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来自合作伙伴和社区的 Foundry 模型

模型目录中的 Microsoft Foundry 模型分为两大类，即 由 Azure 销售的 Foundry 模型 和 来自合作伙伴和社区的 Foundry 模型。 本文列出了来自合作伙伴和社区的 Foundry 模型选择，以及其功能、部署类型和可用性区域，不包括已弃用和停用的模型。 大多数 Foundry 模型提供商都是受信任的第三方组织、合作伙伴、研究实验室和社区参与者。

重要

未由Azure销售的合作伙伴和社区的模型属于“产品条款”下的非Microsoft产品。

有关Azure销售的 Foundry 模型列表，请参阅Azure销售的 Foundry 模型，有关 Foundry 代理服务支持的 Foundry 模型列表，请参阅代理服务支持的模型。

Foundry 模型支持一个 Foundry 资源的多个 部署类型 。 模型目录中的某些模型需要由 Foundry 中心托管的基于中心的项目进行部署。 在目录中选择这些模型会在 Foundry（经典版）门户界面中打开它们。

先决条件

  • 一个 Azure 订阅。 如果没有帐户，请创建 一个免费帐户。

    重要

    以下Azure订阅不能用于在市场中购买软件即服务（SaaS）产品/服务：学生、Visual Studio企业版或免费额度。 有关购买 SaaS 产品/服务的详细信息，请参阅 SaaS 购买体验。

  • Microsoft Foundry 项目。

订阅合作伙伴和社区提供的模型所需的权限

合作伙伴和社区提供的 Foundry 模型可以用于部署（例如 Cohere 模型），并且这些部署需要使用 Azure 市场。 模型提供程序定义许可条款，并设置其模型使用Azure 市场的价格。

部署第三方模型时，请确保帐户中具有以下权限：

  • 关于Azure订阅：
    • Microsoft.MarketplaceOrdering/agreements/offers/plans/read
    • Microsoft.MarketplaceOrdering/agreements/offers/plans/sign/action
    • Microsoft.MarketplaceOrdering/offerTypes/publishers/offers/plans/agreements/read
    • Microsoft.Marketplace/offerTypes/publishers/offers/plans/agreements/read
    • Microsoft.SaaS/register/action
  • 在资源组中创建和使用 SaaS 资源：
    • Microsoft.SaaS/resources/read
    • Microsoft.SaaS/resources/write

Owner 和 Contributor Azure 订阅上的内置角色包括这些权限。 如果没有所需的权限，请让订阅管理员分配 参与者 角色，或 创建自定义角色 ，其中包括列出的操作。

若要验证权限，请转到 Azure 门户，打开订阅，选择 Access 控件 （IAM）>Check access，然后查看分配的角色。

提示

Microsoft.SaaS/register/action 是订阅上的 SaaS 资源提供程序的一次性注册。 注册后，无需在每次部署时重复注册。

国家/地区可用性

仅当你的 Azure 订阅隶属于某个计费帐户，且该计费帐户所在的国家/地区提供此模型产品时，你才能按即用即付计费方式访问合作伙伴和社区提供的模型。 可用性因模型供应商和模型 SKU 而异。 有关详细信息，请参阅 模型的区域可用性。

Anthropic

Anthropic的旗舰产品是 Claude，这是一种前沿 AI 模型，由领先的企业和全球数百万用户信任，用于编码、代理、财务分析、研究和办公室任务等复杂任务。 Claude 提供卓越的性能，同时保持较高的安全标准。

有关 Claude 模型的概述，请参阅 Microsoft Foundry 中的 Claude 模型（预览版），若要在 Foundry 中使用它们，请参阅在 Microsoft Foundry 中部署和使用 Claude 模型。

注意

克劳德神话 5 和 克劳德神话预览 版仅作为 封闭式研究预览版提供。 是否授予模型访问权限完全由 Anthropic 自行决定，且优先用于防御性网络安全用途。 有关负责任的使用指南，请参阅 Claude Mythos 预览版系统卡 和 Claude Mythos 5 系统卡 。

订阅类型和区域支持

若要在 Microsoft Foundry 中使用 Claude 模型，必须拥有付费的 Azure 订阅，并且在 Anthropic 提供模型购买服务的国家或地区设有账单账户。 有关常见订阅相关错误的列表，请参阅 常见错误消息和解决方案。 当前不支持以下订阅类型：

  • 位于韩国的企业帐户
  • 云解决方案提供商订阅
  • 不具备活跃“即付即用”计费方式的 Azure 订阅（例如，学生、免费试用版或基于启动信用额度的帐户）
  • 仅使用Azure额度的赞助订阅。 注意：如果您有一个绑定信用卡的账户，则将从信用卡中扣款，而不是使用 Azure 额度。

有关支持区域的列表，请参阅 支持的地理位置。 请注意，Anthropic的“支持区域政策”可能对您所在地区的可用性产生影响，请查看受支持区域以了解详细信息。

模型 类型 能力
claude-mythos-5
封闭研究预览版		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索、代码执行等）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
- 关键参数：
top_p 必须至少为 0.99。 超过 top_p 此阈值的请求被拒绝，并出现 400 错误。 如果 top_p 省略，则使用默认值 （0.99）。
top_k、、temperaturethinking={"type":"enabled"}、 thinking={"type":"disabled"}和output_format不支持。
最小可缓存提示词：512 个令牌。
claude-fable-5
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索、代码执行等）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
- 关键参数：
top_p 必须至少为 0.99。 超过 top_p 此阈值的请求被拒绝，并出现 400 错误。 如果 top_p 省略，则使用默认值 （0.99）。
top_k、、temperaturethinking={"type":"enabled"}、 thinking={"type":"disabled"}和output_format不支持。
claude-mythos-preview
封闭研究预览版		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
- 关键参数：
top_p 必须至少为 0.99。 超过 top_p 此阈值的请求被拒绝，并出现 400 错误。 如果 top_p 省略，则使用默认值 （0.99）。
top_k和temperature不受支持。
最小可缓存提示词：2048 个令牌。
claude-opus-4-8
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
- 关键参数：
top_k、temperature、thinking={"type":"enabled"}不支持。
top_p 必须为 0.99。 省略时，将使用默认值 （0.99）。
claude-opus-4-7
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
- 关键参数：
top_k、temperature、thinking={"type":"enabled"}不支持。
top_p 必须为 0.99。 省略时，将使用默认值 （0.99）。
claude-opus-4-6
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
claude-opus-4-5
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本（最大 64,000 个标记）
- 上下文窗口： 200,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
claude-opus-4-1
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本（最大令牌数为32,000）
- 上下文窗口： 200,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
claude-sonnet-4-6
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本、图像和代码（最大令牌 128,000 个）
- 上下文窗口： 1,000,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
claude-sonnet-4-5
预览		 消息 - 输入： 文本、图像和代码
- 输出： 文本（最大 64,000 个标记）
- 上下文窗口： 200,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）
claude-haiku-4-5
预览		 消息 - 输入： 文本和图像
- 输出： 文本（最大 64,000 个标记）
- 上下文窗口： 200,000
- 语言：en、、fr、arzh、jako、、es、hi
- 工具调用： 是（文件搜索和代码执行）
- 响应格式： 各种格式的文本（例如散文、列表、Markdown 表、JSON、HTML、各种编程语言中的代码）

Cohere

Cohere 系列模型涵盖了针对不同使用场景优化的多种模型，包括对话完成和嵌入。 Cohere 模型针对各种用例进行了优化，包括推理、汇总和问答。

若要在 Foundry 中部署 Cohere 模型，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
Cohere-command-r-plus-08-2024 chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言：en、、fr、es、it、dept-br、ja、ko和 zh-cnar
- 工具调用： 是的
- 响应格式： 文本、JSON
Cohere-command-r-08-2024 chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言：en、、fr、es、it、dept-br、ja、ko和 zh-cnar
- 工具调用： 是的
- 响应格式： 文本、JSON
Cohere-embed-v3-english 嵌入 - 输入： 文本和图像（512 个标记）
- 输出： 矢量 （1024 dim.）
- 语言：en
Cohere-embed-v3-multilingual 嵌入 - 输入： 文本（512 个标记）
- 输出： 矢量 （1024 dim.）
- 语言：en、、fr、es、it、dept-br、ja、ko和 zh-cnar

Meta

Meta Llama 模型和工具是预先训练和微调的生成 AI 文本和图像推理模型的集合。 元模型的范围包括：

  • 小型语言模型 (SLM)，例如用于设备端和边缘推理的 1B 和 3B 基础模型及指令模型
  • 中型大型语言模型（LLM），如 7B、8B 和 70B 基础模型和指示模型
  • Meta Llama 3.1-405B Instruct 等高性能模型用于合成数据生成和数据蒸馏的用例。

若要在 Foundry 中部署 Meta Llama 模型，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct chat-completion - 输入： 文本和图像（128,000 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct chat-completion - 输入： 文本和图像（128,000 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en、、de、fr、itpt、hi、和 esth
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en、、de、fr、itpt、hi、和 esth
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct chat-completion - 输入： 文本和图像（128,000 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本

Microsoft

Microsoft模型包括各种模型组，例如 MAI 模型、Phi 模型、医疗保健 AI 模型等。

若要在 Foundry 中部署Microsoft模型，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
Phi-4-mini-instruct chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言：ar、zh、cs、da、nl、en、fi、fr、de、he、hu、it、ja、ko、no、pl、pt、ru、es、sv、th、tr和uk
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Phi-4-multimodal-instruct chat-completion - 输入： 文本、图像和音频（131,072 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言：ar、zh、cs、da、nl、en、fi、fr、de、he、hu、it、ja、ko、no、pl、pt、ru、es、sv、th、tr和uk
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Phi-4 chat-completion - 输入： 文本（16,384 个标记）
- 输出： 文本（16,384 个标记）
- 语言：en, ar, bn, cs, da, de, el, es, fa, fi, fr, gu, ha, he, hi, hu, id, it, ja, jv, kn, ko, ml, mr, nl, no, or, pa, pl, ps, pt, ro, ru, sv, sw, ta, te, th, tl, tr, uk, ur, vi, yo, 和 zh
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Phi-4-reasoning 使用推理内容的聊天补全 - 输入： 文本（32,768 个标记）
- 输出： 文本（32,768 个标记）
- 语言：en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Phi-4-mini-reasoning 使用推理内容的聊天补全 - 输入： 文本（128,000 个标记）
- 输出： 文本（128,000 个标记）
- 语言：en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本

Mistral人工智能

Mistral AI 为代码生成、常规用途聊天和多模式任务（包括 Codestral、Ministral、Mistral Small 和 Mistral Medium）提供了模型。

若要在 Foundry 中部署 Mistral AI 模型，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
Codestral-2501 chat-completion - 输入： 文本（262,144 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言： en
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本
Ministral-3B chat-completion - 输入： 文本（131,072 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言： fr、de、es、it 和 en
- 工具调用： 是的
- 响应格式： 文本、JSON
Mistral-small-2503 chat-completion - 输入： 文本（32,768 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言： fr、de、es、it 和 en
- 工具调用： 是的
- 响应格式： 文本、JSON
Mistral-medium-2505 chat-completion - 输入： 文本（128,000 个标记），图像
- 输出： 文本（128,000 个标记）
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本、JSON
mistralai-Mistral-7B-Instruct-v01 1 chat-completion - 输入： 文本
- 输出： 文本
- 语言： en
- 响应格式： 文本
mistralai-Mistral-7B-Instruct-v0-2 1 chat-completion - 输入： 文本
- 输出： 文本
- 语言： en
- 响应格式： 文本
mistralai-Mixtral-8x7B-Instruct-v01 1 chat-completion - 输入： 文本
- 输出： 文本
- 语言： en
- 响应格式： 文本
mistralai-Mixtral-8x22B-Instruct-v0-1 1 chat-completion - 输入： 文本（64,000 个标记）
- 输出： 文本（4,096 个标记）
- 语言： fr、it、de、es、en
- 响应格式： 文本

1 这些模型需要基于中心的项目进行部署。 在模型目录中选择它们会在 Foundry（经典版）门户体验中打开它们。

Nixtla

Nixtla 的 TimeGEN-1 是用于时序数据的生成预训练预测和异常检测模型。 TimeGEN-1 在不进行训练的情况下，仅使用历史值和外生协变量作为输入，为新的时序生成准确的预测。

若要在 Foundry 中部署 TimeGEN-1，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

若要执行推理，TimeGEN-1 要求使用 Nixtla 的自定义推理 API。

模型 类型 能力 推理 API
TimeGEN-1 1 预测 - 输入： 时序数据作为 JSON 或数据帧（支持多变量输入）
- 输出： 时序数据作为 JSON
- 工具调用： 不
- 响应格式： Json		 预测客户端与 Nixtla 的 API 交互

1 此模型需要基于中心的项目进行部署。 在模型目录中选择该模型会在 Foundry（经典版）门户体验中打开它。

有关 Nixtla 模型的定价的更多详细信息，请参阅 Nixtla。

请参阅 Foundry 门户中的 Nixtla 模型。

NTT 数据

tsuzumi 是自动回归语言优化的转换器。 优化版本使用监督式微调 (SFT)。 tsuzumi 高效处理日语和英语两种语言。

若要在 Foundry 中部署 tsuzumi-7b，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
tsuzumi-7b 1 chat-completion - 输入： 文本（8,192 个标记）
- 输出： 文本（8,192 个标记）
- 语言：en 和 jp
- 工具调用： 不
- 响应格式： 文本

1 此模型需要基于中心的项目进行部署。 在模型目录中选择该模型会在 Foundry（经典版）门户体验中打开它。

请参阅 Foundry 门户中的 NTT 数据模型。

稳定性 AI

Stability AI 的图像生成模型集合包括 Stable Image Core、Stable Image Ultra 和 Stable Diffusion 3.5 Large。 稳定扩散 3.5 大型接受图像和文本输入。

若要在 Foundry 中部署稳定性 AI 模型，请参阅 Foundry 门户中的 Deploy Microsoft Foundry 模型。

模型 类型 能力
Stable Diffusion 3.5 Large 图像生成 - 输入： 文本和图像（1,000 个令牌和 1 个图像）
- 输出： 一个图像
- 工具调用： 不
- 响应格式：图像（PNG 和 JPG）
Stable Image Core 图像生成 - 输入： 文本（1,000 个词元）
- 输出： 一个图像
- 工具调用： 不
- 响应格式： 图像（PNG 和 JPG）
Stable Image Ultra 图像生成 - 输入： 文本（1,000 个词元）
- 输出： 一个图像
- 工具调用： 不
- 响应格式： 图像（PNG 和 JPG）

故障 排除

使用以下故障排除指南在 Foundry 模型中部署第三方模型时查找并解决错误：

错误 描述
此优惠在您的国家/地区不可用 模型提供商未在你注册订阅的国家/地区提供特定的模型 SKU。 每个模型提供程序决定哪些国家/地区可用，可用性可能因模型 SKU 而异。 将模型部署到在受支持国家/地区有计费功能的订阅。 请参阅 模型的区域可用性。
市场购买资格验证失败 模型提供程序未使特定模型 SKU 在你的国家/地区可用，或者模型在部署 Foundry 资源的区域中不可用。 请参阅 模型的区域可用性。
无法创建模型部署 Azure 市场拒绝了创建模型订阅的请求。 这种拒绝可能由于多种原因而发生，包括频繁订阅模型服务或同时进行多项订阅。 请联系 支持人员 ，并包括订阅 ID。
不支持 CSP 订阅 云解决方案提供商 （CSP） 订阅无法购买第三方模型产品/服务。 考虑使用以第一方消费服务形式提供的模型。

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