Температура
Температура — это настройка, которая определяет, насколько случайно языковая модель выбирает следующий токен. Низкое значение почти всегда заставляет её брать самое вероятное продолжение, а высокое даёт реальный шанс менее вероятным словам.
Обновлено 8 ноября 2026 г.
На этой странице
Читается только на твоих устройствах.
Твой чат можно прочитать на твоём устройстве и, если включена синхронизация, на других твоих устройствах. Больше нигде.
Мы прочитать не можем.
Сообщение проходит через нас, но нигде не записывается; твои чаты хранятся только в зашифрованном виде.
Модель не знает, кто ты.
Она получает вопрос — но не твою почту, аккаунт или IP-адрес.
По пути ничего не остаётся.
Ответ возвращается и сохраняется здесь в зашифрованном виде; даже при синхронизации твой ключ никогда не попадает к нам в открытом виде.
Как это работает
На каждом шаге модель оценивает каждый токен своего словаря и превращает оценки в вероятности. Температура масштабирует эти оценки до выбора. Около нуля побеждает самый вероятный токен, и вывод становится почти детерминированным: один и тот же вопрос дважды даёт почти одинаковый ответ. Около единицы модель выбирает в соответствии с исходными вероятностями. Ещё выше распределение выравнивается, неожиданные слова встречаются чаще, и текст может стать изобретательным, а затем бессвязным. Представь барабан лотереи: при низкой температуре в нём остаются лишь самые тяжёлые шары, при высокой выкатываются и самые лёгкие.
На практике нужное значение зависит от задачи. Извлечению условий из договора, генерации модульных тестов и помощнику по SQL нужны низкие значения: здесь важна стабильность, а творческое отступление — уже ошибка. Мозговому штурму слоганов, сказке на ночь или монологу злодея нужны значения повыше: здесь разнообразие и есть цель. Однако низкая температура не делает модель правдивее: она способна с идеальной последовательностью повторять один и тот же неверный ответ.
Рядом часто настраивают родственные параметры. Top_p, или ядерная выборка, оставляет лишь наименьшую группу токенов, чьи вероятности в сумме дают выбранную долю, и выбирает из неё. Стоп-последовательность сообщает модели, где закончить ответ. Seed, если провайдер его поддерживает, делает случайный выбор воспроизводимым. Обычный совет — менять температуру или top_p, но не оба сразу. Математически исходные оценки делятся на температуру до нормировки функцией softmax: деление на число меньше единицы заостряет пики, а на число больше единицы сглаживает рельеф и переносит вероятность в хвост.
В NeverNo
API NeverNo принимает в запросе чата параметры temperature, top_p, stop и seed. Они передаются моделям, которые их поддерживают, и опускаются для остальных; список моделей показывает, какие параметры поддерживает каждая, так что проверь его, прежде чем на что-то рассчитывать. Qwen 3.5 35B, бесплатная приватная модель от Alibaba, которая читает изображения и позволяет выбрать, рассуждать ли ей, — одна из открытых моделей каталога.
Страница о нейросети без цензуры показывает, как NeverNo отвечает прямо и хранит историю в твоём браузере. Жёсткие границы при любой температуре остаются теми же: ничего, что касается несовершеннолетних, ничего о реальных людях без их согласия и никакой реальной помощи в причинении серьёзного вреда другим.
Что стоит запомнить
Температура меняет степень случайности выбора следующего токена, а не объём знаний модели.
Низкие значения подходят для задач, где нужна стабильность; высокие — для творческой работы.
Низкая температура не гарантирует верного ответа, только более воспроизводимый.
Top_p, стоп-последовательности и seed — близкие родственники; меняй температуру или top_p, но не оба сразу.
Некоторые рассуждающие модели фиксируют параметр или игнорируют его, поэтому сначала посмотри, какие параметры поддерживает модель.
Частые вопросы
Какую температуру использовать?
Для фактических вопросов, кода и структурированного вывода начни с низких значений, от 0 до примерно 0,3. Для письма и поиска идей попробуй значение около 0,7–1. Это отправные точки, поскольку каждая модель реагирует немного по-своему.
При температуре 0 ответ всегда один и тот же?
Он становится очень стабильным, но не всегда строго идентичным: округление чисел с плавающей запятой, пакетная обработка на GPU и планирование на сервере могут слегка сдвигать вычисления. Seed, если модель его поддерживает, помогает воспроизвести результат.
Вызывает ли высокая температура галлюцинации?
Она делает маловероятные формулировки более вероятными, и это может увести модель от надёжной почвы. Но ошибаться модель может при любой температуре, так что важные факты проверяй независимо от настройки. Записывай точное значение рядом с каждым результатом, чтобы опыты можно было повторить и сравнить.
Задай первый вопрос
Без аккаунта и без карты. Пиши на любом из 10 языков, на которых говорит NeverNo.
Открыть чат