Raven Model Family · Raisonnement phare
Raven Max
L'intelligence profonde pour le travail à fort enjeu
Raven Max est le modèle de raisonnement phare de la famille Raven, conçu pour l'ingénierie complexe, la planification à long horizon et les décisions où les erreurs coûtent cher. Il planifie à travers des dépendances multi-étapes, appelle des outils avec précision et diffuse un raisonnement étendu avant d'agir.
Caractéristiques
| API model ID | raven-max |
| Modalities | Texte + vision |
| Context window | 1 M de jetons |
| Output limit | 128 K de jetons |
| Tool use | Appel de fonctions natif |
| Input price | 1,25 $ US / 1 M de jetons (0,13 $ US en cache) |
| Output price | undefined |
| Release date | 1er octobre 2026 |
| Reasoning controls | reasoning_effort low ou high, valeur par défaut si omis, avec un flux de raisonnement inspectable |
Les prix sont par 1 M de jetons, en dollars US. Consultez la page des tarifs pour les plans et les paquets de crédits.
Charges de travail clés
Refactorisation de bases de code · Architecture complexe · Recherche formelle · Triage de bogues difficiles
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Raven Flash marie la même base à une vélocité inférieure à la seconde, pour la vitesse de production.
Découvrir Raven FlashÉvaluation empirique
Résultats de bancs d'essai, tels que publiés.
Évaluée avec l'effort de raisonnement maximal activé sur les bancs d'essai standards de l'industrie. Source : rapport technique de Dipole ML (octobre 2026).
| Banc d'essai | Raven Max | Rang | Meilleur pair |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 4.0 | 42.8 | #1 | Fable 5 · 42.4 |
| Agent's Last Exam | 39.5 | #1 | Fable 5 · 31.6 |
| AutomationBench | 48.3 | #2 | Fable 5 · 48.6 |
| GDPVal-AA | 1771 | #1 | Fable 5 · 1760 |
| DeepSWE v1.1 | 68.7 | #4 | GPT-5.6 Sol · 70.2 |
| Intelligence Index | 47 | #2 | Fable 5 · 50 |
| HLE w/ Tools | 62.8 | #2 | Fable 5 · 63.2 |
| AA-Briefcase v1.1 | 1522 | #3 | Kimi K3 · 1547 |
Lisez l'évaluation complète dans le rapport de performance, ou voir toute la famille comparée.
Mettez Raven Max au travail.
Disponible dans l'application Raven, dans DCode et par l'API DipoleML compatible OpenAI.