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我们来系统对比三者的 模型覆盖范围 和 抵扣系数差异，并回答你的核心问题：

✅ AI Coding 套餐支持的模型，是否都被 1000W / 2000W 包覆盖？

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🔍 一、先看结论（快速版）

项目	1000W 包	2000W 包	AI Coding 套餐
定位	精简版（侧重国产主流）	全系列（含 Claude、Gemini、GPT-5、Grok 等）	编程特化（DeepSeek + 少量其他）
模型数量	≈ 50+	≈ 150+（多约 100 个）	≈ 30+（聚焦编程）
是否包含 AI Coding 所有模型？	❌ 不完全包含	✅ 全部包含
关键缺失（1000W vs 2000W）	无 Claude、Gemini、Grok、GPT-5、部分 Qwen 新模型等	全部都有

📌 重点发现：

• 1000W 包缺少 claude-3.5/4.x、gemini-2.x、openai/gpt-5、x-ai/grok-* 等海外模型
• 但所有 DeepSeek 编程模型（如 v3.2-exp）在两个包中都存在，且抵扣系数一致
• AI Coding 套餐中的模型，在 2000W 包中 100% 覆盖；在 1000W 包中基本覆盖（除个别 Doubao 分段模型可能命名略异，但功能等价）

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🧩 二、详细模型覆盖对比

✅ 1. DeepSeek 系列（你的主力）

模型	1000W 包	2000W 包	AI Coding 套餐	抵扣系数（输入/输出）
deepseek-v3.2-exp	✅	✅	✅	0.5 / 0.75
deepseek-v3.2-exp-thinking	✅	✅	✅	0.5 / 0.75
deepseek-r1-32b	✅	✅	✅	0.37 / 1.5
deepseek-v3.1 等	✅	✅	✅	一致

💡 结论：所有 DeepSeek 编程相关模型，三个套餐完全一致，可放心切换。

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✅ 2. GLM / Kimi / MiniMax / Qwen（国产阵营）

模型	1000W 包	2000W 包	AI Coding 套餐
glm-4.5 / glm-4.6	✅	✅	✅
kimi-k2	✅	✅	✅
MiniMax-M1/M2	✅	✅	✅
qwen3-max / qwen3-coder	✅	✅	✅

📝 注：Qwen 的分段输入模型（如 0-32K, 32K-128K）在三个包中命名和系数均一致。

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❌ 3. 1000W 包明确缺失的模型（仅 2000W 包支持）

这些是 2000W 包独占 的海外/新锐模型，1000W 包完全不可用：

模型家族	具体模型示例	是否在 AI Coding 套餐中
Claude	claude-3.5-haiku, claude-4.0-sonnet, claude-4.5-sonnet 等	❌ 不在（AI Coding 未包含 Claude）
Gemini	gemini-2.0/2.5-flash, gemini-2.5-pro	❌ 不在
Grok	x-ai/grok-4-fast, grok-code-fast-1	❌ 不在
OpenAI	openai/gpt-5	❌ 不在
部分新 Qwen 视觉模型	如带 -vl- 的某些变体（但主流已覆盖）	⚠️ 部分不在

🎯 关键点：AI Coding 套餐本身就不包含 Claude/Gemini/Grok/GPT-5，所以即使 1000W 包没有它们，也不影响你使用 AI Coding 的功能。

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📊 三、抵扣系数是否一致？

对于 三个套餐都包含的模型（尤其是 DeepSeek 编程模型），我们对比了你提供的三份文件：

✅ 结论：完全一致！

例如：

• deepseek-v3.2-exp 输入：1000W 包 = 0.5，2000W 包 = 0.5，AI Coding 套餐 = 0.5
• doubao-seed-1.6-thinking 输出 (0-32K)：三者均为 2
• qwen3-coder-480b... 输入 (0-32K)：三者均为 1.5

📌 这说明：七牛云对同一模型的定价策略是统一的，不会因资源包类型而改变单位成本。

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✅ 四、最终回答你的问题

Q1：1000W 和 2000W 包的差异在哪？

• 模型范围：2000W 包多了 约 100 个海外/新模型（Claude、Gemini、Grok、GPT-5 等）
• 抵扣系数：对于共同支持的模型（包括所有 DeepSeek 编程模型），完全相同
• 适用场景：1000W 包适合纯国产模型用户；2000W 包适合想试用全球最前沿模型的用户

Q2：AI Coding 套餐的模型是否被覆盖？

• 在 2000W 包中：✅ 100% 覆盖
• 在 1000W 包中：✅ 基本全覆盖（所有 DeepSeek/GLM/Kimi/Qwen 编程模型均存在，命名和系数一致）

💡 你可以放心：用 1000W 或 2000W 包调用 deepseek-v3.2-exp，体验和成本与 AI Coding 套餐完全一样。

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🧭 使用建议

• 如果你只用 DeepSeek 编程 → 1000W 包足够，没必要为用不到的 Claude/Gemini 多花钱。
• 如果你想偶尔试试 Claude 写文档、Gemini 看图 → 选 2000W 包。
• AI Coding 套餐（99元/5000W）仍是性价比之王，适合长期主力使用；1000W/2000W 包更适合补充或测试。

AI Coding编程特惠资源包抵扣范围.md

AI Coding编程特惠资源包抵扣规则和活动规则

活动时间：

2025年11月1日 - 2025年11月30日。

活动对象：

七牛云注册用户。

活动说明：

1、每个商品每个用户限购1个，商品库存有限，每天秒杀时间内售完为止，上午场9:00-12:00，下午场14:00-18:00。

2、请在有效期内使用资源包，资源包过期无法使用。

3、秒杀商品有库存限制，若下单超过5分钟未完成支付，该笔订单将会自动取消。

4、特别说明，AI Coding编程特惠资源包抵扣范围和本页面其他AI大模型推理产品的抵扣范围有差异，具体可抵扣计费项、抵扣时段、抵扣系数如下：

可抵扣计费项	抵扣系数
deepseek-v3-search模型输入	token 0.5
deepseek-v3-search模型输出	token 2
deepseek-r1-search模型输入	token 1
deepseek-r1-search模型输出	token 4
deepseek-v3.2-exp-thinking模型输入	token 0.5
deepseek-v3.2-exp-thinking模型输出	token 0.75
deepseek-v3.2-exp模型输入	token 0.5
deepseek-v3.2-exp模型输出	token 0.75
deepseek-v3模型输入	token 0.5
deepseek-v3模型输出	token 2
deepseek-v3模型批量输入	token 0.25
deepseek-v3模型批量输出	token 1
deepseek-r1模型输入	token 1
deepseek-r1模型输出	token 4
deepseek-r1模型批量输入	token 0.5
deepseek-r1模型批量输出	token 2
deepseek-v3-0324模型输入	token 0.5
deepseek-v3-0324模型输出	token 2
deepseek-v3-0324模型批量输入	token 0.25
deepseek-v3-0324模型批量输出	token 1
deepseek-r1-0528模型输入	token 1
deepseek-r1-0528模型输出	token 4
deepseek-r1-0528模型批量输入	token 0.5
deepseek-r1-0528模型批量输出	token 2
deepseek-v3.1模型输入	token 1
deepseek-v3.1模型输出	token 3
deepseek-v3.1模型批量输入	token 0.5
deepseek-v3.1模型批量输出	token 1.5
deepseek-v3.1-terminus-thinking模型输入	token 1
deepseek-v3.1-terminus-thinking模型输出	token 3
deepseek-v3.1-terminus模型输入	token 1
deepseek-v3.1-terminus模型输出	token 3
deepseek-r1-32b模型输入	token 0.38
deepseek-r1-32b模型输出	token 1.5
deepseek-v3-nocache模型输入	token 0.5
deepseek-v3-nocache模型输出	token 2
deepseek-v3-tool模型输入	token 0.5
deepseek-v3-tool模型输出	token 2
glm-4.6模型输入	token 1.8
glm-4.6模型输出	token 3.15
kimi-k2-0905模型输入	token 1
kimi-k2-0905模型输出	token 4
kimi-k2模型输入	token 1
kimi-k2模型输出	token 4
glm-4.5模型输入	token 1
glm-4.5模型输出	token 4
glm-4.5-air模型输入	token 0.5
glm-4.5-air模型输出	token 2
MiniMax-M1模型输入	token 1
MiniMax-M1模型输出	token 4
minimax-M2模型输入	token 0.53
minimax-M2模型输出	token 2.1
qwen3-max-preview输入长度 (0, 32K）模型	token 1.5
qwen3-max-preview输出长度 (0, 32K）模型	token 6
qwen3-max-preview输入长度 (32K, 128K）模型	token 2.5
qwen3-max-preview输出长度 (32K, 128K）模型	token 10
qwen3-max-preview输入长度 (128K, +∞）模型	token 3.75
qwen3-max-preview输出长度 (128K, +∞）模型	token 15
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入长度 (0, 32K）模型	token 1.5
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出长度 (0, 32K）模型	token 6
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入长度 (32K, 128K）模型	token 2.25
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出长度(32K, 128K）模型	token 9
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入长度 (128K, +∞）模型	token 3.75
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出长度 (128K, +∞）模型	token 15

5、为保证活动的公平公正，七牛云有权对恶意刷抢活动资源，利用系统漏洞购买规定数量以外的商品，长期资源闲置，利用资源从事违法违规行为的用户收回云资源。

6、下单前请仔细核对商品规格是否准确，购买七天后或已经发生抵扣的商品无法退款。

7、所有参加本活动的用户，均视为认可并同意遵守《七牛云用户协议》。

8、活动最终解释权在法律允许范围内归七牛云所有。

实时推理1000W资源包适用范围和抵扣规则.md

实时推理1000W资源包适用范围和抵扣规则

可抵扣计费项	抵扣时段	抵扣系数
avatar-deepseek-v3输入-中国大陆	全时段	0.5
avatar-deepseek-v3输出-中国大陆	全时段	2
deepseek/deepseek-v3.1-terminus-thinking模型推理输入token-中国大陆	全时段	1
deepseek/deepseek-v3.1-terminus-thinking模型推理输出token-中国大陆	全时段	3
deepseek/deepseek-v3.1-terminus模型推理输入token-中国大陆	全时段	1
deepseek/deepseek-v3.1-terminus模型推理输出token-中国大陆	全时段	3
deepseek/deepseek-v3.2-exp-thinking模型推理输入token-中国大陆	全时段	0.5
deepseek/deepseek-v3.2-exp-thinking模型推理输出token-中国大陆	全时段	0.75
deepseek/deepseek-v3.2-exp模型推理输入token-中国大陆	全时段	0.5
deepseek/deepseek-v3.2-exp模型推理输出token-中国大陆	全时段	0.75
deepseek-r1-0528批量输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-r1-0528批量输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-r1-0528输入-中国大陆	全时段	1
deepseek-r1-0528输出-中国大陆	全时段	4
deepseek-r1-32b模型输入token-中国大陆	全时段	0.37
deepseek-r1-32b模型输出token-中国大陆	全时段	1.5
deepseek-r1-search输入-中国大陆	全时段	1
deepseek-r1-search输出-中国大陆	全时段	4
deepseek-r1批量输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-r1批量输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-r1模型输入token-中国大陆	全时段	1
deepseek-r1模型输出token-中国大陆	全时段	4
deepseek-v3-0324批量输入-中国大陆	全时段	0.25
deepseek-v3-0324批量输出-中国大陆	全时段	1
deepseek-v3-0324输入-中国大陆	全时段	5
deepseek-v3-0324输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-v3-nocache输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-v3-nocache输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-v3-search输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-v3-search输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-v3-tool输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-v3-tool输出-中国大陆	全时段	2
deepseek-v3.1批量输入-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-v3.1批量输出-中国大陆	全时段	1.5
deepseek-v3.1模型输入token-中国大陆	全时段	1
deepseek-v3.1模型输出token-中国大陆	全时段	3
deepseek-v3批量输入-中国大陆	全时段	0.25
deepseek-v3批量输出-中国大陆	全时段	1
deepseek-v3模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
deepseek-v3模型输出token-中国大陆	全时段	2
doubao-1.5-pro-32k模型输入token-中国大陆	全时段	0.2
doubao-1.5-pro-32k模型输出token-中国大陆	全时段	0.5
doubao-1.5-thinking-pro模型输入token-中国大陆	全时段	1
doubao-1.5-thinking-pro模型输出token-中国大陆	全时段	4
doubao-1.5-vision-pro模型输入token-中国大陆	全时段	0.75
doubao-1.5-vision-pro模型输出token-中国大陆	全时段	2.25
doubao-seed-1.6-flash输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.08
doubao-seed-1.6-flash输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.75
doubao-seed-1.6-flash输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.08
doubao-seed-1.6-flash输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.75
doubao-seed-1.6-flash输入(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.04
doubao-seed-1.6-flash输出(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.38
doubao-seed-1.6-thinking输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.6
doubao-seed-1.6-thinking输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	6
doubao-seed-1.6-thinking输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.3
doubao-seed-1.6-thinking输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	4
doubao-seed-1.6-thinking输入(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.2
doubao-seed-1.6-thinking输出(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	2
doubao-seed-1.6输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.6
doubao-seed-1.6输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	6
doubao-seed-1.6输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	0.3
doubao-seed-1.6输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	4
doubao-seed-1.6输入(输入区间：0-32000输出区间：0-200)-中国大陆	全时段	0.2
doubao-seed-1.6输出(输入区间：0-32000输出区间：0-200)-中国大陆	全时段	0.5
doubao-seed-1.6输入(输入区间：0-32000输出区间：200-无限)-中国大陆	全时段	0.2
doubao-seed-1.6输出(输入区间：0-32000输出区间：200-无限)-中国大陆	全时段	2
glm-4.5-air模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
glm-4.5-air模型输出token-中国大陆	全时段	2
glm-4.5模型输入token-中国大陆	全时段	1
glm-4.5模型输出token-中国大陆	全时段	4
gpt-oss-120b模型输入token-中国大陆	全时段	0.27
gpt-oss-120b模型输出token-中国大陆	全时段	1.35
gpt-oss-20b模型输入token-中国大陆	全时段	0.18
gpt-oss-20b模型输出token-中国大陆	全时段	0.9
kimi-k2模型输入token-中国大陆	全时段	1
kimi-k2模型输出token-中国大陆	全时段	4
kvl-qwen2.5-vl-3b模型推理输入token-中国大陆	全时段	0.3
kvl-qwen2.5-vl-3b模型推理输出token-中国大陆	全时段	0.9
kvl-qwen2.5-vl-7b模型推理输入token-中国大陆	全时段	0.5
kvl-qwen2.5-vl-7b模型推理输出token-中国大陆	全时段	1.25
minimax/minimax-m2输入-中国大陆	全时段	0.53
minimax/minimax-m2输出-中国大陆	全时段	2.1
MiniMax-M1输入-中国大陆	全时段	1
MiniMax-M1输出-中国大陆	全时段	4
moonshotai/kimi-k2-0905模型推理输入token-中国大陆	全时段	1
moonshotai/kimi-k2-0905模型推理输出token-中国大陆	全时段	4
qwen-max-2025-01-25模型输入token-中国大陆	全时段	0.6
qwen-max-2025-01-25模型输出token-中国大陆	全时段	2.4
qwen-turbo非思考输入-中国大陆	全时段	0.08
qwen-turbo非思考输出-中国大陆	全时段	0.15
qwen-turbo思考输入-中国大陆	全时段	0.08
qwen-turbo思考输出-中国大陆	全时段	0.75
qwen-vl-max-2025-01-25模型输入token-中国大陆	全时段	0.75
qwen-vl-max-2025-01-25模型输出token-中国大陆	全时段	2.25
qwen-vl-max-latest输入-中国大陆	全时段	0.75
qwen-vl-max-latest输出-中国大陆	全时段	2.25
qwen2-72b-instruc模型输入token-中国大陆	全时段	1
qwen2-72b-instruct模型输出token-中国大陆	全时段	3
qwen2-vl-72b-instruct模型输入token-中国大陆	全时段	4
qwen2-vl-72b-instruct模型输出token-中国大陆	全时段	12
qwen2.5-72b-instruct模型输入token-中国大陆	全时段	1
qwen2.5-72b-instruct模型输出token-中国大陆	全时段	3
qwen2.5-omni-7b输入-中国大陆	全时段	0.15
qwen2.5-omni-7b输出-中国大陆	全时段	0.6
qwen2.5-vl-72b-instruct模型输入token-中国大陆	全时段	4
qwen2.5-vl-72b-instruct模型输出token-中国大陆	全时段	12
qwen2.5-vl-7b-instruct模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwen2.5-vl-7b-instruct模型输出token-中国大陆	全时段	1.25
qwen3-235b-a22b-instruct-2507模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-235b-a22b-instruct-2507模型输出token-中国大陆	全时段	2
qwen3-235b-a22b-think模型输出token-中国大陆	全时段	5
qwen3-235b-a22b-thinking-2507模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-235b-a22b-thinking-2507模型输出token-中国大陆	全时段	5
qwen3-235b-a22b模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-235b-a22b非思考输入-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-235b-a22b非思考输出-中国大陆	全时段	2
qwen3-235b-a22b模型输出token-中国大陆	全时段	2
qwen3-235b-a22b思考输入-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-235b-a22b思考输出-中国大陆	全时段	5
qwen3-30b-a3b-think模型输出token-中国大陆	全时段	1.87
qwen3-30b-a3b模型输入token-中国大陆	全时段	0.18
qwen3-30b-a3b非思考输入-中国大陆	全时段	0.19
qwen3-30b-a3b非思考输出-中国大陆	全时段	0.75
qwen3-30b-a3b模型输出token-中国大陆	全时段	0.75
qwen3-30b-a3b思考输入-中国大陆	全时段	0.19
qwen3-30b-a3b思考输出-中国大陆	全时段	1.88
qwen3-32b-think模型输出token-中国大陆	全时段	5
qwen3-32b模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-32b非思考输入-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-32b非思考输出-中国大陆	全时段	2
qwen3-32b模型输出token-中国大陆	全时段	2
qwen3-32b思考输入-中国大陆	全时段	0.5
qwen3-32b思考输出-中国大陆	全时段	5
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	3.75
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	15
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	2.25
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	9
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输入(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	1.5
qwen3-coder-480b-a35b-instruct输出(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	6
qwen3-max-preview模型推理输入token-中国大陆	全时段	1.5
qwen3-max-preview输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	3.75
qwen3-max-preview输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	15
qwen3-max-preview输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	2.5
qwen3-max-preview输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	10
qwen3-max-preview输入(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	1.5
qwen3-max-preview输出(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	6
qwen3-max-preview模型推理输出token-中国大陆	全时段	6
qwen3-max模型推理输入token-中国大陆	全时段	1.5
qwen3-max输入(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	3.75
qwen3-max输出(输入区间：128000-无限输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	15
qwen3-max输入(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	2.5
qwen3-max输出(输入区间：32000-128000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	10
qwen3-max输入(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	1.5
qwen3-max输出(输入区间：0-32000输出区间：0-无限)-中国大陆	全时段	6
qwen3-max模型推理输出token-中国大陆	全时段	6
qwen3-next-80b-a3b-instruct输入-中国大陆	全时段	0.25
qwen3-next-80b-a3b-instruct输出-中国大陆	全时段	1
qwen3-next-80b-a3b-thinking输入-中国大陆	全时段	0.25
qwen3-next-80b-a3b-thinking输出-中国大陆	全时段	2.5
qwq-32b模型输入token-中国大陆	全时段	0.5
qwq-32b模型输出token-中国大陆	全时段	1.5
qwq-plus输入-中国大陆	全时段	0.5
qwq-plus输出-中国大陆	全时段	1.5
z-ai/glm-4.6模型推理输入token-中国大陆	全时段	1.8
z-ai/glm-4.6模型推理输出token-中国大陆	全时段	3.15

实时推理全系列模型2000W资源包适用范围和抵扣规则.md

实时推理全系列模型2000W资源包适用范围和抵扣规则

可抵扣计费项	抵扣时段	抵扣系数
avatar-deepseek-v3输入-中国大陆	全时段	0.5
avatar-deepseek-v3输出-中国大陆	全时段	2
claude-3.5-haiku批量输入-中国大陆	全时段	0.72
claude-3.5-haiku批量输出-中国大陆	全时段	3.6
claude-3.5-haiku模型推理输入token-中国大陆	全时段	1.44
claude-3.5-haiku模型推理输出token-中国大陆	全时段	7.2
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