Vertex AI 支援精選的開放原始碼模型清單，並將這些模型視為代管模型。這些開放模型可搭配 Vertex AI 做為模型即服務 (MaaS) 使用，並以代管 API 形式提供。使用代管開放原始碼模型時，您仍會將要求傳送至 Vertex AI 端點。代管開放模型是無伺服器模型，因此不需要佈建或管理基礎架構。
您可以使用 Model Garden 探索受管理開放模型。您也可以使用 Model Garden 部署模型。詳情請參閱「探索 Model Garden 中的 AI 模型」。
如要使用開放模型，請先授予使用者開放模型存取權。
開放式模型
Vertex AI Model Garden (MaaS) 提供下列開放式模型做為代管 API：
| 模型名稱 | 模態 | 說明 | 快速入門導覽課程 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-OCR | 語言、Vision | 這項全面的光學字元辨識 (OCR) 模型可分析及理解複雜文件，在處理困難的 OCR 工作時表現出色。 | Model Card |
| DeepSeek R1 (0528) | 語言 | DeepSeek 最新版的 DeepSeek R1 模型。 | Model Card |
| DeepSeek-V3.1 | 語言 | DeepSeek 的混合式模型，支援思考模式和非思考模式。 | Model Card |
| DeepSeek-V3.2 | 語言 | DeepSeek 的模型，兼具高運算效率和卓越的推論與代理程式效能。 | Model Card |
| gpt-oss 120B | 語言 | 120B 模型，擅長執行推論工作。 | Model Card |
| gpt-oss 20B | 語言 | 這個 200 億參數模型經過最佳化，可在消費型和邊緣硬體上有效率地部署及執行。 | Model Card |
| Kimi K2 Thinking | 語言 | 開放原始碼的思考型代理模型，可逐步推論並使用工具解決複雜問題。 | Model Card |
| Llama 3.1 | 語言 |
這是一系列經過最佳化調整的多語言 LLM，適用於多語言對話用途，在常見的業界基準中，表現優於許多現有的開放原始碼和封閉式對話模型。 Llama 3.1 405B 現已正式發布 (GA)。 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.1 70B 均為預先發布版。 |
Model Card |
| Llama 3.2 (預先發布版) | 語言、Vision | 中型 90B 多模態模型，可支援圖像推理，例如圖表分析和圖像說明。 | Model Card |
| Llama 3.3 | 語言 | Llama 3.3 是純文字 70B 指令微調模型，用於純文字應用程式時，效能比 Llama 3.1 70B 和 Llama 3.2 90B 更強大。此外，在某些應用程式中，Llama 3.3 70B 的效能已接近 Llama 3.1 405B。 | Model Card |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 語言、Vision | 這是最大且最強大的 Llama 4 模型，具備程式設計、推論和圖像功能。Llama 4 Maverick 17B-128E 是多模態模型，採用混合專家 (MoE) 架構和早期融合技術。 | Model Card |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 語言、Vision | Llama 4 Scout 17B-16E 在同級模型中表現優異，在多項基準測試中，都優於先前的 Llama 版本和其他開放原始碼與專有模型。Llama 4 Scout 17B-16E 是多模態模型，採用混合專家 (MoE) 架構和早期融合技術。 | Model Card |
| MiniMax M2 | 語言、代碼 | 專為代理式和程式碼相關工作設計，擅長規劃及執行複雜的工具呼叫工作。 | Model Card |
| Qwen3 235B | 語言 | 這款開放權重的模型具備「混合思考」能力，可在有條理的推理和快速對話之間切換。 | Model Card |
| Qwen3 Coder | 語言、代碼 | 專為進階軟體開發工作設計的開放權重模型。 | Model Card |
| Qwen3-Next-80B Instruct | 語言、代碼 | Qwen3-Next 系列模型中的模型，專門用於執行特定指令。 | Model Card |
| Qwen3-Next-80B Thinking | 語言、代碼 | Qwen3-Next 系列模型，專門用於解決複雜問題和深入推理。 | Model Card |
Vertex AI Model Garden (MaaS) 提供下列開放式嵌入模型做為代管 API：
| 模型名稱 | 說明 | 輸出尺寸 | 序列長度上限 | 支援的文字語言 | 快速入門導覽課程 |
|---|---|---|---|---|---|
| multilingual-e5-small | 屬於 E5 系列文字嵌入模型。小型變體包含 12 個圖層。 | 最多 384 個 | 512 個權杖 | 支援的語言 | Model Card |
| multilingual-e5-large | 屬於 E5 系列文字嵌入模型。大型變體包含 24 層。 | 最多 1024 個 | 512 個權杖 | 支援的語言 | Model Card |
開放模型法規遵循
透過 Vertex AI 將開放式模型做為受管理 API 使用時，Vertex AI 生成式 AI 的認證仍適用。如需模型本身的詳細資料，請參閱相應的模型資訊卡，或與相應的模型發布者聯絡。
您的資料會儲存在 Vertex AI 開放模型所選的區域或多區域，但資料處理的區域化程度可能有所不同。如需開放模型的資料處理承諾詳細清單，請參閱「開放模型的資料落地」。
使用 Vertex AI API (包括開放模型) 時，系統不會將客戶提示和模型回覆分享給第三方。Google 只會按照客戶指示處理客戶資料，詳情請參閱《Cloud 資料處理附加條款》。
後續步驟
- 使用開放式模型前，請先授予使用者開放式模型存取權。
- 瞭解如何呼叫開放模型 API。