Janus Pro 7B

Generowanie obrazówDostępne
od DeepSeekID modelu: janus-pro-7b

DeepSeek's unified multimodal model. Decouples vision encoding for both understanding and generation tasks.

Cena
≈ 0,0169 USD/uruchomienie
Wejście → Wyjście
Tekst → Obraz
Deweloper
DeepSeek
Zaktualizowano
23 września 2026
01

Playground

Spróbuj Janus Pro 7B

Brak formularza wejściowego

≈ 0,0169 USD/uruchomienie

Dla tego modelu nie ma jeszcze formularza wejściowego

Jego wejścia nie są jeszcze udokumentowane. Aby żaden przebieg nie zakończył się niepowodzeniem z powodu błędnego wejścia, nie oferujemy tutaj formularza. Zamiast tego wybierz porównywalny model.

02

Examples

Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
  • InputInput

    Prompt

    Convert the formula into latex code.

    Response

    Here is the formula in LaTeX code: \[ A_n = a_0 \left[ 1 + \frac{3}{4} \sum_{k=1}^{n} \left( \frac{4}{9} \right)^k \right] \]

  • InputInput

    Prompt

    explain this meme

    Response

    This image is a humorous meme that plays on the similarity in appearance between two individuals, one labeled "OpenAI" and the other "DeepSeek." Here's a detailed breakdown: 1. **Top Image (OpenAI)**: - The person is holding a firearm and appears to be in a shooting stance. - The label "OpenAI" is placed over the individual, suggesting that they are being humorously compared to the AI company OpenAI. 2. **Bottom Image (DeepSeek)**: - The person is also holding a firearm and in a similar shooting stance. - The label "DeepSeek" is placed over the individual, implying a humorous comparison to DeepSeek, a company known for its work in artificial intelligence and machine learning. 3. **Humor and Meaning**: - The meme humorously compares the two individuals based on their similar appearance and actions. - It plays on the idea that both OpenAI and DeepSeek are involved in AI research and development, and the meme creator is using the visual similarity to create a joke. 4. **Context**: - The image is likely taken from a sporting event, as indicated by the background and the seating. - The meme is a lighthearted way to highlight the similarities between the two entities, with no serious intent. In summary, the meme is a playful comparison between two individuals, using their visual similarity and the context of holding firearms to create a humorous joke.

  • InputInput

    Prompt

    explain this meme

    Response

    This image is a humorous meme comparing two concepts: "Decoupling Visual Encoding" and "Single Visual Encoder." 1. **Left Side: Decoupling Visual Encoding** - The image shows a muscular, strong-looking dog, representing a robust and powerful concept. - This symbolizes "Decoupling Visual Encoding," which implies a more efficient or effective way of encoding visual information. The muscular dog suggests strength, efficiency, and robustness in handling visual data. 2. **Right Side: Single Visual Encoder** - The image shows a smaller, less muscular dog, looking tired or less confident. - This represents "Single Visual Encoder," which suggests a simpler or less powerful approach to encoding visual information. The smaller dog implies that this method might not be as effective or robust as the decoupled approach. ### Overall Meaning: The meme humorously contrasts two concepts in the field of computer vision or machine learning, where "Decoupling Visual Encoding" is depicted as a more powerful and efficient method, while "Single Visual Encoder" is portrayed as less effective or less robust. The use of the Doge meme characters adds a layer of humor and relatability to the comparison.

03

O Janus Pro 7B

Krótko mówiącStan na 23 września 2026

Janus Pro 7B to model opracowany przez DeepSeek w kategorii Generowanie obrazów. W serwisie Railwail Janus Pro 7B kosztuje ≈ 0,0169 USD za uruchomienie.

Tło

O DeepSeek

Założona 2023 · Hangzhou, China

DeepSeek (深度求索) is a Chinese AI research lab founded in May 2023 in Hangzhou by Liang Wenfeng, the founder of the quant hedge-fund High-Flyer (which funds the lab). DeepSeek became globally prominent in late 2024 and early 2025 with the release of DeepSeek-V3 (Dec 2024), DeepSeek-R1 (Jan 2025) and the Janus multimodal family. The Janus series is DeepSeek's unified understanding-and-generation model: Janus (Oct 2024), JanusFlow (Nov 2024) and Janus Pro (Jan 2025) extend a single Transformer to both interpret images and generate them with a decoupled visual encoder design. All Janus models are open-sourced under a permissive license on Hugging Face and GitHub.

Odwiedź DeepSeek

Architektura

Unified autoregressive multimodal Transformer (understanding + image generation)

Janus-Pro-7B (January 2025) is the largest member of the Janus family from DeepSeek. The model unifies multimodal understanding and image generation in a single autoregressive Transformer, but uniquely decouples the visual encoders for the two tasks: a SigLIP-style ViT encoder is used for image understanding (so visual features are semantic), while a VQ tokeniser based on LlamaGen is used for image generation (so visual features are reconstruction-oriented). Both feature paths are projected to the same 7B LLM backbone, which generates either text or image tokens depending on the task. For image generation Janus-Pro produces 384x384 images by autoregressive sampling of VQ tokens which are then decoded by the LlamaGen decoder. Janus-Pro improves over Janus by scaling data to ~90M image-text pairs and adding a second stage of supervised fine-tuning. DeepSeek reports that Janus-Pro-7B beats DALL-E 3, SD3-Medium and SDXL on GenEval and DPG-Bench, despite being a much smaller and unified model.

Parametry
7B parameters (Janus-Pro-7B)
Kontekst
4096 tokenów

Możliwości

  • Unified image understanding + image generation in one 7B model
  • Open weights under permissive DeepSeek license
  • Outperforms DALL-E 3 and SD3-Medium on GenEval (per DeepSeek paper)
  • 384x384 native generation resolution
  • Compatible with Hugging Face Transformers and vLLM
  • Useful for multimodal agents that both see and draw
  • Strong instruction-following thanks to LLM-style backbone
  • Best for: research, multimodal agents, prototyping unified pipelines, fine-tuning.

Trening i licencja

Pretrained on a mix of ~90M image-text pairs, text-only data and image-only data. Janus-Pro-7B adds extra supervised fine-tuning stages and a larger unified dataset compared to Janus 1B.

Licencja: DeepSeek Janus License — open weights, free for research and commercial use with attribution and standard restrictions.

Testy bezpieczeństwa: DeepSeek applies content filters and reports safety evaluations in the Janus-Pro technical report, but the open weights ship without integrated safety classifier.

Znane ograniczenia

  • Only 384x384 native resolution — needs upscaler for production
  • Image quality below dedicated diffusion models like FLUX 1.1 [pro]
  • Open weights have no built-in safety filter
  • Autoregressive sampling is slower per pixel than diffusion at high res
04

Ceny

Ceny w dolarach amerykańskich. Użycie jest rozliczane z prepłaconych kredytów.
Typowe uruchomienie (≈ 14 s na L40S)0,0169 USD za uruchomienie
Czas GPU (L40S)0,00117 USD za sekundę GPU
  • Rozliczane są czasy GPU, które przebieg faktycznie zajmuje. Po uruchomieniu przebiegu 3× typowej ceny jest rezerwowane z Twojego salda i rozliczane później.
  • 1 kredyt = 0,01 USD

Kalkulator kosztów

Kalkulator cen

s

Typowo według dostawcy: ok. 14,4 s

Razem

1,69 USD

169 kredytów

Za uruchomienie

0,0169 USD · 1,69 kredytów

Rozliczane są rzeczywiste sekundy GPU; wartość jest szacunkiem.

05

API

Wywołaj Janus Pro 7B za pomocą klucza API Railwail. Użyj tego ID modelu w żądaniu:

Brak zweryfikowanego przykładu API

Wejścia tego modelu nie są jeszcze udokumentowane.

06

Specyfikacje

ID modelu
janus-pro-7b
Deweloper
DeepSeek
Wejście
Tekst
Wyjście
Obraz
Rozliczenie
Według użycia (tokeny lub czas GPU)
Rozmiar modelu
7B parameters (Janus-Pro-7B)
Licencja
DeepSeek Janus License — open weights, free for research and commercial use with attribution and standard restrictions.
Wpis w katalogu zaktualizowany
23 września 2026

Tagi

  • deepseek
  • janus
  • open-weights
  • unified-multimodal
  • pricing-tbd
07

Przypadki użycia

Do czego się go używa

  • Multimodal research and prototyping
  • Unified vision-language agents that draw + describe
  • Interactive image dialogue systems
  • Fine-tuning base for specialised generators
  • Educational demos of unified multimodal models
  • Visual question answering with generation
08

Często zadawane pytania

Co to jest Janus Pro 7B?

Janus Pro 7B to model opracowany przez DeepSeek w kategorii Generowanie obrazów.

Ile kosztuje Janus Pro 7B w serwisie Railwail?

W serwisie Railwail Janus Pro 7B kosztuje ≈ 0,0169 USD za uruchomienie. Opłata jest pobierana za to, co faktycznie zużywa każde żądanie. Użycie jest opłacane z przedpłaconych kredytów; 1 kredyt równa się 0,01 USD.

Jak szybki jest Janus Pro 7B?

Dla Janus Pro 7B jest jeszcze zbyt mało zmierzonych przebiegów w serwisie Railwail, aby podać czas przebiegu. Zależy to od wejścia, ustawień i obciążenia u dostawcy.

Czy Janus Pro 7B jest lepszy niż FLUX 1.1 Pro?

To zależy od zadania. Janus Pro 7B (DeepSeek) i FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) to oba modele z kategorii Generowanie obrazów. Strona porównania pokazuje ich ceny i specyfikacje obok siebie.

Porównaj Janus Pro 7B i FLUX 1.1 Pro
09

Porównywalne modele

Wszystkie w tej kategorii
  • SDXL fine-tune by galleri5 for slick flat icons and pop constructivist graphics with thick edges. Trained on Bing generations, it produces clean single-subject icon art that suits app icons, badges and UI glyphs. Raster output, not true vector.

    ≈ 0,0094 USD/uruchomienie

    44 % taniej za jednostkę

    Porównaj Janus Pro 7B i Icons (SDXL Flat Pop)
  • InstantIDCommunity

    InstantID makes realistic portraits of a real person from a single reference photo without per-user training. Combines a face encoder with an IdentityNet adapter on SDXL to keep identity and pose while following a text prompt, so it is fast and tuning-free.

    ≈ 0,084 USD/uruchomienie

    397 % drożej za jednostkę

    Porównaj Janus Pro 7B i InstantID
  • Sticker MakerCommunity

    fofr's sticker generator that outputs graphics with transparent backgrounds, so the result drops straight into chat apps or print sheets. Runs an SDXL-based pipeline at high speed (default 17 steps) and returns die-cut style art without manual background removal.

    ≈ 0,0055 USD/uruchomienie

    67 % taniej za jednostkę

    Porównaj Janus Pro 7B i Sticker Maker

Wszystkie modele przez jedno API

Jeden klucz API dla każdego modelu na Railwail. Opłaty pobierane są z przedpłaconych kredytów, 1 kredyt = 0,01 USD.