Модели Foundry, проданные непосредственно в Azure

Замечание

Этот документ относится к порталу Microsoft Foundry (классическая модель).

Замечание

Этот документ относится к порталу Microsoft Foundry (new).

В этой статье перечислены некоторые модели Microsoft Foundry, проданные непосредственно Azure, а также их возможности, типы развертывания и регионы доступности, за исключением устаревших и устаревших моделей. Список моделей Azure OpenAI, поддерживаемых службой агента Foundry, см. в статье "Модели, поддерживаемые службой агента".

Модели, проданные непосредственно Azure, включают все модели Azure OpenAI и определенные, выбранные модели из лучших поставщиков.

В зависимости от типа проекта, используемого в Microsoft Foundry, вы увидите другой выбор моделей. В частности, если вы используете проект Foundry, построенный на ресурсе Foundry, вы увидите модели, доступные для стандартного развертывания в ресурсе Foundry. В качестве альтернативы, если вы используете проект на основе концентратора, размещенный в центре Foundry, вы увидите модели, доступные для развертывания в управляемой среде вычислений и бессерверных API. Эти выборки модели часто перекрываются, так как многие модели поддерживают несколько вариантов развертывания.

Модели Foundry доступны для стандартного развертывания в ресурсе Foundry.

Дополнительные сведения об атрибутах моделей Foundry, проданных непосредственно в Azure, см. в статье "Изучение моделей Foundry".

Замечание

Модели Foundry, проданные непосредственно в Azure, также включают в себя выбор моделей из следующих основных поставщиков моделей:

Black Forest Labs: FLUX.1-Kontext-pro, FLUX-1.1-pro
DeepSeek: DeepSeek-V3.1, , DeepSeek-V3-0324DeepSeek-R1-0528DeepSeek-R1
Мета: Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8, Llama-3.3-70B-Instruct
Корпорация Майкрософт: MAI-DS-R1
Мистраль: mistral-document-ai-2505
xAI: grok-code-fast-1, , grok-3grok-3-minigrok-4-fast-reasoning, grok-4-fast-non-reasoninggrok-4

Чтобы узнать об этих моделях, перейдите в другие коллекции моделей в верхней части этой статьи.

Azure OpenAI в моделях Microsoft Foundry

Azure OpenAI работает с различным набором моделей с разными возможностями и ценовыми точками. Доступность модели зависит от региона и облака. Сведения о доступности модели Azure для государственных организаций см. в Azure OpenAI в Azure для государственных организаций.

Models	Description
Серия GPT-5.1	NEW`gpt-5.1`, , `gpt-5.1-chat`, `gpt-5.1-codexgpt-5.1-codex-mini`
Сора	НОВАЯ сора-2
Серия GPT-5	gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat
gpt-oss	Модели причин открытого веса
codex-mini	Точно настроенная версия o4-mini.
Серия GPT-4.1	gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano
model-router	Модель, которая интеллектуально выбирает из набора базовых моделей чата, чтобы ответить на заданный запрос.
computer-use-preview	Экспериментальная модель, обученная для использования с инструментом API Responses для работы с компьютером.
модели o-серии	Модели рассуждений с расширенным решением проблем и повышением фокуса и возможностей.
GPT-4o, GPT-4o mini и GPT-4 Turbo	Способные модели Azure OpenAI с многомодальными версиями, которые могут принимать как текст, так и изображения в качестве входных данных.
GPT-4	Набор моделей, которые улучшают GPT-3.5 и могут понимать и создавать естественный язык и код.
GPT-3.5	Набор моделей, которые улучшают GPT-3 и могут понимать и создавать естественный язык и код.
Embeddings	Набор моделей, способных преобразовывать текст в числовую векторную форму для обеспечения сходства текстов.
генерация изображений	Серия моделей, которые могут создавать исходные изображения на естественном языке.
`Video generation`	Модель, которая может создавать исходные видео-сцены из текстовых инструкций.
Аудио	Серия моделей для преобразования речи в текст, перевод и текст в речь. Звуковые модели GPT-4o поддерживают речь с низкой задержкой , взаимодействие с речью вне беседы или создание звука.

ГПТ-5.1

Доступность по регионам

Модель	Регион
`gpt-5.1`	Восточный регион США 2 и Центральный регион Швеции (Global Standard и DataZone Standard)
`gpt-5.1-chat`	Восточная часть США2 и Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`gpt-5.1-codex`	Восточная часть США2 и Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`gpt-5.1-codex-mini`	Восточная часть США2 и Центральная Швеция (глобальный стандарт)

Регистрация необходима для доступа к gpt-5.1 и gpt-5.1-codex.

Доступ будет предоставлен на основе критериев соответствия требованиям Майкрософт. Клиенты, которые ранее подавали заявку и получили доступ к модели с ограниченным доступом, не нужно подавать заявку снова, так как утвержденные подписки автоматически будут предоставлены доступ при выпуске модели.

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных токенов	Учебные данные (вплоть до)
`gpt-5.1` (2025-11-13)	- Рассуждение — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей.	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	30 сентября 2024 г.
`gpt-5.1-chat` (2025-11-13)	- Рассуждение — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов.	128,000 Входные данные: 111 616 Выходные данные: 16 384	16,384	30 сентября 2024 г.
`gpt-5.1-codex` (2025-11-13)	- Только API ответов . — Обработка текста и изображений — структурированные выходные данные. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей — Оптимизировано для расширения Codex CLI и Codex VS Code	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	30 сентября 2024 г.
`gpt-5.1-codex-mini` (2025-11-13)	- Только API ответов . — Обработка текста и изображений — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей — Оптимизировано для расширения Codex CLI и Codex VS Code	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	30 сентября 2024 г.

Это важно

gpt-5.1 reasoning_effort по умолчанию равен none. При обновлении с предыдущих моделей рассуждений до gpt-5.1, помните, что может потребоваться обновить ваш код, чтобы явно указать уровень reasoning_effort, если вы хотите, чтобы произошло рассуждение.
gpt-5.1-chat добавляет встроенные возможности рассуждений. Как и другие модели причин , они не поддерживают такие параметры temperature. При переходе от использования gpt-5-chat (которая не является моделью рассуждения) к gpt-5.1-chat убедитесь, что вы удаляете из кода все пользовательские параметры, такие как temperature, которые не поддерживаются моделями рассуждения.

GPT-5

Доступность по регионам

Модель	Регион
`gpt-5` (2025-08-07)	См. таблицу моделей.
`gpt-5-mini` (2025-08-07)	См. таблицу моделей.
`gpt-5-nano` (2025-08-07)	См. таблицу моделей.
`gpt-5-chat` (2025-08-07)	См. таблицу моделей.
`gpt-5-chat` (2025-10-03)	Восточная часть США2 (глобальный стандарт) и Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`gpt-5-codex` (2025-09-11)	Восточная часть США2 (глобальный стандарт) и Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`gpt-5-pro` (2025-10-06)	Восточная часть США2 (глобальный стандарт) и Центральная Швеция (глобальный стандарт)

Регистрация необходима для доступа к моделям gpt-5-pro, gpt-5 и gpt-5-codex.
gpt-5-mini, gpt-5-nanoи gpt-5-chat не требуют регистрации.

Доступ будет предоставлен на основе критериев соответствия требованиям Майкрософт. Клиенты, которые ранее подали заявку и получили доступ, не должны повторно подавать заявку, так как их утвержденные подписки автоматически получат доступ при выпуске модели.

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных токенов	Учебные данные (вплоть до)
`gpt-5` (2025-08-07)	- Рассуждение — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей.	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	30 сентября 2024 г.
`gpt-5-mini` (2025-08-07)	- Рассуждение — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей.	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	31 мая 2024 г.
`gpt-5-nano` (2025-08-07)	- Рассуждение — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей.	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	31 мая 2024 г.
`gpt-5-chat` (2025-08-07) Preview	— API завершения чата. - API ответов. - Входные данные: текст и изображение - Выходные данные: только текст	128,000	16,384	30 сентября 2024 г.
`gpt-5-chat` (2025-10-03) Предварительный просмотр¹	— API завершения чата. - API ответов. - Входные данные: текст и изображение - Выходные данные: только текст	128,000	16,384	30 сентября 2024 г.
`gpt-5-codex` (2025-09-11)	- Только API ответов . - Входные данные: текст и изображение - Выходные данные: только текст — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. - Полная сводка возможностей — Оптимизировано для расширения Codex CLI и Codex VS Code	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	-
`gpt-5-pro` (2025-10-06)	- Рассуждение - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции и инструменты - Полная сводка возможностей.	400,000 Входные данные: 272 000 Выходные данные: 128 000	128,000	30 сентября 2024 г.

Замечание

¹gpt-5-chat версия 2025-10-03 представляет значительное улучшение, ориентированное на эмоциональный интеллект и возможности психического здоровья. Это обновление интегрирует специализированные наборы данных и усовершенствованные стратегии реагирования для улучшения способности модели:

Узнайте и интерпретируйте эмоциональный контекст более точно, способствуя более тонким и эмпатическим взаимодействиям.
Предоставляйте поддерживающие и ответственные ответы в разговорах, связанных с психическим здоровьем, обеспечивая деликатность и соблюдение лучших практик.

Эти улучшения стремятся сделать GPT-5-чат более учитывающим контекст, ориентированным на человека и надежным в сценариях, где важно учитывать эмоциональный тон и благополучие.

gpt-oss

Доступность по регионам

Модель	Регион
`gpt-oss-120b`	Все регионы Azure OpenAI

Capabilities

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных токенов	Учебные данные (вплоть до)
`gpt-oss-120b` (предварительная версия)	— только текст в/тексте — API завершения чата - Потоковое воспроизведение — Вызов функции — структурированные выходные данные -Рассуждение — доступно для развертывания¹ и с помощью управляемых вычислений	131,072	131,072	31 мая 2024 г.
`gpt-oss-20b` (предварительная версия)	— только текст в/тексте — API завершения чата - Потоковое воспроизведение — Вызов функции — структурированные выходные данные -Рассуждение — доступно с помощью управляемых вычислений и литейных локальных вычислений	131,072	131,072	31 мая 2024 г.

¹ В отличие от других моделей gpt-oss-120b Azure OpenAI, требуется проект Foundry для развертывания модели.

Развертывание с помощью кода

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"

Серия GPT-4.1

Доступность по регионам

Модель	Регион
`gpt-4.1` (2025-04-14)	См. таблицу моделей.
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	См. таблицу моделей.
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	См. таблицу моделей.

Capabilities

Это важно

Известная проблема влияет на все модели серии GPT 4.1. Крупные определения вызовов инструментов или функций, превышающие 300 000 маркеров, приводят к сбоям, даже если не достигнут предел контекста маркера в 1 млн.

Ошибки могут отличаться на основе вызовов API и базовых характеристик полезных данных.

Ниже приведены сообщения об ошибках ДЛЯ API завершения чата:

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'}}

Ниже приведено сообщение об ошибке ДЛЯ API ответов:

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}}

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных маркеров	Обучающие данные (до)
`gpt-4.1` (2025-04-14)	— ввод текста и изображения — вывод текста — API завершения чата — API ответов - Потоковое воспроизведение — Вызов функции — структурированные выходные данные (завершение чата)	- 1,047,576 — 128 000 (подготовленные управляемые развертывания) — 300 000 (пакетные развертывания)	32,768	31 мая 2024 г.
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	— ввод текста и изображения — вывод текста — API завершения чата — API ответов - Потоковое воспроизведение — Вызов функции — структурированные выходные данные (завершение чата)	- 1,047,576 — 128 000 (подготовленные управляемые развертывания) — 300 000 (пакетные развертывания)	32,768	31 мая 2024 г.
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	— ввод текста и изображения — вывод текста — API завершения чата — API ответов - Потоковое воспроизведение — Вызов функции — структурированные выходные данные (завершение чата)	- 1,047,576 — 128 000 (подготовленные управляемые развертывания) — 300 000 (пакетные развертывания)	32,768	31 мая 2024 г.

computer-use-preview

Экспериментальная модель, обученная для использования с инструментом API ответов.

Его можно использовать с сторонними библиотеками, чтобы позволить модели управлять вводом мыши и клавиатуры, а также получать контекст из снимков экрана текущей среды.

Caution

Мы не рекомендуем использовать предварительные версии моделей в рабочей среде. Мы обновим все развертывания моделей предварительной версии до будущих версий предварительной версии или до последней стабильной общедоступной версии. Модели, назначенные предварительной версией, не соответствуют стандартному жизненному циклу модели Azure OpenAI.

Для доступа computer-use-previewтребуется регистрация. Доступ предоставляется на основе критериев соответствия корпорации Майкрософт. Клиенты, имеющие доступ к другим моделям ограниченного доступа, по-прежнему должны запрашивать доступ к этой модели.

Чтобы запросить доступ, перейдите к приложениюcomputer-use-preview модели ограниченного доступа. При предоставлении доступа необходимо создать развертывание для модели.

Доступность по регионам

Модель	Регион
`computer-use-preview`	См. таблицу моделей.

Capabilities

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных маркеров	Обучающие данные (до)
`computer-use-preview` (2025-03-11)	Специализированная модель для использования с инструментом API ответов -Инструменты - Стриминг — Текст (входные и выходные данные) — изображение (входные данные)	8,192	1,024	Октябрь 2023

модели o-серии

Модели O-серии Azure OpenAI предназначены для решения задач по устранению причин и решению проблем с повышенным фокусом и возможностями. Эти модели тратят больше времени на обработку и понимание запроса пользователя, что делает их исключительно сильными в таких областях, как наука, программирование и математика, по сравнению с предыдущими итерациями.

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (токены)	Обучающие данные (до)
`codex-mini` (2025-05-16)	Точно настроенная версия `o4-mini`. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции и инструменты. Полная сводка возможностей.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	31 мая 2024 г.
`o3-pro` (2025-06-10)	- API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции и инструменты. Полная сводка возможностей.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	31 мая 2024 г.
`o4-mini` (2025-04-16)	- Новая модель рассуждений, предлагающая расширенные возможности аргументирования. — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции и инструменты. Полная сводка возможностей.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	31 мая 2024 г.
`o3` (2025-04-16)	- Новая модель рассуждений, предлагающая расширенные возможности аргументирования. — API завершения чата. - API ответов. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции, инструменты и параллельные вызовы инструментов. Полная сводка возможностей.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	31 мая 2024 г.
`o3-mini` (2025-01-31)	- Расширенные способности рассудка. — структурированные выходные данные. — обработка только для текста. — Функции и инструменты.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	Октябрь 2023
`o1` (2024-12-17)	- Расширенные способности рассудка. — структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — Функции и инструменты.	Входные данные: 200 000 Результат: 100 000	Октябрь 2023
`o1-preview` (2024-09-12)	Более ранняя предварительная версия.	Вход: 128 000 Выход: 32 768	Октябрь 2023
`o1-mini` (2024-09-12)	Более быстрый и более экономичный вариант в серии o1 идеально подходит для задач программирования, требующих скорости и снижения потребления ресурсов. — Глобальное развертывание уровня "Стандартный", доступное по умолчанию. — Развертывания уровня "Стандартный" (региональные) в настоящее время доступны только для тех клиентов, которые получили доступ в рамках выпуска ограниченного `o1-preview` доступа.	Вход: 128 000 Результат: 65 536	Октябрь 2023

Дополнительные сведения о расширенных моделях серии o см. в статье "Начало работы с моделями причин".

Доступность по регионам

Модель	Регион
`codex-mini`	Восточная часть США 2 и Центральная Швеция (глобальный стандарт).
`o3-pro`	Восточная часть США 2 и Центральная Швеция (глобальный стандарт).
`o4-mini`	См. таблицу моделей.
`o3`	См. таблицу моделей.
`o3-mini`	См. таблицу моделей.
`o1`	См. таблицу моделей.
`o1-preview`	См. таблицу моделей. Эта модель доступна только для клиентов, которым предоставлен доступ в рамках исходного ограниченного доступа.
`o1-mini`	См. таблицу моделей.

GPT-4o и GPT-4 Turbo

GPT-4o интегрирует текст и изображения в одну модель, что позволяет одновременно обрабатывать несколько типов данных. Этот многомодальный подход повышает точность и скорость реагирования на взаимодействие с компьютером. GPT-4o соответствует GPT-4 Turbo в задачах английского текста и программирования, обеспечивая более высокую производительность в задачах, отличных от английского языка, и задачах визуального зрения, устанавливая новые тесты для возможностей искусственного интеллекта.

Модели GPT-4 и GPT-4 Turbo

Эти модели можно использовать только с API завершения чата.

Сведения о том, как Azure OpenAI обрабатывает обновления версий модели, см. в версиях модели. Ознакомьтесь с моделями, чтобы узнать, как просматривать и настраивать параметры версии модели для развертываний GPT-4.

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (токены)	Обучающие данные (до)
`gpt-4o` (2024-11-20) GPT-4o (Omni)	— структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — режим JSON. — параллельный вызов функции. — улучшенная точность и скорость реагирования. — Паритетность с английским текстом и задачами программирования по сравнению с GPT-4 Turbo с Vision. — высокая производительность на языках, отличных от английского языка, и в задачах визуального зрения. - Улучшенные творческие способности писать.	Вход: 128 000 Выходные данные: 16 384	Октябрь 2023
`gpt-4o` (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	— структурированные выходные данные. — Обработка текста и изображения. — режим JSON. — параллельный вызов функции. — улучшенная точность и скорость реагирования. — Паритетность с английским текстом и задачами программирования по сравнению с GPT-4 Turbo с Vision. — высокая производительность на языках, отличных от английского языка, и в задачах визуального зрения.	Вход: 128 000 Выходные данные: 16 384	Октябрь 2023
`gpt-4o-mini` (2024-07-18) GPT-4o mini	— Быстрая, недорогая, способная модель, идеально подходящая для замены моделей серии GPT-3.5 Turbo. — Обработка текста и изображения. — режим JSON. — параллельный вызов функции.	Вход: 128 000 Выходные данные: 16 384	Октябрь 2023
`gpt-4o` (2024-05-13) GPT-4o (Omni)	— Обработка текста и изображения. — режим JSON. — параллельный вызов функции. — улучшенная точность и скорость реагирования. — Паритетность с английским текстом и задачами программирования по сравнению с GPT-4 Turbo с Vision. — высокая производительность на языках, отличных от английского языка, и в задачах визуального зрения.	Вход: 128 000 Выходные данные: 4 096	Октябрь 2023
`gpt-4` (turbo-2024-04-09) GPT-4 Turbo с vision	Новая общедоступная модель. — Замена всех предыдущих моделей GPT-4 (`vision-preview`, `1106-Preview`, `0125-Preview`). - Доступность компонентов в настоящее время отличается в зависимости от метода ввода и типа развертывания.	Вход: 128 000 Выходные данные: 4 096	Декабрь 2023 г.

Caution

GPT-3.5

Модели GPT-3.5 могут понять и создать естественный язык или код. Наиболее эффективной и экономичной моделью в семействе GPT-3.5 является GPT-3.5 Turbo, оптимизированная для чата, а также хорошо подходит для традиционных задач завершения. GPT-3.5 Turbo доступен для использования с API завершения чата. Служба GPT-3.5 Turbo Instruct имеет аналогичные text-davinci-003 возможности при использовании API завершения вместо API завершения чата. Мы рекомендуем использовать GPT-3.5 Turbo и GPT-3.5 Turbo Instruct над устаревшими моделями GPT-3.5 и GPT-3.

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (токены)	Обучающие данные (до)
`gpt-35-turbo` (0125) новые	— режим JSON. — параллельный вызов функции. — воспроизводимые выходные данные (предварительная версия). — более высокая точность при реагировании в запрошенных форматах. — Включает исправление ошибки, вызвавшей проблему с кодировкой текста для вызовов функций, отличных от английского языка.	Входные данные: 16 385 Выходные данные: 4 096	Сентябрь 2021 г.
`gpt-35-turbo` (1106)	Более старая общедоступная модель. — режим JSON. — параллельный вызов функции. — воспроизводимые выходные данные (предварительная версия).	Входные данные: 16 385 Выходные данные: 4 096	Сентябрь 2021 г.
`gpt-35-turbo-instruct` (0914)	Только конечная точка завершения. — замена устаревших моделей завершения.	4,097	Сентябрь 2021 г.

Дополнительные сведения о взаимодействии с GPT-3.5 Turbo и API завершения чата см. в нашей подробной статье.

Встраивания

text-embedding-3-large является последней и самой способной моделью внедрения. Невозможно обновить между моделями внедрения. Чтобы перейти с использования text-embedding-ada-002text-embedding-3-large, необходимо создать новые внедрения.

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

Отчеты OpenAI, которые показывают, что модели внедрения большого и небольшого третьего поколения обеспечивают более высокую производительность многоязычного извлечения с помощью теста MIRACL . Они по-прежнему поддерживают производительность для английских задач с помощью теста MTEB .

Тест оценки	`text-embedding-ada-002`	`text-embedding-3-small`	`text-embedding-3-large`
Среднее значение MIRACL	31.4	44.0	54.9
Среднее значение MTEB	61.0	62.3	64.6

Модели внедрения третьего поколения поддерживают уменьшение размера внедрения с помощью нового dimensions параметра. Как правило, более крупные внедрения являются более дорогими с точки зрения вычислений, памяти и хранилища. При настройке количества измерений вы получаете больше контроля над общими затратами и производительностью. Параметр dimensions не поддерживается во всех версиях библиотеки Python OpenAI 1.x. Чтобы воспользоваться этим параметром, рекомендуется обновить до последней версии: pip install openai --upgrade

Тестирование тестов MTEB в OpenAI показало, что даже если размеры модели третьего text-embeddings-ada-002поколения сокращаются до меньше 1536 измерений, производительность остается немного лучше.

Модели создания изображений

Модели создания изображений создают изображения из текстовых запросов, которые предоставляет пользователь. Модели серии GPT-image-1 находятся в предварительной версии ограниченного доступа. DALL-E 3 обычно доступен для использования с интерфейсами REST API. DALL-E 2 и DALL-E 3 с клиентскими SDK доступны в предварительном просмотре.

Регистрация требуется для доступа gpt-image-1 или gpt-image-1-mini. Доступ предоставляется на основе критериев соответствия корпорации Майкрософт. Клиенты, имеющие доступ к другим моделям ограниченного доступа, по-прежнему должны запрашивать доступ к этой модели.

Чтобы запросить доступ, перейдите к приложениюgpt-image-1 модели ограниченного доступа. При предоставлении доступа необходимо создать развертывание для модели.

Доступность по регионам

Модель	Регион
`dall-e-3`	East US Australia East Центральная Швеция
`gpt-image-1`	Западная часть США 3 (глобальный стандарт) Восток США 2 (Глобальный стандарт) Север ОАЭ (глобальный стандарт) Центральная Польша (глобальный стандарт) Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`gpt-image-1-mini`	Западная часть США 3 (глобальный стандарт) Восток США 2 (Глобальный стандарт) Север ОАЭ (глобальный стандарт) Центральная Польша (глобальный стандарт) Центральная Швеция (глобальный стандарт)

Модели создания видео

Sora — это модель ИИ из OpenAI, которая может создавать реалистичные и образные видео сцены из текстовых инструкций. Sora находится в предварительной версии.

Доступность по регионам

Модель	Регион
`sora`	Восточная часть США 2 (глобальный стандарт) Центральная Швеция (глобальный стандарт)
`sora-2`	Восточная часть США 2 (глобальный стандарт) Центральная Швеция (глобальный стандарт)

Звуковые модели

Звуковые модели в Azure OpenAI доступны через API realtime, completions и интерфейсы audio API.

Aудиомодели GPT-4o

Звуковые модели GPT-4o являются частью семейства моделей GPT-4o и поддерживают низкую задержку, речь в, речевые взаимодействия или звуковое поколение.

Caution

Сведения о максимальных маркерах запроса и обучающих данных доступны в следующей таблице:

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (токены)	Обучающие данные (до)
`gpt-4o-mini-audio-preview` (2024-12-17) Аудио GPT-4o	Звуковая модель для создания звука и текста.	Вход: 128 000 Выходные данные: 16 384	Сентябрь 2023 г.
`gpt-4o-audio-preview` (2024-12-17) Аудио GPT-4o	Звуковая модель для создания звука и текста.	Вход: 128 000 Выходные данные: 16 384	Сентябрь 2023 г.
`gpt-4o-realtime-preview` (2025-06-03) Аудио GPT-4o	Звуковая модель для обработки звука в режиме реального времени.	Вход: 128 000 Выходные данные: 4 096	Октябрь 2023
`gpt-4o-realtime-preview` (2024-12-17) Аудио GPT-4o	Звуковая модель для обработки звука в режиме реального времени.	Вход: 128 000 Выходные данные: 4 096	Октябрь 2023
`gpt-4o-mini-realtime-preview` (2024-12-17) Аудио GPT-4o	Звуковая модель для обработки звука в режиме реального времени.	Вход: 128 000 Выходные данные: 4 096	Октябрь 2023
`gpt-realtime` (2025-08-28) (GA) `gpt-realtime-mini` (2025-10-06) `gpt-audio`(28.08.2025) `gpt-audio-mini`(06.10.2025)	Звуковая модель для обработки звука в режиме реального времени.	Входные данные: 28 672 Выходные данные: 4 096	Октябрь 2023

Чтобы сравнить доступность звуковых моделей GPT-4o во всех регионах, см. в таблице моделей.

API для работы с аудио

Звуковые модели с помощью /audio API можно использовать для преобразования речи в текст, перевод и текст в речь.

Модели преобразования речи в текст

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (размер аудиофайла)
`whisper`	Модель распознавания речи общего назначения.	25 Мб
`gpt-4o-transcribe`	Модель преобразования речи в текст на основе GPT-4o.	25 Мб
`gpt-4o-mini-transcribe`	Модель преобразования речи в текст с помощью GPT-4o mini.	25 Мб
`gpt-4o-transcribe-diarize`	Модель преобразования речи в текст с автоматическим распознаванием речи.	25 Мб

Модели перевода речи

Идентификатор модели	Description	Максимальный запрос (размер аудиофайла)
`whisper`	Модель распознавания речи общего назначения.	25 Мб

Модели преобразования текста в речь (предварительная версия)

Идентификатор модели	Description
`tts`	Модель преобразования текста в речь, оптимизированная для скорости.
`tts-hd`	Модель преобразования текста в речь, оптимизированная для качества.
`gpt-4o-mini-tts`	Модель преобразования текста в речь с помощью GPT-4o mini. Вы можете управлять голосом, чтобы говорить в определенном стиле или тоне.

Дополнительные сведения см. в статье о доступности регионов звуковых моделей далее в этой статье.

Сводка модели и доступность в регионе

Модели по типу развертывания

Azure OpenAI предоставляет клиентам выбор в структуре размещения, которая соответствует своим бизнес-шаблонам и шаблонам использования. Служба предлагает два основных типа развертывания:

Стандарт: имеет глобальный вариант развертывания, маршрутизация трафика глобально для обеспечения более высокой пропускной способности.
Подготовлено: также имеет глобальный вариант развертывания, позволяющий клиентам приобретать и развертывать подготовленные единицы пропускной способности в глобальной инфраструктуре Azure.

Все развертывания могут выполнять те же операции вывода, но выставление счетов, масштабирование и производительность существенно отличаются. Дополнительные сведения о типах развертывания Azure OpenAI см. в руководстве по типам развертывания.

Доступность глобальной модели уровня "Стандартный"

Регион	gpt-5, 2025-08-07	gpt-5-mini, 2025-08-07	gpt-5-nano, 2025-08-07	gpt-5-chat, 2025-08-07	o3-pro, 2025-06-10	codex-mini, 2025-05-16	sora, 2025-05-02	Модель маршрутизатора, 2025-08-07	модель-маршрутизатор, 2025-05-19	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-image-1, 2025-04-15	gpt-image-1-mini, 2025-10-06	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	предварительный просмотр использования компьютера, 11.03.2025	o3-mini, 2025-01-31	o1, 2024-12-17	o1-mini, 2024-09-12	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, turbo-2024-04-09	text-embedding-3-small, 1	text-embedding-3-large, 1	text-embedding-ada-002, 2	gpt-4o-realtime-preview, 2024-12-17	gpt-4o-realtime-preview, 2025-06-03	gpt-4o-audio-preview, 2024-12-17	gpt-4o-mini-realtime-preview, 2024-12-17	gpt-4o-mini-audio-preview, 2024-12-17	gpt-4o-transcribe, 2025-03-20	gpt-4o-mini-tts, 2025-03-20	gpt-4o-mini-transcribe, 2025-03-20	gpt-5-codex, 2025-09-15	gpt-audio, 2025-08-28	gpt-realtime, 2025-08-28
австралиявосток	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Бразильский Юг	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Канада Восток	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Истус	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Германия-запад-центр	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
северная италия	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
japaneast	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
koreacentral	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
northcentralus	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Норвегия Восток	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Польша Центральная	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Южная Африка-север	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
СаутЦентралус	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Южная Индия	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
spaincentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
uaenorth	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
UKSOUTH	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Западная Европа	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Вестус	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
westus3	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Замечание

o3-deep-research доступен только с Foundry Agent Service. Дополнительные сведения см. в руководстве по глубокому исследованию.

Доступность глобальной подготовленной управляемой модели

Регион	gpt-5, 2025-08-07	gpt-5-mini, 2025-08-07	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	o1, 2024-12-17	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18
австралиявосток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Бразильский Юг	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Центральная Канада	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Канада Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Центральус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
северная италия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Норвегия Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Африка-север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
southeastasia	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Индия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
switzerlandwest	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
uaenorth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
UKSOUTH	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Доступность глобальной пакетной модели

Регион	gpt-5, 2025-08-07	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18
австралиявосток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Бразильский Юг	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Канада Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Норвегия Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Африка-север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Индия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
UKSOUTH	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Доступность модели уровня "Стандартный" для зоны данных

Регион	gpt-5, 2025-08-07	gpt-5-mini, 2025-08-07	gpt-5-nano, 2025-08-07	Модель маршрутизатора, 2025-08-07	модель-маршрутизатор, 2025-05-19	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	o1, 2024-12-17	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18
Истус	✅	✅	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
северная италия	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅
northcentralus	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
СаутЦентралус	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Вестус	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Замечание

o1-mini в настоящее время доступен всем клиентам для развертывания Global Standard.

Выбранным клиентам был предоставлен стандартный (региональный) доступ к развертыванию o1-mini в рамках ограниченного выпуска o1-preview. В настоящее время доступ к стандартным o1-mini (региональным) развертываниям не расширяется.

Доступность управляемой модели с подготовленной зоной данных

Регион	gpt-5, 2025-08-07	gpt-5-mini, 2025-08-07	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	o1, 2024-12-17	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
северная италия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Доступность пакетной модели зоны данных

Регион	gpt-5, 2025-08-07	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o-mini, 2024-07-18
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
Западная Европа	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Доступность стандартной модели развертывания

Регион	sora, 2025-05-02	o1, 2024-12-17	o1-mini, 2024-09-12	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-35-turbo, 1106	gpt-35-turbo, 0125	gpt-35-turbo-instruct, 0914	text-embedding-3-small, 1	text-embedding-3-large, 1	text-embedding-ada-002, 1	text-embedding-ada-002, 2	dall-e-3, 3.0	tts, 001	tts-hd, 001	шепет, 001
австралиявосток	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	-	-	-
Бразильский Юг	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-
Канада Восток	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	-
Истус	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	✅
francecentral	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-
Германия-запад-центр	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-
japaneast	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	-
koreacentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-
northcentralus	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅
Норвегия Восток	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	✅
Польша Центральная	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-
Южная Африка-север	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-
СаутЦентралус	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	-	-	-
southeastasia	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-
Южная Индия	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	✅	-	-	-	✅
spaincentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-
SwedenCentral	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	✅
uaenorth	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	✅
UKSOUTH	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-
Западная Европа	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅
Вестус	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	-	-	-
westus3	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	✅	-	✅	✅	-

Замечание

o1-mini в настоящее время доступен всем клиентам для развертывания Global Standard.

Доступность подготовленной модели развертывания

Регион	gpt-5, 2025-08-07	gpt-5-mini, 2025-08-07	o3, 2025-04-16	o4-mini, 2025-04-16	gpt-4.1, 2025-04-14	gpt-4.1-nano, 2025-04-14	gpt-4.1-mini, 2025-04-14	o3-mini, 2025-01-31	o1, 2024-12-17	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o, 2024-11-20	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, 1106	gpt-35-turbo, 0125
австралиявосток	-	-	✅	-	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Бразильский Юг	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	-
Центральная Канада	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	-	-	✅	-	✅
Канада Восток	✅	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-
Центральус	-	-	-	✅	✅	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	✅	-	✅
Истус	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	✅
Германия-запад-центр	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-
japaneast	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	-	-	✅
koreacentral	✅	✅	-	-	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-
northcentralus	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Норвегия Восток	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-
Польша Центральная	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Африка-север	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	-
СаутЦентралус	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
southeastasia	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-
Южная Индия	✅	-	-	-	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅
spaincentral	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅
SwedenCentral	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	-	-	-	-	✅	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
switzerlandwest	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅
uaenorth	-	-	-	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
UKSOUTH	-	-	-	-	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	-	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-
Вестус	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Замечание

Подготовленная версия версии gpt-4turbo-2024-04-09 в настоящее время ограничена только текстом.

Дополнительные сведения о подготовленных развертываниях см. в руководстве по подготовке.

Эта таблица не содержит сведения о точной настройке региональной доступности. Ознакомьтесь с разделом по тонкой настройке для получения этой информации.

Стандартные модели развертывания (региональные) по конечной точке

Завершение чата

Регион	o1-preview, 2024-09-12	o1-mini, 2024-09-12	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-11-20	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-35-turbo, 1106	gpt-35-turbo, 0125
австралиявосток	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
Канада Восток	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅
francecentral	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
japaneast	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅
Норвегия Восток	-	-	-	✅	-	-	-	-	-
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅
Южная Индия	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅
UKSOUTH	-	-	-	✅	-	-	-	✅	✅
Западная Европа	-	-	-	-	-	-	-	-	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅

Замечание

o1-mini в настоящее время доступен всем клиентам для развертывания Global Standard.

Сведения о том, как Azure OpenAI обрабатывает обновления версий модели, см. в разделе "Версии модели". Сведения о просмотре и настройке параметров версии модели для развертываний GPT-3.5 Turbo см. в статье "Работа с моделями".

Модели встраивания

Регион	text-embedding-3-small, 1	text-embedding-3-large, 1	text-embedding-ada-002, 1	text-embedding-ada-002, 2
австралиявосток	✅	✅	-	✅
Бразильский Юг	-	-	-	✅
Канада Восток	✅	✅	-	✅
Истус	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	-	✅
francecentral	-	✅	-	✅
japaneast	✅	✅	-	✅
northcentralus	-	-	-	✅
Норвегия Восток	-	✅	-	✅
Польша Центральная	-	✅	-	-
Южная Африка-север	-	✅	-	✅
СаутЦентралус	-	-	✅	✅
southeastasia	-	✅	-	-
Южная Индия	-	✅	-	✅
spaincentral	-	✅	-	-
SwedenCentral	-	✅	-	✅
Швейцария север	✅	✅	-	✅
uaenorth	✅	✅	-	✅
UKSOUTH	-	✅	-	✅
Западная Европа	-	-	-	✅
Вестус	✅	-	-	✅
westus3	-	✅	-	✅

Эти модели можно использовать только с запросами API внедрения.

Замечание

text-embedding-3-large является последней и самой способной моделью внедрения. Невозможно обновить между моделями внедрения. Чтобы выполнить миграцию с использования text-embedding-ada-002text-embedding-3-large, необходимо создать новые внедрения.

Идентификатор модели	Максимальный запрос (токены)	Измерения выходных данных	Обучающие данные (до)
`text-embedding-ada-002` (версия 2)	8,192	1,536	Сентябрь 2021 г.
`text-embedding-ada-002` (версия 1)	2,046	1,536	Сентябрь 2021 г.
`text-embedding-3-large`	8,192	3,072	Сентябрь 2021 г.
`text-embedding-3-small`	8,192	1,536	Сентябрь 2021 г.

Замечание

При отправке массива входных данных для внедрения максимальное количество входных элементов в массиве на вызов конечной точки внедрения составляет 2048.

Модели создания изображений

Регион	dall-e-3, 3.0	gpt-image-1	gpt-image-1-mini
австралиявосток	✅
Истус	✅		✅
northcentralus			✅
SwedenCentral	✅
westus3		✅
uaenorth		✅

Идентификатор модели	Максимальный запрос (символы)
`gpt-image-1`	4,000
`gpt-image-1-mini`	4,000
`dall-e-3`	4,000

Модели создания видео

Регион	sora
eastus2	✅

Идентификатор модели	Максимальная длина запроса (в символах)
sora	4,000

Звуковые модели

Регион	tts, 001	tts-hd, 001	шепет, 001
eastus2	-	-	✅
northcentralus	✅	✅	✅
Норвегия Восток	-	-	✅
Южная Индия	-	-	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅
Швейцария север	-	-	✅
uaenorth	-	-	✅
Западная Европа	-	-	✅
westus3	✅	✅	-

Регион	gpt-35-turbo-instruct, 0914
Истус	✅
SwedenCentral	✅

Тонкая настройка моделей

Замечание

Поддерживаемые регионы для точной настройки могут отличаться, если вы используете модели Azure OpenAI в проекте Microsoft Foundry и вне проекта.

Идентификатор модели	Стандартные регионы обучения	Глобальный учебный курс	Максимальный запрос (токены)	Обучающие данные (до)	Modality
`gpt-4o-mini` (2024-07-18)	Северная часть США Центральная Швеция	✅	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 65 536	Октябрь 2023 г.	Текст в текст
`gpt-4o` (2024-08-06)	Восточная часть США2 Северная часть США Центральная Швеция	✅	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 65 536	Октябрь 2023 г.	Текст и визуальное представление для текста
`gpt-4.1` (2025-04-14)	Северная часть США Центральная Швеция	✅	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 65 536	май 2024	Текст и визуальное представление для текста
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	Северная часть США Центральная Швеция	✅	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 65 536	май 2024	Текст в текст
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	Северная часть США Центральная Швеция	✅	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 32 768	май 2024	Текст в текст
`o4-mini` (2025-04-16)	Восточная часть США2 Центральная Швеция	-	Вход: 128 000 Результат: 16 384 Длина контекста примера обучения: 65 536	май 2024	Текст в текст

Замечание

Глобальное обучение обеспечивает более доступную стоимость обучения за токен, но не предлагает размещение данных на месте. Сейчас он доступен для ресурсов Azure OpenAI в следующих регионах:

Australia East
Бразилия (Юг)
Canada Central
Canada East
East US
Восток США2
Центральная Франция
Западно-Центральная Германия
Italy North
Восточная Япония (нет поддержки зрения)
Korea Central
северо-центральная часть США
Norway East
Центральная Польша (нет поддержки 4.1-nano)
Юго-Восточная Азия
Север Южной Африки
Южно-Центральная часть США
South India
Spain Central
Центральная Швеция
Switzerland West
Switzerland North
UK South
West Europe
West US
Западная часть США3

Помощники (предварительная версия)

Для помощников требуется сочетание поддерживаемой модели и поддерживаемого региона. Для некоторых инструментов и возможностей требуются последние модели. Следующие модели доступны в API Помощников, пакете SDK и Foundry. Следующая таблица предназначена для стандартного развертывания. Сведения о доступности подготовленной единицы пропускной способности см. в разделе "Подготовленная пропускная способность". Перечисленные модели и регионы можно использовать как с помощниками версии 1, так и с версией 2. Вы можете использовать модели global Standard , если они поддерживаются в следующих регионах.

Регион	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, 0613	gpt-4, 1106-Предварительный просмотр	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
австралиявосток	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅
Истус	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	-	✅	-	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅
francecentral	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	✅
japaneast	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅
Норвегия Восток	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Южная Индия	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	-
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅
UKSOUTH	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-
westus3	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	-	✅	-

Вывод модели из эксплуатации

Последние сведения о выводе моделей из эксплуатации см. в руководстве по выводу моделей из эксплуатации.

Замечание

Модели Foundry, проданные непосредственно в Azure, также включают все модели Azure OpenAI. Чтобы узнать об этих моделях, перейдите в коллекцию моделей Azure OpenAI в верхней части этой статьи.

Модели Black Forest Labs, проданные непосредственно в Azure

Коллекция моделей создания изображений Black Forest Labs (BFL) включает FLUX.1 Kontext [pro] для создания и редактирования в контексте и FLUX1.1 [pro] для создания текста в изображение.

Эти модели можно запускать с помощью API поставщика услуг BFL и через конечные точки images/generations и images/edits.

Модель	Тип и конечная точка API	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
FLUX.1-Kontext-pro	генерация изображений - API изображений: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` и `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits` - API поставщика услуг BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-kontext-pro?api-version=preview`	- Входные данные: текст и изображение (5000 маркеров и 1 изображение) - Вывод: Одно изображение - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: изображение (PNG и JPG) - Ключевые функции: Согласованность символов, расширенное редактирование - Дополнительные параметры:(Только api для конкретного поставщика)`seed`, `aspect ratio`, , `input_image`, `prompt_unsampling`, `safety_toleranceoutput_format`	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный
FLUX-1.1-pro	генерация изображений - API изображений: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` - API поставщика услуг BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-pro-1.1?api-version=preview`	- Входные данные: текст (5000 маркеров и 1 изображение) - Вывод: Одно изображение - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: Изображение (PNG и JPG) - Ключевые функции: Быстрый вывод, строгое соблюдение запросов, конкурентное ценообразование, масштабируемая генерация - Дополнительные параметры:(Только api для конкретного поставщика)`width`, `height`, , `prompt_unsampling`, `seed`, `safety_toleranceoutput_format`	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный

Модель	Тип и конечная точка API	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`FLUX.1-Kontext-pro`	генерация изображений - API изображений: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` и `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits` - API поставщика услуг BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-kontext-pro?api-version=preview`	- Входные данные: текст и изображение (5000 маркеров и 1 изображение) - Вывод: Одно изображение - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: изображение (PNG и JPG) - Ключевые функции: Согласованность символов, расширенное редактирование - Дополнительные параметры:(Только api для конкретного поставщика)`seed`, `aspect ratio`, , `input_image`, `prompt_unsampling`, `safety_toleranceoutput_format`	— глобальный стандарт (все регионы)
`FLUX-1.1-pro`	генерация изображений - API изображений: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` - API поставщика услуг BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-pro-1.1?api-version=preview`	- Входные данные: текст (5000 маркеров и 1 изображение) - Вывод: Одно изображение - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: Изображение (PNG и JPG) - Ключевые функции: Быстрый вывод, строгое соблюдение запросов, конкурентное ценообразование, масштабируемая генерация - Дополнительные параметры:(Только api для конкретного поставщика)`width`, `height`, , `prompt_unsampling`, `seed`, `safety_toleranceoutput_format`	— глобальный стандарт (все регионы)

См . эту коллекцию моделей на портале Microsoft Foundry.

Модели DeepSeek, продаваемые напрямую компанией Azure

Семейство моделей DeepSeek включает в себя DeepSeek-R1, которая лучше всего подходит для выполнения задач, используя пошаговые учебные процессы, такие как язык, научное обоснование и задачи программирования.

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
DeepSeek-V3.1	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - выходные данные: (131 072 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Да - Форматы ответов: Текст, JSON	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный
DeepSeek-R1-0528	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)	Литейный завод, централизованный
DeepSeek-V3-0324	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - выходные данные: (131 072 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Да - Форматы ответов: Текст, JSON	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)	Литейный завод, централизованный
DeepSeek-R1	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)	Литейный завод, централизованный

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`DeepSeek-V3.1`	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - выходные данные: (131 072 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Да - Форматы ответов: Текст, JSON	— глобальный стандарт (все регионы)
`DeepSeek-R1-0528`	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)
`DeepSeek-V3-0324`	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - выходные данные: (131 072 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Да - Форматы ответов: Текст, JSON	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)
`DeepSeek-R1`	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы) — глобальные подготовленные (все регионы)

См . эту коллекцию моделей на портале Foundry.

Метамодели, продаваемые напрямую Azure

Модели и инструменты Meta Llama — это коллекция предварительно обученных и точно настроенных генеративных моделей ИИ для работы с текстами и изображениями. Диапазон метаданных моделей в масштабе для включения:

Небольшие языковые модели (SLM), такие как 1B и 3B Base и модели Instruct, для вывода на устройствах и выводов на периферии.
Средние крупные языковые модели (LLMs), такие как 7B, 8B и 70B Base и модели Instruct
Высокопроизводительные модели, такие как Meta Llama 3.1-405B, инструктируют для создания искусственных данных и вариантов использования дистилляции.

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8	chat-completion	- Входные данные: текст и изображения (маркеры 1M) - Выходные данные: текст (1 млн токенов) - Языки:`ar`, `enfrdehiiditptes`, и `tlthvi` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный
Llama-3.3-70B-Instruct	chat-completion	- Входные данные: текст (128 000 токенов) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) языки - :`en`, `de`, `fr`, `it`, `pt`, `hi`, `es`и `th` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8`	chat-completion	- Входные данные: текст и изображения (маркеры 1M) - Выходные данные: текст (1 млн токенов) - Языки:`ar`, `enfrdehiiditptes`, и `tlthvi` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)
`Llama-3.3-70B-Instruct`	chat-completion	- Входные данные: текст (128 000 токенов) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) языки - :`en`, `de`, `fr`, `it`, `pt`, `hi`, `es`и `th` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)

См . эту коллекцию моделей на портале Foundry. Вы также можете найти несколько метамодели, доступные от партнеров и сообщества.

Модели Майкрософт, проданные непосредственно Azure

Модели Майкрософт включают различные группы моделей, такие как модели MAI, модели Phi, модели ИИ здравоохранения и многое другое.

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
MAI-DS-R1	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`MAI-DS-R1`	chat-completion (с обоснованием)	- Входные данные: текст (163 840 токенов) - Выходные данные: (163 840 токенов) - Языки:`en` и `zh` - Вызов инструмента: Нет - Форматы ответов: текст.	— глобальный стандарт (все регионы)

См . коллекцию моделей Майкрософт на портале Foundry. Вы также можете найти несколько моделей Майкрософт, доступных от партнеров и сообщества.

Модель маршрутизатора

Маршрутизатор модели — это большая языковая модель, которая интеллектуально выбирает из набора базовых моделей чата для реагирования на заданный запрос. Дополнительные сведения см. в обзоре маршрутизатора модели.

Доступность по регионам

Модель	Регион
`model-router` (2025-08-07)	Восточная часть США 2 (глобальный стандарт и стандартная зона данных), Центральная Швеция (глобальный стандарт и стандарт зоны данных)
`model-router` (2025-05-19)	Восточная часть США 2 (глобальный стандарт и стандартная зона данных), Центральная Швеция (глобальный стандарт и стандарт зоны данных)
`model-router` (2025-11-18)	Восточная часть США 2 (глобальный стандарт и стандартная зона данных), Центральная Швеция (глобальный стандарт и стандарт зоны данных)

Выставление счетов за развертывание маршрутизаторов модели "Стандартный" для зоны данных начнется не раньше 1 ноября 2025 г.

Capabilities

Идентификатор модели	Description	Окно контекста	Максимальное количество выходных маркеров	Обучающие данные (до)
`model-router` (2025-08-07)	Модель, которая интеллектуально выбирает из набора базовых моделей для реагирования на заданный запрос.	200,000	32 768 () 100 000 (`GPT-4.1 series`) 128 000 ( `o4-mini`) `gpt-5 reasoning models` 16 384 ( )`gpt-5-chat`	-
`model-router` (2025-05-19)	Модель, которая интеллектуально выбирает из набора базовых моделей для реагирования на заданный запрос.	200,000	32 768 ()`GPT-4.1 series` 100 000 () `o4-mini`	31 мая 2024 г.
`model-router` (2025-11-18)	Модель, которая интеллектуально выбирает из настраиваемого набора базовых моделей чата для реагирования на заданный запрос.	Будет определено	Будет определено	Будет определено

Более крупные контекстные окна совместимы с некоторыми базовыми моделями. Это означает, что вызов API с большим контекстом успешно выполняется только в том случае, если запрос направляется в правильную модель. В противном случае вызов завершается ошибкой.

Мистральные модели, проданные непосредственно Azure

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
mistral-document-ai-2505	Изображение к тексту	- Входные данные: изображения или PDF-страницы (30 страниц, максимум 30 МБ PDF-файла) - Выходные данные: текст - Языки: en - Вызов инструмента: нет - Форматы ответов: Текст, JSON, Markdown	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США и ЕС)	Литейный завод

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`mistral-document-ai-2505`	Изображение к тексту	- Входные данные: изображения или PDF-страницы (30 страниц, максимум 30 МБ PDF-файла) - Выходные данные: текст - Языки: en - Вызов инструмента: нет - Форматы ответов: Текст, JSON, Markdown	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США и ЕС)

См . коллекцию моделей Mistral на портале Foundry. Вы также можете найти несколько моделей Мистраля , доступных от партнеров и сообщества.

Модели xAI, проданные непосредственно Azure

Модели Grok xAI в Foundry Models включают разнообразный набор моделей, предназначенных для достижения выдающихся результатов в различных корпоративных сферах, с различными возможностями и ценовыми точками, в том числе:

Grok 3, модель без рассуждения, предварительно обученная в центре обработки данных Colossus, адаптирована для бизнес-решений, таких как извлечение данных, кодирование и текстовое резюмирование, с исключительными возможностями следования инструкциям. Он поддерживает контекстное окно размером 131 072 токена, позволяя ему обрабатывать обширные входные данные при сохранении согласованности и глубины, а также подходит для установления связей между доменами и языками.
Grok 3 Mini — это упрощенная модель логики, обученная решать агентические, кодирование, математические и глубокие проблемы с вычислениями во время тестирования. Он также поддерживает контекстное окно из 131 072 токенов для понимания исходных кодов и корпоративных документов, и превосходно использует средства для решения сложных логических проблем в новых средах, предлагая пользователям необработанные трассировки рассуждений для ознакомления с регулируемыми ресурсами для размышлений.
Grok Code Fast 1— быстрая и эффективная модель рассудок, предназначенная для использования в приложениях для программирования агентов. Он был предварительно обучен на смеси данных, ориентированной на код, а затем дообучен на демонстрациях различных программировочных задач, использования инструментов, а также демонстрациях корректного отказа на основе политики безопасности xAI. Регистрация необходима для доступа к модели grok-code-fast-1.
Grok 4 Fast, оптимизированная для эффективности языковая модель, которая обеспечивает возможности рассуждения, близкие к Grok 4, с значительно меньшей задержкой и затратами, и может полностью обходить рассуждения для сверхбыстрых приложений. Он обучен для безопасного и эффективного использования инструментов с встроенными поведениями отказа, фиксированным запросом системы обеспечения безопасности и фильтрами ввода, чтобы предотвратить неправильное использование.
Grok 4 — это последняя модель рассуждений из xAI с расширенными возможностями разработки и использования инструментов, что позволяет достичь нового состояния производительности в сложных академических и отраслевых тестах. Регистрация требуется для доступа к модели grok-4.

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)	Тип проекта
grok-4	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (256 000 токенов) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный
grok-4-fast-reasoning	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (2 000 000 токенов) - Выходные данные: текст (2 000 000 маркеров) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)	Литейный завод, централизованный
грок-4-быстро-без-рассуждений	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (2 000 000 токенов) - Выходные данные: текст (2 000 000 маркеров) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)	Литейный завод, централизованный
grok-code-fast-1	chat-completion	- Входные данные: текст (256 000 маркеров) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)	Литейный завод, централизованный
grok-3	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - Выходные данные: текст (131 072 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)	Литейный завод, централизованный
grok-3-mini	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - Выходные данные: текст (131 072 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)	Литейный завод, централизованный

Модель	Тип	Capabilities	Тип развертывания (доступность региона)
`grok-4`	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (256 000 токенов) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)
`grok-4-fast-reasoning`	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (2 000 000 токенов) - Выходные данные: текст (2 000 000 маркеров) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)
`grok-4-fast-non-reasoning`	chat-completion	- Входные данные: текст, изображение (2 000 000 токенов) - Выходные данные: текст (2 000 000 маркеров) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)
`grok-code-fast-1`	chat-completion	- Входные данные: текст (256 000 маркеров) - Выходные данные: текст (8 192 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы)
`grok-3`	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - Выходные данные: текст (131 072 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)
`grok-3-mini`	chat-completion	- Входные данные: текст (131 072 токенов) - Выходные данные: текст (131 072 токенов) - Языки:`en` - Вызов инструмента: да - Форматы ответов: текст	— глобальный стандарт (все регионы) — стандарт зоны данных (США)

См . коллекцию моделей xAI на портале Foundry.

Доступность региона модели по типу развертывания

Модели Foundry позволяют выбрать структуру размещения, которая соответствует вашим бизнес-шаблонам и шаблонам использования. Служба предлагает два основных типа развертывания:

Стандарт: имеет глобальный вариант развертывания, маршрутизация трафика глобально для обеспечения более высокой пропускной способности.
Резервированный: также имеет вариант глобального развертывания, позволяющий приобрести и развернуть резервированные единицы пропускной способности в глобальной инфраструктуре Azure.

Все развертывания выполняют одни и те же операции вывода, но выставление счетов, масштабирование и производительность отличаются. Дополнительные сведения о типах развертывания см. в разделе "Типы развертывания" в модели Foundry.

Доступность глобальной модели уровня "Стандартный"

Регион	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek-V3.1	FLUX.1-Kontext-pro	FLUX-1.1-pro	grok-4	grok-4-fast-reasoning	грок-4-быстро-без-рассуждений	grok-code-fast-1	grok-3	grok-3-mini	Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8	Llama-3.3-70B-Instruct	MAI-DS-R1	mistral-document-ai-2505
австралиявосток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Бразильский Юг	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Канада Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Истус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
северная италия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Норвегия Восток	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Польша Центральная	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Африка-север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Южная Индия	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Швейцария север	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
switzerlandwest	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
uaenorth	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
UKSOUTH	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Западная Европа	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Доступность глобальной подготовленной управляемой модели

Регион	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek-R1
австралиявосток	✅	✅	✅
Бразильский Юг	✅	✅	✅
Канада Восток	✅	✅	✅
Истус	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅
Германия-запад-центр	✅	✅	✅
северная италия	✅	✅	✅
japaneast	✅	✅	✅
koreacentral	✅	✅	✅
northcentralus	✅	✅	✅
Норвегия Восток	✅	✅	✅
Польша Центральная	✅	✅	✅
Южная Африка-север	✅	✅	✅
СаутЦентралус	✅	✅	✅
Южная Индия	✅	✅	✅
spaincentral	✅	✅	✅
SwedenCentral	✅	✅	✅
Швейцария север	✅	✅	✅
switzerlandwest	✅	✅	✅
uaenorth	✅	✅	✅
UKSOUTH	✅	✅	✅
Западная Европа	✅	✅	✅
Вестус	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅

Доступность модели уровня "Стандартный" для зоны данных

Регион	mistral-document-ai-2505	grok-4-fast-reasoning	грок-4-быстро-без-рассуждений	grok-3	grok-3-mini
Истус	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	-	-	-	-
Германия-запад-центр	✅	-	-	-	-
северная италия	✅	-	-	-	-
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅
Норвегия Восток	✅	-	-	-	-
Польша Центральная	✅	-	-	-	-
СаутЦентралус	✅	✅	✅	✅	✅
spaincentral	✅	-	-	-	-
SwedenCentral	✅	-	-	-	-
Швейцария север	✅	-	-	-	-
switzerlandwest	✅	-	-	-	-
Западная Европа	✅	-	-	-	-
Вестус	✅	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅

Открытые и настраиваемые модели

Каталог моделей предлагает более широкий выбор моделей из более широкого диапазона поставщиков. Для этих моделей нельзя использовать параметр стандартного развертывания в ресурсах Microsoft Foundry, где модели предоставляются как API. Вместо этого для развертывания этих моделей может потребоваться разместить их в инфраструктуре, создать концентратор ИИ и предоставить базовую квоту вычислений для размещения моделей.

Кроме того, эти модели могут быть защищены открытым доступом или IP-адресом. В обоих случаях их необходимо развернуть в управляемых вычислительных предложениях в Foundry. Сведения о начале работы см. в статье "Практическое руководство. Развертывание в управляемых вычислительных ресурсах".

Примеры вывода бессерверных API для моделей Foundry

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2025-11-13

Поделиться через

Модели Foundry, проданные непосредственно в Azure

Azure OpenAI в моделях Microsoft Foundry

ГПТ-5.1

Доступность по регионам

GPT-5

Доступность по регионам

gpt-oss

Доступность по регионам

Capabilities

Развертывание с помощью кода

Серия GPT-4.1

Доступность по регионам

Capabilities

computer-use-preview

Доступность по регионам

Capabilities

модели o-серии

Доступность по регионам

GPT-4o и GPT-4 Turbo

Модели GPT-4 и GPT-4 Turbo

GPT-3.5

Встраивания

Модели создания изображений

Доступность по регионам

Модели создания видео

Доступность по регионам

Звуковые модели

Aудиомодели GPT-4o

API для работы с аудио

Модели преобразования речи в текст

Модели перевода речи

Модели преобразования текста в речь (предварительная версия)

Сводка модели и доступность в регионе

Модели по типу развертывания

Доступность глобальной модели уровня "Стандартный"

Стандартные модели развертывания (региональные) по конечной точке

Завершение чата

Тонкая настройка моделей

Помощники (предварительная версия)

Вывод модели из эксплуатации

Связанный контент

Модели Black Forest Labs, проданные непосредственно в Azure

Модели DeepSeek, продаваемые напрямую компанией Azure

Метамодели, продаваемые напрямую Azure

Модели Майкрософт, проданные непосредственно Azure

Модель маршрутизатора

Доступность по регионам

Capabilities

Мистральные модели, проданные непосредственно Azure

Модели xAI, проданные непосредственно Azure

Доступность региона модели по типу развертывания

Доступность глобальной модели уровня "Стандартный"

Открытые и настраиваемые модели

Связанный контент

Обратная связь

Дополнительные ресурсы