000 (standard & kiépített felügyelt üzemelő példányok) - 128 000 (kötegelt üzembe helyezés)	32,768	2024. május 31.

számítógép-használat előzetes verziója

Kísérleti modell, amely a Responses API számítógép-használati eszközével való használatra van betanítve.

Külső könyvtárakkal is használható, hogy lehetővé tegye a modell számára az egér- és billentyűzetbemenet szabályozását, miközben az aktuális környezet képernyőképeiből nyer kontextust.

Figyelem

A hozzáféréshez computer-use-previewregisztráció szükséges. A hozzáférés Microsoft jogosultsági feltételei alapján történik. Az egyéb korlátozott hozzáférési modellekhez hozzáféréssel rendelkező ügyfeleknek továbbra is hozzáférést kell kérniük ehhez a modellhez.

Hozzáférés kéréséhez lépjen a korlátozott hozzáférésű modellalkalmazáshozcomputer-use-preview. Ha a hozzáférés meg van adva, létre kell hoznia egy üzembe helyezést a modellhez.

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`computer-use-preview`	Tekintse meg a modellek táblázatát.

Képességek

Modellazonosító	Leírás	Környezeti ablak	Maximális kimeneti tokenek	Betanítási adatok (legfeljebb)
`computer-use-preview` (2025-03-11)	Specializált modell a Responses API számítógép-használati eszközével való használatra -Eszközök -Streaming - Szöveg (bemenet/kimenet) - Kép (bemenet)	8,192	1,024	2023. október

o-sorozatú modellek

Az Azure OpenAI o-sorozatú modellek célja az érvelési és problémamegoldási feladatok kezelése nagyobb fókusz és képesség mellett. Ezek a modellek több időt töltenek a felhasználó kérésének feldolgozásával és megértésével, így a korábbi iterációkhoz képest rendkívül erősek a tudomány, a kódolás és a matematika területén.

Modellazonosító	Leírás	Maximális kérés (tokenek)	Betanítási adatok (legfeljebb)
`codex-mini` (2025-05-16)	A `o4-mini` finomhangolt verziója. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök. A képességek teljes összefoglalása.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2024. május 31.
`o3-pro` (2025-06-10)	- Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök. A képességek teljes összefoglalása.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2024. május 31.
`o4-mini` (2025-04-16)	- Új érvelési modell, amely továbbfejlesztett érvelési képességeket kínál. - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök. A képességek teljes összefoglalása.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2024. május 31.
`o3` (2025-04-16)	- Új érvelési modell, amely továbbfejlesztett érvelési képességeket kínál. - Chat Completions API. - Responses API. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények, eszközök és párhuzamos eszközhívás. A képességek teljes összefoglalása.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2024. május 31.
`o3-mini` (2025-01-31)	- Továbbfejlesztett érvelési képességek. - Strukturált kimenetek. - Csak szöveges feldolgozás. - Funkciók és eszközök.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2023. október
`o1` (2024-12-17)	- Továbbfejlesztett érvelési képességek. - Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - Függvények és eszközök.	Bemenet: 200 000 Kimenet: 100 000	2023. október
`o1-preview` (2024-09-12)	Régebbi előzetes verzió.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 32 768	2023. október
`o1-mini` (2024-09-12)	Gyorsabb és költséghatékonyabb megoldás az o1 sorozatban, amely ideális a sebességet és alacsonyabb erőforrás-felhasználást igénylő feladatok kódolásához. – Alapértelmezés szerint elérhető a Global Standard üzembe helyezése. - A standard (regionális) üzemelő példányok jelenleg csak olyan ügyfelek számára érhetők el, akik a `o1-preview` korlátozott hozzáférésű kiadás részeként kaptak hozzáférést.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 65 536	2023. október

A speciális o-sorozatú modellekről az érvelési modellek használatának első lépései című témakörben olvashat bővebben.

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`codex-mini`	USA 2. keleti régiója és Svédország középső régiója (Global Standard).
`o3-pro`	USA 2. keleti régiója és Svédország középső régiója (Global Standard).
`o4-mini`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`o3`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`o3-mini`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`o1`	Tekintse meg a modellek táblázatát.
`o1-preview`	Tekintse meg a modellek táblázatát. Ez a modell csak azoknak az ügyfeleknek érhető el, akik az eredeti korlátozott hozzáférés részeként kaptak hozzáférést.
`o1-mini`	Tekintse meg a modellek táblázatát.

GPT-4o és GPT-4 Turbo

A GPT-4o egyetlen modellben integrálja a szöveget és a képeket, így egyszerre több adattípust is kezelhet. Ez a multimodális megközelítés növeli a pontosságot és a válaszkészséget az emberi-számítógépes interakciókban. A GPT-4o megfelel a GPT-4 Turbo angol nyelvű szöveg- és kódolási feladatainak, miközben kiváló teljesítményt nyújt a nem angol nyelvű feladatokban és a látási feladatokban, új teljesítményteszteket állítva be az AI-képességekhez.

GPT-4 és GPT-4 Turbo modellek

Ezek a modellek csak a Chat Completions API-val használhatók.

A Modellverziók című cikkből megtudhatja, hogy Azure OpenAI hogyan kezeli a modellverzió-frissítéseket. Tekintse meg a modellek használata című témakört, amelyből megtudhatja, hogyan tekintheti meg és konfigurálhatja a GPT-4 üzemelő példányok modellverzió-beállításait.

Modellazonosító	Leírás	Maximális kérés (tokenek)	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-4o` (2024-11-20) GPT-4o (Omni)	- Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - JSON mód. - Párhuzamos függvényhívás. - Nagyobb pontosság és válaszkészség. - Paritás angol szöveggel és kódolási feladatokkal a GPT-4 Turbo with Vision-hez képest. - Kiváló teljesítmény nem angol nyelven és látási feladatokban. - Továbbfejlesztett kreatív írási képesség.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 16 384	2023. október
`gpt-4o` (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	- Strukturált kimenetek. - Szöveg- és képfeldolgozás. - JSON mód. - Párhuzamos függvényhívás. - Nagyobb pontosság és válaszkészség. - Paritás angol szöveggel és kódolási feladatokkal a GPT-4 Turbo with Vision-hez képest. - Kiváló teljesítmény nem angol nyelven és látási feladatokban.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 16 384	2023. október
`gpt-4o-mini` (2024-07-18) GPT-4o mini	- Gyors, olcsó, sokoldalú modell: ideális a GPT-3.5 Turbo sorozatú modellek cseréjére. - Szöveg- és képfeldolgozás. - JSON mód. - Párhuzamos függvényhívás.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 16 384	2023. október
`gpt-4o` (2024-05-13) GPT-4o (Omni)	- Szöveg- és képfeldolgozás. - JSON mód. - Párhuzamos függvényhívás. - Nagyobb pontosság és válaszkészség. - Paritás angol szöveggel és kódolási feladatokkal a GPT-4 Turbo with Vision-hez képest. - Kiváló teljesítmény nem angol nyelven és látási feladatokban.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 4096	2023. október
`gpt-4` (turbo-2024-04-09) GPT-4 Turbo és Vision	Új általánosan elérhető modell. - Az összes korábbi GPT-4 előzetes modell cseréje (`vision-preview`, `1106-Preview`, ). `0125-Preview` - A funkciók rendelkezésre állása jelenleg eltérő a bemeneti módszertől és az üzembe helyezés típusától függően.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 4096	2023. december

Figyelem

Nem javasoljuk, hogy éles környezetben használjon előzetes verziójú modelleket. Az előzetes modellek összes üzembe helyezését a jövőbeni előzetes verzióra vagy a legújabb stabil, általánosan elérhető verzióra frissítjük. Az előzetes verzióként kijelölt modellek nem követik az OpenAI-modellek szokásos Azure életciklusát.

Beágyazások

text-embedding-3-large A legújabb és leginkább alkalmas beágyazási modell. A beágyazási modellek között nem frissíthet. Ha át szeretne lépni a text-embedding-ada-002használatbóltext-embedding-3-large, új beágyazásokat kell létrehoznia.

text-embedding-3-large
text-embedding-3-small
text-embedding-ada-002

Az OpenAI-jelentések tesztelése azt mutatja, hogy a nagy és a kis harmadik generációs beágyazási modellek is jobb átlagos többnyelvű lekérési teljesítményt nyújtanak a MIRACL-teljesítményteszttel . Az MTEB-teljesítményteszttel továbbra is fenntartják az angol feladatok teljesítményét.

Értékelési teljesítménymutató	`text-embedding-ada-002`	`text-embedding-3-small`	`text-embedding-3-large`
MIRACL-átlag	31.4	44.0	54.9
MTEB-átlag	61.0	62.3	64.6

A harmadik generációs beágyazási modellek támogatják a beágyazás méretének csökkentését egy új dimensions paraméterrel. A nagyobb beágyazások általában számítási, memória- és tárolási szempontból drágábbak. Ha módosíthatja a dimenziók számát, nagyobb mértékben szabályozhatja a teljes költséget és teljesítményt. A dimensions paraméter nem támogatott az OpenAI 1.x Python kódtár minden verziójában. A paraméter előnyeinek kihasználásához javasoljuk, hogy frissítsen a legújabb verzióra: pip install openai --upgrade.

Az OpenAI MTEB benchmarktesztje azt találta, hogy még akkor is, ha a harmadik generációs modell méretei az 1536-os méretnél kisebbre csökkennek text-embeddings-ada-002, a teljesítmény kissé jobb marad.

Képgenerálási modellek

A képgenerálási modellek a felhasználó által biztosított szöveges kérésekből hoznak létre képeket. A GPT-image-1 sorozat modelljei közé tartozik az gpt-image-1, az gpt-image-1-mini, és az gpt-image-1.5.

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`gpt-image-1`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-image-1-mini`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-image-1.5`	A modellek táblázatának megtekintése
`gpt-image-2`	A modellek táblázatának megtekintése

Videogenerációs modellek

A Sora egy AI-modell az OpenAI-ból, amely szöveges utasításokból valós és ötletes videojeleneteket hozhat létre. Sora előzetes verzióban érhető el.

Régió rendelkezésre állása

Modell	Régió
`sora`	A modellek táblázatának megtekintése
`sora-2`	A modellek táblázatának megtekintése

Hangmodellek

Az Azure OpenAI hangmodelljei a realtime, completions és audio API-kon keresztül érhetők el.

GPT-4o hangmodellek

A GPT-4o hangmodellek a GPT-4o modellcsalád részét képezik, és támogatják az alacsony késleltetésű, beszéd bemenet, beszéd kimenet interakciókat vagy a hanggenerálást.

Figyelem

A maximális kérési tokénekről és a tanítási adatokról az alábbi táblázatban találhatók részletek:

Modellazonosító	Leírás	Maximális kérés (tokenek)	Betanítási adatok (legfeljebb)
`gpt-4o-mini-audio-preview` (2024-12-17) Előnézet	Hang- és szövegmodell a hang- és szöveggeneráláshoz.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 16 384	2023. szeptember
`gpt-4o-audio-preview` (2024-12-17)	Hang- és szövegmodell a hang- és szöveggeneráláshoz.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 16 384	2023. szeptember
`gpt-4o-realtime-preview` (2025-06-03)	Hangmodell valós idejű hangfeldolgozáshoz.	Bemenet: 32 000 Kimenet: 4096	2023. október
`gpt-4o-realtime-preview` (2024-12-17)	Hangmodell valós idejű hangfeldolgozáshoz.	Bemenet: 16 000 Kimenet: 4096	2023. október
`gpt-4o-mini-realtime-preview` (2024-12-17) Előnézet	Hangmodell valós idejű hangfeldolgozáshoz.	Bemenet: 128 000 Kimenet: 4096	2023. október
`gpt-audio`(2025-08-28) `gpt-audio-mini`(2025-10-06)	Hang- és szövegmodell a hang- és szöveggeneráláshoz.	Bemenet: 128,00 Kimenet: 16 384	2023. október
`gpt-realtime` (2025-08-28) (GA) `gpt-realtime-mini` (2025-10-06) `gpt-realtime-mini` (2025-12-15)	Hangmodell valós idejű hangfeldolgozáshoz.	Bemenet: 32,00 Kimenet: 4096	2023. október
`gpt-audio-1.5` (2026-02-23)	Hang- és szövegmodell a hang- és szöveggeneráláshoz.	Bemenet: 128,00 Kimenet: 16 384	2024. szeptember
`gpt-realtime-1.5` (2026-02-23)	Hangmodell valós idejű hangfeldolgozáshoz.	Bemenet: 32,00 Kimenet: 4096	2024. szeptember

A GPT-4 hangmodellek regionális rendelkezésre állásának összehasonlításához tekintse meg az Azure által közvetlenül értékesített öntödei modellek régiós elérhetőségét.

Audio API

Az /audio API-val használható hangmodellek beszédfelismerésre, fordításra és szövegfelolvasásra alkalmazhatók.

Beszéd-szöveg átalakító modellek

Modellazonosító	Leírás	Maximális kérelem (hangfájl mérete)
`whisper`	Általános célú beszédfelismerési modell.	25 MB
`gpt-4o-transcribe` (2025-03-20) Előnézet	A GPT-4o által működtetett beszédfelolvasási modell.	25 MB
`gpt-4o-mini-transcribe` (2025-03-20) Előnézet	A GPT-4o mini által működtetett beszédfelolvasó modell.	25 MB
`gpt-4o-transcribe-diarize` (2025-10-15) Előnézet	Beszéd-szöveg átalakító modell automatikus beszédfelismeréssel.	25 MB
`gpt-4o-mini-transcribe` (2025-12-15) Előnézet	Automatikus beszédfelismerő modell. Továbbfejlesztett átírási pontosság és robusztusság.	25 MB

Beszédfordítási modellek

Modellazonosító	Leírás	Maximális kérelem (hangfájl mérete)
`whisper`	Általános célú beszédfelismerési modell.	25 MB

Szövegfelolvasási modellek (előzetes verzió)

Modellazonosító	Leírás
`tts` Előnézet	A sebességre optimalizált szövegfelolvasási modell.
`tts-hd` Előnézet	Minőségre optimalizált szövegfelolvasási modell.
`gpt-4o-mini-tts` (2025-03-20)	A GPT-4o mini által működtetett szövegfelolvasási modell. Irányíthatod a hangot, hogy egy adott stílusban vagy hangnemben szólaljon meg.
`gpt-4o-mini-tts` (2025-12-15)	A GPT-4o mini által működtetett szövegfelolvasási modell. Beállíthatja a hangot, hogy egy adott stílusban vagy hangnemben szólaljon meg.

A modell összefoglalása és a régió rendelkezésre állása

Megjegyzés

Az Azure által közvetlenül értékesített Öntödei modellek régiónkénti elérhetőségét és üzembe helyezési kategória szerinti csoportosítását a Region rendelkezésre állása az Azure által közvetlenül értékesített Öntödei modellekhez című szakaszban találja.

Microsoft Foundry az ügyfelek számára az üzleti és használati mintáknak megfelelő üzemeltetési struktúrával kapcsolatos választási lehetőségeket biztosít. A szolgáltatás két fő üzembehelyezési kategóriát kínál:

Standard: Globális üzembe helyezési lehetőséggel rendelkezik, amely globálisan irányítja a forgalmat, hogy nagyobb átviteli sebességet biztosítson.
Provisioned: Globális üzembe helyezési lehetőséggel is rendelkezik, amely lehetővé teszi az ügyfelek számára a kiépített átviteli egységek megvásárlását és üzembe helyezését Azure globális infrastruktúrában.

Egyéb üzembehelyezési kategóriák, például kötegelt is elérhetők. Az összes elérhető modelltelepítési típusról további információt a Microsoft Foundry Modellek telepítési típusai című témakörben talál.

Bizonyos modellek régiónkénti rendelkezésre állására az alábbi korlátozások vonatkoznak:

o3-deep-research jelenleg csak a Foundry Agent Service-ben érhető el. További információkért tekintse meg a Deep Research eszköz útmutatását.
o1-mini jelenleg minden ügyfél számára elérhető a Global Standard üzembe helyezéséhez. A korlátozott hozzáférésű kiadás részeként a kiválasztott ügyfelek standard (regionális) üzembe helyezési o1-mini hozzáférést o1-preview kaptak. o1-mini A standard (regionális) üzemelő példányokhoz való hozzáférés jelenleg nem bővül.
A kiosztott verzió gpt-4turbo-2024-04-09 jelenleg csak szövegre korlátozódik. A provisionált üzembe helyezésekkel kapcsolatos további információkért lásd az útmutatót a provisionáláshoz.

A regionális rendelkezésre állás finomhangolásával kapcsolatos információkért tekintse meg a finomhangolási szakaszt.

Beágyazási modellek

Ezek a modellek csak API-kérések beágyazásával használhatók.

Megjegyzés

text-embedding-3-large A legújabb és leginkább alkalmas beágyazási modell. A beágyazási modellek között nem frissíthet. Annak érdekében, hogy migráljunk a text-embedding-ada-002 használatáról a text-embedding-3-large használatára, új beágyazásokat kell létrehoznia.

Modellazonosító	Maximális kérés (tokenek)	Kimeneti dimenziók	Betanítási adatok (legfeljebb)
`text-embedding-ada-002` (2. verzió)	8,192	1,536	2021. szeptember
`text-embedding-ada-002` (1. verzió)	2,046	1,536	2021. szeptember
`text-embedding-3-large`	8,192	3,072	2021. szeptember
`text-embedding-3-small`	8,192	1,536	2021. szeptember

Megjegyzés

Amikor bemeneti tömböt küld beágyazáshoz, a tömbben a bemeneti elemek maximális száma a beágyazási végpontra irányuló hívásonként 2048.

Képgenerálási modellek

Modellazonosító	Kérelem maximális száma (karakterek)
`gpt-image-1`	4,000
`gpt-image-1-mini`	4,000
`gpt-image-1.5`	4,000

Videogenerációs modellek

Modellazonosító	Maximális kérelem (karakterek)
sora	4,000

Modellek finomhangolása

A finomhangoláshoz a következő modellek támogatottak:

Modellazonosító	Standard régiók	Globális	fejlesztő	Módszerek	Állapot	Módozat
`gpt-4o-mini` (2024-07-18)	USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	SFT	GA	Szövegről szövegre
`gpt-4o` (2024-08-06)	Kelet-USA 2 USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	SFT, DPO	GA	Szöveg és látás szöveggé
`gpt-4.1` (2025-04-14)	USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	SFT, DPO	GA	Szöveg és vizuális tartalom szöveggé
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	SFT, DPO	GA	Szövegről szövegre
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	SFT, DPO	GA	Szövegről szövegre
`o4-mini` (2025-04-16)	USA 2. keleti régiója Közép-Svédország	✅	❌	RFT	GA	Szövegről szövegre
`gpt-5` (2025-08-07)	USA északi középső régiója Közép-Svédország	✅	✅	RFT	Privát előzetes verzió	Szövegről szövegre
`Ministral-3B` (2411)	Nem támogatott	✅	❌	SFT	Nyilvános előzetes verzió	Szövegről szövegre
`Qwen-32B`	Nem támogatott	✅	❌	SFT	Nyilvános előzetes verzió	Szövegről szövegre
`Llama-3.3-70B-Instruct`	Nem támogatott	✅	❌	SFT	Nyilvános előzetes verzió	Szövegről szövegre
`gpt-oss-20b`	Nem támogatott	✅	❌	SFT	Nyilvános előzetes verzió	Szövegről szövegre

Vagy finomhangolhat egy korábban finomhangolt modellt, formázva így base-model.ft-{jobid}.

Megjegyzés

A nyílt forráskódú modellek (Ministral-3B, Qwen-32B, Llama-3.3-70B-Instruct, gpt-oss-20b) csak az Foundry-erőforrásokon és az új Foundry felhasználói felületen támogatottak.

Megjegyzés

A globális képzés tokenenként megfizethetőbb képzést biztosít, de nem kínál adatrezidenciát. Jelenleg a következő régiókban érhető el az Foundry-erőforrások számára:

Ausztrália keleti régiója
Dél-Brazília
Közép-Kanada
Kelet-Kanada
USA keleti régiója
USA 2. keleti régiója
Közép-Franciaország
Középnyugat-Németország
Észak-Olaszország
Kelet-Japán (nincs látástámogatás)
Korea középső régiója
USA északi középső régiója
Kelet-Norvégia
Lengyelország középső régiója (4,1 nano támogatás nélkül)
Délkelet-Ázsia
Dél-Afrika északi régiója
USA déli középső régiója
Dél-India
Közép-Spanyolország
Közép-Svédország
Nyugat-Svájc
Észak-Svájc
Egyesült Királyság déli régiója
Nyugat-Európa
USA nyugati régiója
USA3 nyugati régiója

Asszisztensek (előzetes verzió)

Az Asszisztensek esetében egy támogatott modell és egy támogatott régió kombinációjára van szükség. Bizonyos eszközökhöz és képességekhez a legújabb modellek szükségesek. A következő modellek érhetők el az Assistants API-ban, az SDK-ban és a Foundryben. Az alábbi táblázat a standard üzembe helyezéshez készült. A kiosztott átviteli sebességegységek rendelkezésre állásáról további információt a kiosztott átviteli sebesség modelljeiben talál. A felsorolt modellek és régiók az Assistants v1 és v2 verzióval is használhatók. A Global Standard modelleket akkor használhatja, ha az alábbi régiókban támogatottak.

Régió	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, 0613	gpt-4, 1106-Preview	gpt-4, 0125-Preview	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4-32k, 0613	gpt-35-turbo, 0613	gpt-35-turbo, 1106	gpt-35-turbo, 0125	gpt-35-turbo-16k, 0613
australiaeast	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	-	✅	-	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅
francecentral	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	✅
japaneast	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅
norwayeast	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Dél-India	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	-
swedencentral	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅
uksouth	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-
westus3	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	-	✅	-

Modell kivonása

A modell kivonásával kapcsolatos legfrissebb információkért tekintse meg a modell kivonási útmutatójában.

A Black Forest Labs-modelleket közvetlenül az Azure értékesíti

A Black Forest Labs (BFL) FLUX-modelljei a legkorszerűbb képgenerálást biztosítják a Foundry Microsoft, így kiváló minőségű képeket hozhat létre és szerkeszthet szöveges kérésekből és referenciaképekből. A FLUX-modellek számos képességet támogatnak, beleértve a szövegről képre történő létrehozást, a többhivatkozásos képszerkesztés, valamint a kontextuson belüli létrehozást és szerkesztést.

Ezeket a modelleket a BFL szolgáltatói API-n, valamint a képeken/generációkon és képeken/szerkesztési végpontokon keresztül futtathatja.

A FLUX-modellek a Foundryben való használatához lásd: Deploy és használja a FLUX-modelleket Microsoft Foundryben.

A FLUX.2 [flex] (előzetes verzió) eléréséhez regisztráció szükséges.

Modell	Típus > API-végpont	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`FLUX.2-flex` Előnézet	Képgenerálás - BFL-szolgáltató API: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-flex`	- Bemenet: szöveg és kép (32 000 token és legfeljebb 10 képⁱ) - Kimeneti: Egy kép - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG és JPG) - Főbb funkciók: Finom szemcsés vezérlés; többhivatkozásos támogatás legfeljebb 10 rendszerképhez - További paraméterek: `guidance`: Azt szabályozza, hogy a kimenet milyen szorosan követi a kérést. Minimum: 1,5, maximum: 10, alapértelmezett: 4,5. Magasabb = közelebbi parancssori betartás. `steps`: Következtetési lépések száma. Maximum: 50, alapértelmezett: 50. Magasabb = részletesebb, lassabb.	- Globális szabvány (minden régió)
`FLUX.2-pro` Előnézet	Képgenerálás - BFL-szolgáltató API: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro`	- Bemenet: szöveg és kép (32 000 token és legfeljebb 8 képⁱⁱ) - Kimeneti: Egy kép - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG és JPG) - Főbb funkciók: Többhivatkozásos támogatás legfeljebb 8 képhez; jobban alapozott a valós tudásra; nagyobb kimeneti rugalmasság; továbbfejlesztett teljesítmény - További paraméterek:(Csak szolgáltatóspecifikus API-ban) Minden paramétert támogat.	- Globális szabvány (minden régió)
`FLUX.1-Kontext-pro` Előnézet	Képgenerálás - Image API: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` És `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits` - BFL-szolgáltató API: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-kontext-pro?api-version=preview`	- Bemenet: szöveg és kép (5000 token és 1 kép) - Kimeneti: Egy kép - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG és JPG) - Főbb funkciók: Karakterkonzisztencia, speciális szerkesztés - További paraméterek:(Csak szolgáltatóspecifikus API-ban)`seed`, `aspect ratio`, `input_image`, `prompt_unsampling`, , `safety_toleranceoutput_format`	- Globális szabvány (minden régió)
`FLUX-1.1-pro` Előnézet	Képgenerálás - Image API: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` - BFL-szolgáltató API: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-pro-1.1?api-version=preview`	- Bemenet: szöveg (5000 token és 1 kép) - Kimeneti: Egy kép - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG és JPG) - Főbb funkciók: Gyors következtetési sebesség, erős gyors betartás, versenyképes díjszabás, skálázható generáció - További paraméterek:(Csak szolgáltatóspecifikus API-ban)`width`, `height`, `prompt_unsampling`, `seed`, , `safety_toleranceoutput_format`	- Globális szabvány (minden régió)

^i,iiTöbb referenciakép támogatása a FLUX.2 [pro] (előzetes verzió) és a FLUX.2 [flex] (előzetes verzió) esetében érhető el az API használatával, de a játszótéren nem.

Közvetlenül a Azure által értékesített cohere modellek

A Cohere modellcsalád különböző használati esetekre optimalizált modelleket tartalmaz, beleértve a csevegések befejezését, a rerank/text besorolást és a beágyazásokat. A cohere-modellek különböző használati esetekre vannak optimalizálva, amelyek közé tartozik az érvelés, az összegzés és a kérdések megválaszolása.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`Cohere-rerank-v4.0-pro`	szövegbesorolás (újrangsorolás)	- Bemenet: szöveg - Kimenet: szöveg - Nyelvek:`en`, `fr`, , `esit`, `de`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, , `hi`, `ru`, , `id`, és`nl` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: JSON	- Globális szabvány (minden régió) - Kezelt számítási teljesítmény
`Cohere-rerank-v4.0-fast`	szövegbesorolás (újrangsorolás)	- Bemenet: szöveg - Kimenet: szöveg - Nyelvek:`en`, `fr`, , `esit`, `de`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, , `hi`, `ru`, , `id`, és`nl` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: JSON	- Globális szabvány (minden régió) - Felügyelt számítási kapacitás
`Cohere-command-a`	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (131 072 token) - Kimenet: szöveg (8182 token) - Nyelvek:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, , `zh-cn`és `ar` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió)
`embed-v-4-0`	beágyazások	- Bemenet: szöveg (512 token) és képek (2MM képpont) - Kimeneti: Vektor (256, 512, 1024, 1536 dim.) - Nyelvek:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, , `zh-cn`és `ar`	- Globális szabvány (minden régió)

A Azure által közvetlenül értékesített DeepSeek-modellek

A DeepSeek modellcsalád számos érvelési modellt tartalmaz, amelyek egy lépésenkénti betanítási folyamattal, például nyelvi, tudományos érvelési és kódolási feladatokkal emelik ki az érvelési feladatokat.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`DeepSeek-V4-Fast` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (1 000 000 token) - Kimenet: szöveg (384 000 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió)
`DeepSeek-V3.2-Speciale` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (128 000 token) - Kimenet: szöveg (128 000 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió)
`DeepSeek-V3.2` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (128 000 token) - Kimenet: szöveg (128 000 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió)
`DeepSeek-V3.1` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (131 072 token) - Kimenet: szöveg (131,072 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió)
`DeepSeek-R1-0528` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (163 840 token) - Kimenet: szöveg (163 840 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió) - Globálisan kiépített (minden régió)
`DeepSeek-V3-0324` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (131 072 token) - Kimenet: szöveg (131 072 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió) - Globálisan kiépített (minden régió)
`DeepSeek-R1`	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg (163 840 token) - Kimenet: szöveg (163 840 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió) - Globálisan kiépített (minden régió)

Közvetlenül a Azure által értékesített metamodellek

A Meta Llama-modellek és -eszközök előre betanított és finomhangolt AI-szöveges és képi érvelési modellek gyűjteményei. A metamodellek skálázási tartománya a következőkre terjed ki:

Kis nyelvi modellek (SLM-ek), például 1B és 3B alapmodellek, valamint instrukciós modellek az eszköz- és peremhálózati következtetéshez
Közepes méretű nagy nyelvi modellek (LLM-ek), például 7B, 8B és 70B alap- és instruktúramodellek
Olyan nagy teljesítményű modellek, mint a Meta Llama 3.1-405B Instruct szintetikus adatgeneráláshoz és desztilláláshoz használt esetekben.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg és képek (1M tokenek) - Kimenet: szöveg (1M-jogkivonatok) - Nyelvek:`ar`, `en`, `fr`, `de`, `hi`, `id`, `it`, `pt`, `es`, `tl`, `th`, és `vi` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`Llama-3.3-70B-Instruct` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (128 000 token) - Kimenet: szöveg (8192 token) - Nyelvek:`en`, `de`, `fr`, `it`, `pt`, `hi`, `es`és `th` - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió) - Globálisan kiépített (minden régió)

Több metamodell is elérhető a partnerektől és a közösségtől.

Microsoft Azure által közvetlenül értékesített modellek

Microsoft modellek különböző modellcsoportokat tartalmaznak, például a Model Routert, a MAI-modelleket, a Phi-modelleket, az egészségügyi AI-modelleket stb. Számos Microsoft modell is elérhető partnerektől és a közösségtől.

A MAI-Image-2e és MAI-Image-2 szöveg-képgenerálási modellekkel a Foundryben a MAI modellek telepítése és használata a Microsoft Foundryben.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`MAI-Image-2e` Előnézet	Szövegről képre. Részletekért tekintse meg az API-végpontot .	- Bemenet: szöveg - Kimeneti: Egy kép - Környezet hossza: 32 000 token - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG) - Nyelvek:`en` - Főbb funkciók: Kiváló minőségű szövegről képre történő létrehozás; fotorealisztikus képszintézis konzisztens vizuális struktúrával; jól használható termékképekhez, marketingvizualizációkhoz, márkaeszközökhöz és kereskedelmi kreatív munkafolyamatokhoz. - Paraméterek:`width`, `height`, `prompt` Minimum 768×768 képpont; maximális képpontszám 1 048 576 (ez 1024×1024-nek felel meg). Bármelyik dimenzió meghaladhatja az 1024-et, ha a teljes képpontszám a korláton belül marad (például 768×1365).	- Globális szabvány (USA nyugati középső régiója, USA keleti régiója, USA nyugati régiója, Nyugat-Európa, Közép-Svédország, Dél-India)
`MAI-Image-2` Előnézet	Szövegről képre. Részletekért tekintse meg az API-végpontot .	- Bemenet: szöveg - Kimeneti: Egy kép - Környezet hossza: 32 000 tokenek - Eszközhívás: Nem - Válaszformátumok: Kép (PNG) - Nyelvek:`en` - Főbb funkciók: Kiváló minőségű szövegről képre történő létrehozás; fotorealisztikus képszintézis konzisztens vizuális struktúrával; jól használható termékképekhez, marketingvizualizációkhoz, márkaeszközökhöz és kereskedelmi kreatív munkafolyamatokhoz. - Paraméterek:`width`, `height`, `prompt` Minimum 768×768 képpont; maximális képpontszám 1 048 576 (ez 1024×1024-nek felel meg). Bármelyik dimenzió meghaladhatja az 1024-et, ha a teljes képpontszám a korláton belül marad (például 768×1365).	- Globális szabvány (USA nyugati középső régiója, USA keleti régiója, USA nyugati régiója, Nyugat-Európa, Közép-Svédország, Dél-India)
`model-router` ¹	csevegés befejezése	További részletek a Modell útválasztó áttekintése című részben. - Bemenet: szöveg, kép - Kimenet: szöveg (a maximális kimeneti tokenek száma változhat²) Környezeti ablak: 200 000³ - Nyelvek:`en`	- Globális szabvány (USA 2. keleti régiója, Közép-Svédország) - Data Zone Standard⁴ (Kelet-USA 2, Közép-Svédország)

¹Router modell verziója2025-11-18. A korábbi verziók (2025-08-07 és 2025-05-19) is elérhetők.

²A maximális kimeneti jogkivonatok a modell útválasztójának mögöttes modelljeinél eltérőek. Például: 32 768 (GPT-4.1 series), 100 000 (o4-mini), 128 000 (gpt-5 reasoning models) és 16 384 (gpt-5-chat).

³ A nagyobb környezetablakok kompatibilisek a modell útválasztójának néhány mögöttes modelljével. Ez azt jelenti, hogy a nagyobb környezettel rendelkező API-hívások csak akkor lesznek sikeresek, ha a rendszer a kérést egy ilyen modellhez irányítja. Ellenkező esetben a hívás meghiúsul.

⁴ A Data Zone Standard modell routerek számlázása legkorábban 2025. november 1-jén kezdődik.

Közvetlenül a Azure által értékesített mistral modellek

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`mistral-document-ai-2512`	Képről szövegre	- Bemenet: kép- vagy PDF-oldalak (30 oldal, legfeljebb 30 MB PDF-fájl) - Kimenet: szöveg - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: nem - Válaszformátumok: Szöveg, JSON, Markdown	- Globális szabvány (minden régió) - Adatzóna szabvány (USA és EU)
`mistral-document-ai-2505` Előnézet	Képről szövegre	- Bemenet: kép- vagy PDF-oldalak (30 oldal, legfeljebb 30 MB PDF-fájl) - Kimenet: szöveg - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: nem - Válaszformátumok: Szöveg, JSON, Markdown	- Globális szabvány (minden régió) - Adatzóna szabvány (USA és EU)
`Mistral-Large-3` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg, kép - Kimenet: szöveg - Nyelvek:`en`, `fr`, `de`, `es`, `it`, `pt`, `nl`, `zh`, `ja`, `ko`és `ar` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg, JSON	- Globális szabvány (minden régió) - Adatzóna szabvány (USA és EU)

Számos Mistral-model is elérhető a partnerektől és a közösségtől.

A Moonshot AI-modelleket közvetlenül az Azure értékesíti

A Moonshot AI-modellek közé tartozik a Kimi K2.6 (előzetes verzió) és a Kimi K2.5 (előzetes verzió), a szöveg- és képbemenetet elfogadó multimodális érvelési modellek.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`Kimi-K2.6` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg és kép (262 144 token) - Kimenet: szöveg (262 144 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`Kimi-K2.5` Előnézet	csevegés befejezése (érvelési tartalommal)	- Bemenet: szöveg és kép (262 144 token) - Kimenet: szöveg (262 144 token) - Nyelvek:`en` És `zh` - Eszközhívás: Igen - Válaszformátumok: Szöveg	- Globális szabvány (minden régió)

Tekintse meg ezt a modellgyűjteményt az Foundry portálon.

közvetlenül a Azure által értékesített xAI-modellek

A xAI Foundry-modellekben használt Grok-modelljei számos különböző érvelési és nem érvelési modellt tartalmaznak, amelyek nagyvállalati használatra készültek, például adatkinyeréshez, kódoláshoz, szövegösszesítéshez és ügynöki alkalmazásokhoz.

Regisztráció szükséges a hozzáféréshezgrok-code-fast-1 (előzetes verzió) és grok-4.

Modell	Típus	Képességek	Üzembe helyezés típusa (régió rendelkezésre állása)
`grok-4-20-reasoning` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (262 000 token) - Kimenet: szöveg (8192 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`grok-4-20-non-reasoning` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (262 000 token) - Kimenet: szöveg (8192 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`grok-4.1-fast-reasoning` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg, kép (128 000 token) - Kimenet: szöveg (128 000 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`grok-4.1-fast-non-reasoning` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg, kép (128 000 token) - Kimenet: szöveg (128 000 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`grok-4`	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (262 000 token) - Kimenet: szöveg (8192 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)
`grok-code-fast-1` Előnézet	csevegés befejezése	- Bemenet: szöveg (256 000 token) - Kimenet: szöveg (8192 token) - Nyelvek:`en` - Eszközhívás: igen - Válaszformátumok: szöveg	- Globális szabvány (minden régió)

Modellrégió rendelkezésre állása üzembe helyezési típus szerint

Standard: Globális üzembe helyezési lehetőséggel rendelkezik, amely globálisan irányítja a forgalmat, hogy nagyobb átviteli sebességet biztosítson.
Provisioned: Globális üzembe helyezési lehetőséggel is rendelkezik, amely lehetővé teszi az ügyfelek számára a kiépített átviteli egységek megvásárlását és üzembe helyezését Azure globális infrastruktúrában.

Egyéb üzembehelyezési kategóriák, mint például a kötegelt feldolgozás, szintén elérhetők. Az összes elérhető modelltelepítési típusról további információt a Microsoft Foundry modellek telepítési típusai című témakörben talál.

Globális standard modell rendelkezésre állása

Régió	FLUX.2-flex	FLUX.2-pro	FLUX.1-Kontext-pro	FLUX-1.1-pro	Cohere-rerank-v4.0-pro	Cohere-rerank-v4.0-fast	cohere-command-a	embed-v-4-0	DeepSeek-V3.2-Speciale	DeepSeek-V3.2	DeepSeek-V3.1	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek-R1	Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8	Llama-3.3-70B-Instruct	MAI-Image-2	modell-router	mistral-document-ai-2512	mistral-document-ai-2505	Mistral-Large-3	Kimi-K2.5	grok-4-1-fast-reasoning	grok-4-1-fast-non-reasoning	grok-4-fast-reasoning	grok-4-fast-non-reasoning	grok-3	grok-3-mini
australiaeast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
brazilsouth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
canadacentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
canadaeast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
centralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Németország nyugat-központi régiója	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
italynorth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
japanwest	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
norwayeast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Lengyelország Central	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
southafricanorth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
southcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Dél-India	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
swedencentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Svájc Észak	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
svájcwest	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
uaenorth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
uksouth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westeurope	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Globális kiépített felügyelt modell rendelkezésre állása

Régió	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek-R1	Llama-3.3-70B-Instruct
australiaeast	✅	✅	✅	✅
brazilsouth	✅	✅	✅	✅
canadacentral	✅	✅	✅	✅
canadaeast	✅	✅	✅	✅
centralus	✅	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅
Németország nyugat-központi régiója	✅	✅	✅	✅
italynorth	✅	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅	✅
japanwest	✅	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅
norwayeast	✅	✅	✅	✅
Lengyelország Central	✅	✅	✅	✅
southafricanorth	✅	✅	✅	✅
southcentralus	✅	✅	✅	✅
Dél-India	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	✅
swedencentral	✅	✅	✅	✅
Svájc Észak	✅	✅	✅	✅
svájcwest	✅	✅	✅	✅
uaenorth	✅	✅	✅	✅
uksouth	✅	✅	✅	✅
westcentralus	✅	✅	✅	✅
westeurope	✅	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	✅
westus2	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅

A Data Zone Standard modell rendelkezésre állása

Régió	FLUX.2-pro	FLUX.1-Kontext-pro	FLUX-1.1-pro	modell-útválasztó	mistral-document-ai-2512	mistral-document-ai-2505	Mistral-Large-3	grok-4-1-fast-reasoning	grok-4-1-fast-non-reasoning	grok-4-fast-reasoning	grok-4-fast-non-reasoning	grok-3	grok-3-mini
centralus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
Németország nyugat-központi régiója	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
italynorth	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
northcentralus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Lengyelország Central	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
southcentralus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
swedencentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
westcentralus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westeurope	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-
westus	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus2	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Visszajelzés

Hasznosnak találta ezt az oldalt?

Last updated on 2026-05-12

Az öntőmodellek közvetlenül az Azure által eladva

Azure OpenAI a Microsoft Foundry modellekben

GPT-Chat legújabb

GPT-5.5

GPT-5.4

GPT-5.3

GPT-5.2

Régió rendelkezésre állása

GPT-5.1

Régió rendelkezésre állása

GPT-5

Régió rendelkezésre állása

gpt-oss

Régió rendelkezésre állása

Képességek

Üzembe helyezés kóddal

GPT-4.1 sorozat

Régió rendelkezésre állása

Képességek

számítógép-használat előzetes verziója

Régió rendelkezésre állása

Képességek

o-sorozatú modellek

Régió rendelkezésre állása

GPT-4o és GPT-4 Turbo

GPT-4 és GPT-4 Turbo modellek

Beágyazások

Képgenerálási modellek

Régió rendelkezésre állása

Videogenerációs modellek

Régió rendelkezésre állása

Hangmodellek

GPT-4o hangmodellek

Audio API

Beszéd-szöveg átalakító modellek

Beszédfordítási modellek

Szövegfelolvasási modellek (előzetes verzió)

A modell összefoglalása és a régió rendelkezésre állása

Beágyazási modellek

Képgenerálási modellek

Videogenerációs modellek

Modellek finomhangolása

Asszisztensek (előzetes verzió)

Modell kivonása

Kapcsolódó tartalom

A Black Forest Labs-modelleket közvetlenül az Azure értékesíti

Közvetlenül a Azure által értékesített cohere modellek

A Azure által közvetlenül értékesített DeepSeek-modellek

Közvetlenül a Azure által értékesített metamodellek

Microsoft Azure által közvetlenül értékesített modellek

Közvetlenül a Azure által értékesített mistral modellek

A Moonshot AI-modelleket közvetlenül az Azure értékesíti

közvetlenül a Azure által értékesített xAI-modellek

Modellrégió rendelkezésre állása üzembe helyezési típus szerint

Globális standard modell rendelkezésre állása

Kapcsolódó tartalom

Visszajelzés

További források