Модели
Модели, которые тарифицирует опубликованный прайс-лист, — на одном балансе. Сужайте по модальности и провайдеру, ищите по каталогу и переключайтесь без смены аккаунта
Anthropic: Claude Opus 5.5
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 5.5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Sonnet 5
Текстовая модель Anthropic Claude Sonnet 5. Доступна по протоколам Chat Completions, Responses и Anthropic Messages.
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
Текстовая модель Anthropic Claude Sonnet 5.5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Fable 5.1
Текстовая модель Anthropic Claude Fable 5.1. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
xAI: Grok 4.6
Текстовая модель xAI Grok 4.6. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
Anthropic: Claude Opus 5
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
OpenAI: GPT-5.6 Luna
Текстовая модель OpenAI GPT-5.6 Luna. Доступна по протоколу Chat Completions.
OpenAI: GPT-5.6 Terra
Текстовая модель OpenAI GPT-5.6 Terra. Доступна по протоколу Chat Completions.
OpenAI: GPT-5.5
Текстовая модель OpenAI GPT-5.5. Доступна по протоколу Chat Completions.
Anthropic: Claude Haiku 4.5
Текстовая модель Anthropic Claude Haiku 4.5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Haiku 5.5
Текстовая модель Anthropic Claude Haiku 5.5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
OpenAI: GPT-6 Sol
Текстовая модель OpenAI GPT-6 Sol. Доступна по протоколу Chat Completions.
xAI: Grok 4.7
Текстовая модель xAI Grok 4.7. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
OpenAI: GPT-6 Astra
Текстовая модель OpenAI GPT-6 Astra. Доступна по протоколу Chat Completions.
Zhipu: GLM-5.3
Флагманская модель Zhipu серии GLM-5.3 для сложной программной инженерии и агентных задач, включая анализ кода и поиск уязвимостей. Контекст — 1 млн токенов, поддерживаются рассуждения и вызов инструментов.
OpenAI: GPT-5.6 Sol
Текстовая модель OpenAI GPT-5.6 Sol. Доступна по протоколу Chat Completions.
xAI: Grok 4.5
Текстовая модель xAI Grok 4.5. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
Zhipu: GLM-5.2
Предыдущая флагманская модель Zhipu серии GLM-5 для программирования и агентных сценариев с рассуждениями. Контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Anthropic: Claude Fable 5
Текстовая модель Anthropic Claude Fable 5. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Opus 4.8
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 4.8. Доступна по протоколам Chat Completions, Responses и Anthropic Messages.
Anthropic: Claude Opus 4.7
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 4.7. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Sonnet 4.6
Текстовая модель Anthropic Claude Sonnet 4.6. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Opus 4.6
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 4.6. Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Google: Gemini 3 Flash Preview
Текстовая модель Google Gemini 3 Flash Preview. Доступна по протоколу Chat Completions.
Anthropic: Claude Opus 4.5
Текстовая модель Anthropic Claude Opus 4.5 (2025-11-01). Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Текстовая модель Anthropic Claude Sonnet 4.5 (2025-09-29). Доступна по протоколам Anthropic Messages и Chat Completions.
OpenAI: Codex Auto Review
Текстовая модель OpenAI Codex Auto Review. Доступна по протоколу Chat Completions.
Google: Gemini 3.7 Flash High
Текстовая модель Google Gemini 3.7 Flash High. Доступна по протоколу Chat Completions.
Qwen: Qwen Image 2.1 Pro
Старшая версия серии Qwen Image 2.1 от Alibaba для генерации изображений по текстовому описанию — выше качество и детализация, чем у Turbo. Разрешение до 2K, много вариантов соотношения сторон.
Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo
Быстрая и недорогая версия серии Qwen Image 2.1 от Alibaba для генерации изображений по текстовому описанию — когда важны скорость и цена, а не предельное качество. Разрешение до 2K, много вариантов соотношения сторон.
Perplexity: Decider Flash V1.2
Модель решений Perplexity на 4B — меньшая и более дешёвая сестра Decider V1.2 с тем же контрактом API. Читает состояние из текста или изображений и возвращает откалиброванные вероятности по типизированным вопросам.
Perplexity: Decider V1.2
Модель решений Perplexity на 27B, преемница Decider V1.1. Вместо генерации текста читает переданное состояние — текст или изображения — и возвращает откалиброванные вероятности по типизированным вопросам.
Respan: Span-02
Модель решений Respan с открытыми весами. Читает состояние из текста и изображений и отвечает на заданные вопросы о нём — выбор одного из вариантов, вероятность да/нет или оценка — откалиброванными вероятностями.
Liquid AI: D1 Ultra
Самая крупная модель решений Liquid AI с интерфейсом System One. Читает состояние из текста и изображений с типизированными вопросами и возвращает выбор, оценку или вероятность да/нет, точнее d1 на сложных суждениях.
TypeSafe: Jev 1.14
Последняя версия Jev — модели структурированных решений TypeSafe. Читает состояние из текста или изображений с типизированными вопросами и возвращает откалиброванные вероятности выбора, оценки или ответа да/нет; создана для быстрых решений внутри программ.
ScaleDown: Classify-1
Модель структурированных решений ScaleDown. Оценивает текст, изображения или документ по заданным вопросам выбора, да/нет и упорядоченной шкалы и возвращает откалиброванные вероятности; держит состояние до 1 млн токенов.
Google: Gemini 4 Argon
Флагманская модель Google с рассуждениями для сложной программной инженерии, глубокой математики и науки и долгих автономных агентных задач. Контекст — 1 млн токенов, принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF, поддерживает рассуждения с уровнями low, medium и high, вызов инструментов и структурированный вывод.
Nace.AI: Drex v2.0
Модель решений Nace.AI на архитектуре смеси экспертов, 35B (3B активных) — более крупная преемница Drex v1.5. По состоянию (текст или JSON) и типизированным вопросам да/нет, выбора или порядковой оценки возвращает откалиброванные вероятности.
Cloudflare: Clef Omni
Модель решений семейства Clef от Cloudflare на архитектуре смеси экспертов, дообученная Qwen3-Omni-30B-A3B (30B всего, 3B активных) на Workers AI. Принимает решения по тексту, изображениям, аудио и видео и возвращает откалиброванные вероятности по типизированным вопросам.
Nace.AI: Drex v1.5
Модель решений Nace.AI на 9B. По состоянию (текст или JSON) и типизированным вопросам — да/нет, выбор из вариантов или порядковая оценка — возвращает откалиброванную вероятность каждого ответа.
Microsoft: Microsoft-Decision-1
Небольшая модель Microsoft для быстрых решений. Вместо генерации текста читает переданное содержимое и возвращает откалиброванную вероятность для каждого заданного варианта ответа.
Upstage: Solar Decide Flash
Модель структурированных решений Upstage с малой задержкой — быстрый вариант Solar Decide на базе Solar Mini 4 с интерфейсом System One. Возвращает выбор, оценку или вероятность да/нет по типизированным вопросам над состоянием до 512 тыс. токенов.
Qwen: Qwen3.8 27B Antislop
Qwen3.8 27B, дообученная RawModels по методу Antislop: модель пишет живым языком, без типичных «ИИ-штампов» и шаблонных оборотов. Рассуждает перед ответом и поддерживает вызов инструментов; контекст — 262 тыс. токенов, только текст. Модель работает на GPU, которые запускаются по требованию: первый запрос после паузы ждёт, пока поднимется воркер, — обычно от одной до пяти минут. Дальше ответы приходят за секунды.
Cloudflare: Clef
Открытая мультимодальная модель решений Cloudflare на 27B, дообученная Qwen3.8-27B на Workers AI. Вместо текста она читает состояние (текст, JSON или изображения) и отвечает на типизированные вопросы откалиброванными вероятностями: да/нет, выбор из вариантов или оценка.
Cloudflare: Clef Flash
Быстрая модель решений семейства Clef от Cloudflare на 9B, дообученная Qwen3.5-9B на Workers AI. Читает состояние из текста, JSON или изображений и с малой задержкой возвращает откалиброванные вероятности для вопросов да/нет, выбора и оценки.
Liquid AI: D1
Модель структурированных решений Liquid AI с интерфейсом System One. Принимает состояние из текста или изображений и типизированные вопросы и вместо сгенерированного текста возвращает выбор, оценку или вероятность да/нет.
Inception: Mercury Decide
Модель структурированных решений Inception с интерфейсом System One. Принимает состояние из текста или изображений с типизированными вопросами и вместо сгенерированного текста возвращает выбор, оценку или вероятность да/нет.
Together AI: Tev1 4B Experimental
Экспериментальная модель решений Together AI — дообучение Qwen3.5-4B, выбирающее один вариант по структурированному состоянию, вопросу и списку из 2–24 вариантов и возвращающее вероятность каждого.
OpenAI: GPT-6.1 Sol
Текстовая модель OpenAI GPT-6.1 Sol. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
Upstage: Solar Decide
Модель структурированных решений Upstage на базе Solar Mini 4 с интерфейсом System One. Принимает состояние с типизированными вопросами и возвращает выбор, оценку или вероятность да/нет; держит состояние до 512 тыс. токенов.
Respan: Span-01
Модель оценки поведения от Respan. Читает фрагмент диалога и для каждого описанного обычным языком поведения возвращает вероятность того, что оно присутствует.
Jared Palmer: Kev 4B
Небольшая модель решений Джареда Палмера с открытыми весами: LoRA-адаптер и указательная голова поверх Qwen3.5-4B-Base с тем же контрактом System One, что у Jev от TypeSafe. Возвращает откалиброванные вероятности по типизированным вопросам над коротким текстовым состоянием.
OpenAI: GPT-6 Luna
Текстовая модель OpenAI GPT-6 Luna. Доступна по протоколу Chat Completions.
TypeSafe: Jev 1.13
Модель структурированных решений TypeSafe, первая из её моделей System One. Принимает быстрые структурированные решения для программ: по состоянию и типизированным вопросам возвращает откалиброванные вероятности выбора, оценки или ответа да/нет вместо свободного текста.
Zhipu: GLM-5.3 Raw
GLM-5.3 от Z.ai без цензуры: RawModels сняли встроенные отказы методом abliteration, поэтому модель отвечает на запросы, от которых обычные модели отказываются, — в том числе по кибербезопасности и пентесту. Рассуждения и вызов инструментов сохранены; контекст — 1 млн токенов. Модель работает на GPU, которые запускаются по требованию: первый запрос после паузы ждёт, пока поднимется воркер, — обычно от одной до пяти минут. Дальше ответы приходят за секунды.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
Экономичная ступень семейства DeepSeek V4.1: разреженная модель mixture-of-experts с базой в 552 млрд параметров, которая задействует около 8 млрд параметров на входе и 16 млрд на выходе. Понимание изображений заложено с самого начала обучения, а сжатый KV-кеш снижает стоимость длинных агентных сессий. Подходит для агентов программирования, работы в терминале и управления компьютером, а также для анализа длинных документов; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Inception: Mercury 2.5
Диффузионная языковая модель от Inception: вместо последовательной генерации токенов она набрасывает и уточняет множество токенов параллельно и выдаёт более 1000 токенов в секунду на стандартных GPU. Поддерживает настраиваемые рассуждения, параллельные вызовы инструментов и JSON по заданной схеме; подходит для сценариев, чувствительных к задержке, — поисковых агентов, голосовых конвейеров и субагентов программирования. Только текст; контекст — 260 тыс. токенов.
Qwen: Qwen3.8 Max 0902
Сентябрьский снимок (0902) Qwen3.8 Max — крупнейшей модели команды Qwen из Alibaba: mixture-of-experts примерно на 2,4 трлн параметров. Принимает текст, изображения и видео, по умолчанию рассуждает и дообучена для многошаговых программных проектов, оркестрации множества инструментов и анализа графиков, длинных документов и длинных видео. Контекст — 1 млн токенов; доступны вызов инструментов, структурированный вывод и настраиваемая глубина рассуждений.
Google: Gemini 3.8 Flash
Текстовая модель Google Gemini 3.8 Flash. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
Google: Gemini 3.8 Flash High
Текстовая модель Google Gemini 3.8 Flash High. Доступна по протоколу Chat Completions.
Qwen: Qwen3.8 27B
Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с открытыми весами. Подходит для программирования, исследований, повседневной профессиональной работы и длинных агентных сценариев; режим рассуждений включается и выключается в каждом запросе. Принимает текст, изображения и видео; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Qwen: Qwen Image 3
Модель генерации изображений Qwen Image 3 от Alibaba: точно отрисовывает текст и детали размером до 10 пикселей и опирается на широкие знания о мире. Разрешение до 2K.
Qwen: Qwen Image 3 Pro
Старшая версия Qwen Image 3 от Alibaba для генерации изображений: точная отрисовка текста и мелких деталей, более богатые знания о мире и более высокое качество, чем у Qwen Image 3. Разрешение до 2K.
Google: Gemini 3.6 Flash
Текстовая модель Google Gemini 3.6 Flash. Доступна по протоколам Chat Completions и Responses.
Google: Gemini 3.6 Flash High
Текстовая модель Google Gemini 3.6 Flash High. Доступна по протоколу Chat Completions.
Moonshot AI: Kimi K3
Флагманская модель Moonshot AI на архитектуре mixture-of-experts с контекстом 1 млн токенов. Принимает текст, изображения и видео и рассчитана на длинные задачи программирования, сквозную агентную работу и глубокие рассуждения; поддерживаются вызов инструментов и структурированный вывод.
Google: Gemini 3.1 Flash Lite
Текстовая модель Google Gemini 3.1 Flash Lite. Доступна по протоколу Chat Completions.
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash
Модель DeepSeek, рассчитанная на высокую пропускную способность (апрельский снимок 0423): mixture-of-experts на 284 млрд параметров, из них 13 млрд активных, с гибридным вниманием для удешевления длинных входов. Подходит для помощников программиста, чат-продуктов и агентов, где важны задержка и цена; уровни рассуждений — вплоть до xhigh, контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
OpenAI: GPT Image 2
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 2. Доступна по протоколу Images.
OpenAI: GPT Image 1
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 1. Доступна по протоколу Images.
OpenAI: GPT Image 1.5
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 1.5. Доступна по протоколу Images.
OpenAI: GPT Image 2.5
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 2.5. Доступна по протоколу Images.
OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 2.5 Flare. Доступна по протоколу Images.
OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
Модель генерации изображений OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst. Доступна по протоколу Images.
RawModels: OpenJev
Открытая модель решений RawModels на базе Qwen3.5 4B (cross-encoder), обученная как открытый аналог Jev. Ничего не генерирует: читает состояние — текст, JSON, изображение или видео — и отвечает на типизированные вопросы вероятностями: да/нет, выбор из вариантов или оценка по шкале. Один и тот же запрос всегда даёт один и тот же ответ; контекст — 32 тыс. токенов. Модель работает на GPU, которые запускаются по требованию: первый запрос после паузы ждёт, пока поднимется воркер, — обычно от одной до пяти минут. Дальше ответы приходят за секунды.
RawModels: OpenJev Small
Облегчённая OpenJev на базе Qwen3.5 0.8B: быстрее и вдвое дешевле, но слабее на многошаговых правилах и чтении значений с изображений. Читает состояние — текст, JSON, изображение или видео — и отвечает на типизированные вопросы вероятностями: да/нет, выбор из вариантов или оценка. Контекст — 32 тыс. токенов. Модель работает на GPU, которые запускаются по требованию: первый запрос после паузы ждёт, пока поднимется воркер, — обычно от одной до пяти минут. Дальше ответы приходят за секунды.
xAI: Grok Imagine Lite
Модель генерации изображений xAI Grok Imagine Lite. Доступна по протоколу Images.
StepFun: Step 5 Preview
Предварительная версия старшей агентной модели StepFun: разреженная mixture-of-experts на 600 млрд параметров, из них 27 млрд активных. Ориентирована на разработку ПО и профессиональную работу со знаниями, особенно в финансах, где итеративно работает с инструментами по большим кодовым базам и наборам документов. Принимает текст, изображения и видео; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Mistral AI: Mistral Large 4
Большая универсальная модель Mistral AI для рассуждений, программирования и агентных конвейеров. Принимает текст и изображения, держит контекст в 1 млн токенов и выдаёт до 256 тыс. токенов за один ответ. Поддерживает вызов инструментов и структурированный вывод в JSON.
AionLabs: Aion 3.5
Система для ролевых игр и художественных историй от AionLabs на основе моделей GLM: несколько специализированных моделей совместно составляют каждый ответ, чтобы сюжет получался более выстроенным и напряжённым. Только текст; контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Cohere: Command A+
Старшая модель Cohere для корпоративных агентов. Принимает текст и изображения, держит контекст в 192 тыс. токенов, поддерживает нативный вызов инструментов со строгими схемами, вывод в виде JSON-объекта и по JSON-схеме, необязательный режим рассуждений и настраиваемые режимы безопасности.
Qwen: Qwen3.8 Omni Flash
Быстрая омнимодальная модель с рассуждениями из линейки Qwen3.8 от Alibaba — первая модель Qwen, построенная вокруг агентных возможностей с нативным пониманием аудио и видео. Подходит для анализа и пересказа аудио и видео, работы с изображениями и недорогих агентных задач. Контекст — 1 млн токенов, поддерживаются вызов инструментов и структурированный вывод.
Xiaomi: MiMo V2.6 Pro
Крупнейшая модель Xiaomi, более 1 трлн параметров, рассчитанная на самые тяжёлые агентные нагрузки. Нативно работает с текстом, изображениями, видео и аудио и настроена на программирование, визуальные, исследовательские и общие задачи, растянутые на много шагов в разных агентных фреймворках. Контекст — около 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Xiaomi: MiMo V2.6 Flash
Модель Xiaomi с открытым исходным кодом: mixture-of-experts на 309 млрд параметров, из них 15 млрд активных, с гибридным вниманием ради эффективности. Как и версия Pro, нативно принимает текст, изображения, видео и аудио и рассчитана на многошаговую агентную работу в программировании, зрении и исследованиях, но дешевле. Контекст — около 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Zhipu: GLM-5.3 FlashX
Ускоренная версия GLM-5.3 Flash от Zhipu, генерирующая до 200 токенов в секунду. Унаследовала архитектуру базовой модели — гибридное разреженное и линейное внимание, 320 млрд параметров, из них 18 млрд активных — и принимает текст, изображения и видео. Подходит для быстрого программирования, визуальных задач и длинных агентных сценариев; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Moonshot AI: Kimi K2.8
Предварительная версия Kimi K2.8 от Moonshot AI — модель для программирования, по качеству близкая к Kimi K3. Контекст — около 1 млн токенов, принимает текст, изображения и видео, поддерживает рассуждения с уровнями low, high и max (по умолчанию max) и вызов инструментов.
IBM: Granite 4.2 8B
Небольшая плотная модель IBM с рассуждениями на 8 млрд параметров для математики, программирования, многоязычных диалогов и многошаговых агентных задач. Умеет рассуждать в полном объёме, в облегчённом режиме или не рассуждать вовсе и поддерживает 12 языков, включая английский, немецкий, японский, арабский и китайский. Только текст; контекст — 128 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Tencent: Hy4 Preview
Предварительная версия Tencent Hy4 — текстовой модели mixture-of-experts на 770 млрд параметров, из них 49 млрд активных. Ориентирована на агентов программирования, сценарии с множеством вызовов инструментов и рабочие задачи, требующие планирования и связного контекста на протяжении многих шагов. Контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Zhipu: GLM 5.3 Flash
Быстрая и недорогая модель Zhipu серии GLM-5.3, первая нативно мультимодальная в линейке: принимает текст, изображения и видео. Подходит для программирования, визуальной разработки интерфейсов и работы с документами; контекст — 1 млн токенов, поддерживаются рассуждения и вызов инструментов.
Qwen: Qwen3.8 Flash
Быстрая и недорогая модель с рассуждениями из линейки Qwen3.8 от Alibaba, принимающая текст, изображения и видео. Применяется для помощи в программировании, агентов, анализа документов и репозиториев, работы с экраном и понимания длинных видео. Контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
Общедоступный августовский снимок (0813) DeepSeek V4 Pro — старшей модели линейки V4 на архитектуре mixture-of-experts. Универсальная текстовая модель для рассуждений, программирования и агентных задач; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo
Мультимодальная модель ByteDance Seed для программирования и длинных агентных сценариев. Способна провести разработку от плана до готового результата, по ходу отлаживая и исправляя собственные ошибки, и понимает изображения и видео. Контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
ByteDance Seed: Seed 2.0 Code
Модель ByteDance Seed, настроенная на агентное программирование с упором на фронтенд и код на многих языках. Рассчитана на работу внутри агентов программирования, таких как Claude Code, Kilo и OpenCode. Принимает текст, изображения и видео; контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Upstage: Solar Pro 4
Доступная по цене большая языковая модель Upstage с контекстом 512 тыс. токенов. Создана для длинных задач и агентов, с упором на офисную продуктивность, работу с большим объёмом документов и программирование. Только текст; поддерживается вызов инструментов.
Meta: Muse Glimmer 30B
Плотная мультимодальная модель Meta Superintelligence Labs на 30 млрд параметров с открытыми весами, дистиллированная из Muse Spark, чтобы агенты могли работать на потребительском железе. Справляется с многошаговыми рассуждениями, работой с инструментами, восстановлением после ошибок и изображениями на входе, поддерживает более 100 языков. Контекст — 128 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Poolside: Laguna S 2.1
Модель Poolside для агентов программирования: 118 млрд параметров, из них 8 млрд активных, предназначена для разработки ПО и агентного программирования. Веса открыты под лицензией OpenMDW-1.1. Только текст; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Meituan: LongCat 2.0
Разреженная текстовая модель mixture-of-experts от Meituan на 1,6 трлн параметров, из них 48 млрд активных. Применяется для программирования, изменений в масштабе целого репозитория, длинных сессий решения задач и агентных сценариев. Контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Qwen: Qwen3.8 Max Preview
Предварительная версия Qwen3.8 Max, показанная Alibaba на WAIC в июле 2026 года: mixture-of-experts примерно на 2,4 трлн параметров, первая мультимодальная модель Qwen крупнее триллиона параметров. Принимает текст, изображения и видео, рассуждает и рассчитана на программирование и сложные рабочие задачи. Контекст — около 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Thinking Machines: Inkling
Мультимодальная модель mixture-of-experts с открытыми весами от Thinking Machines Lab: 975 млрд параметров, из них 41 млрд активных. Универсальная модель для рассуждений, программирования, агентов, генерации с опорой на поиск (RAG) и многоязычных диалогов; нативно понимает изображения и аудио. Контекст — 512 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Moonshot AI: Kimi K2.7 Code
Вариант семейства Kimi K2 от Moonshot AI для программирования, рассчитанный на доведение задач до конца на длинном контексте. Мультимодальная модель mixture-of-experts примерно на 1 трлн параметров, из них 32 млрд активных; принимает текст и изображения, всегда работает в режиме рассуждений и сохраняет их между репликами. Контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra
Крупнейшая открытая модель линейки NVIDIA Nemotron 3: гибридная mixture-of-experts на основе Transformer и Mamba, 550 млрд параметров, из них 55 млрд активных. Создана для агентных конвейеров с упором на планирование — оркестрации других агентов, агентов программирования и глубоких исследований, — с пропускной способностью под большие объёмы запросов. Только текст; здесь доступна с контекстом 256 тыс. токенов и вызовом инструментов.
Qwen: Qwen3.7 Plus
Модель среднего ценового уровня из серии Qwen3.7 от Alibaba с улучшенным зрением. Помимо программирования и работы с инструментами, она читает скриншоты и управляет графическими интерфейсами, превращает визуальные макеты в код и пошагово перемещается по мобильным приложениям. Принимает текст и изображения; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
MiniMax: MiniMax M3
Мультимодальная базовая модель MiniMax для длинных агентных сессий, программирования и работы с инструментами; принимает текст, изображения и видео. Механизм MiniMax Sparse Attention выбирает только нужные блоки KV вместо внимания ко всему контексту, поэтому входы в 1 млн токенов обрабатываются заметно дешевле и быстрее, чем у предыдущего поколения. Поддерживает вызов инструментов.
StepFun: Step 3.7 Flash
Экономичная мультимодальная mixture-of-experts от StepFun: языковая основа на 196 млрд параметров с визуальным энкодером, около 11 млрд активных параметров на токен. Уровень рассуждений — высокий, средний или низкий — выбирается в запросе, чтобы балансировать скорость, цену и глубину. Подходит для программирования, агентов, структурированного вывода и офисной работы с длинным контекстом; принимает текст, изображения и видео, контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Qwen: Qwen3.7 Max
Флагманская модель линейки Qwen3.7 от Alibaba, работающая с текстом. Рассчитана на агентные сценарии и особенно сильна в программировании, офисных задачах и работе с документами. Контекст — 1 млн токенов, поддерживаются рассуждения, вызов инструментов и структурированный вывод.
Mistral AI: Mistral Medium 3.5
Плотная модель Mistral AI с открытыми весами на 128 млрд параметров для агентов, программирования и многошаговых рассуждений. Принимает текст и изображения, держит контекст в 256 тыс. токенов и позволяет задавать глубину рассуждений в каждом запросе. Главная сильная сторона — надёжный вызов нескольких инструментов в рамках одной длинной задачи.
Moonshot AI: Kimi K2.6
Мультимодальная модель Moonshot AI для длинных задач программирования, сборки пользовательских интерфейсов по описанию или изображению и параллельной координации множества субагентов. Работает с Python, Rust и Go и способна за один запуск подготовить документ, сайт или таблицу. Принимает текст и изображения; контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Arcee AI: Trinity Large Thinking
Модель с рассуждениями и открытым исходным кодом от Arcee AI, рассчитанная на агентные нагрузки. Лучше всего работает, когда её прежние рассуждения передаются обратно в последующих репликах (чередующиеся рассуждения). Только текст; контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
MiniMax: MiniMax M2.7
Текстовая модель MiniMax для прикладной агентной работы: планирования и выполнения многошаговых задач, нередко силами нескольких взаимодействующих агентов. Типичные сценарии — отладка на живой системе, поиск первопричин сбоев, финансовые модели и подготовка документов Word, Excel и PowerPoint. Контекст — 200 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Mistral AI: Mistral Small 4
Компактная модель Mistral AI (снимок 2603), объединяющая рассуждения, понимание изображений и агентное программирование в одной системе: одна модель закрывает аналитику, разработку и работу с картинками. Контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
NVIDIA: Nemotron 3 Super
Открытая модель NVIDIA на 120 млрд параметров, из них 12 млрд активных: гибридная mixture-of-experts на основе Mamba и Transformer с предсказанием нескольких токенов сразу для ускорения генерации. Рассчитана на мультиагентные системы, рассуждения по нескольким документам и многошаговое планирование; веса, данные и рецепты обучения опубликованы под NVIDIA Open License. Только текст; здесь доступна с контекстом 256 тыс. токенов и вызовом инструментов.
Google: Gemini 3.1 Pro Low
Текстовая модель Google Gemini 3.1 Pro Low. Доступна по протоколу Chat Completions.
OpenAI: GPT-5.3 Codex Spark
Текстовая модель OpenAI GPT-5.3 Codex Spark. Доступна по протоколу Chat Completions.
Qwen: Qwen3 Coder Next
Модель Qwen с открытыми весами для агентного программирования и локальных инструментов разработчика. Разреженная архитектура mixture-of-experts на 80 млрд параметров задействует лишь 3 млрд на токен, поэтому постоянно работающие агенты обходятся дёшево. Отвечает без отдельного блока рассуждений, справляется с длинными сессиями программирования и восстановлением после упавших команд; контекст — 256 тыс. токенов, поддерживается вызов инструментов.
Mistral AI: Devstral 2
Открытая модель Mistral AI для агентного программирования: плотный трансформер на 123 млрд параметров с контекстом 256 тыс. токенов, выпущен в декабре 2025 года (снимок 2512). Умеет разбираться в кодовой базе, согласованно править множество файлов, замечать упавшие запуски и повторять попытку с исправлениями. Поддерживает вызов инструментов; веса распространяются под модифицированной лицензией MIT.
Amazon: Nova 2 Lite
Недорогая модель с рассуждениями из второго поколения Amazon Nova для повседневных нагрузок. Обрабатывает текст, изображения, видео и документы и применяется для извлечения данных из файлов и видео, написания кода, ответов со ссылками на источники и автоматизации многошаговых агентных задач. Контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Meta: Llama 4 Maverick
Открытая мультимодальная модель Llama 4 от Meta, выпущенная в апреле 2025 года: mixture-of-experts со 128 экспертами, 400 млрд параметров, из них 17 млрд активных. Обучена следовать инструкциям для роли ассистента, рассуждений по изображениям и общих мультимодальных диалогов на 12 языках; знания ограничены августом 2024 года. Принимает текст и изображения; контекст — 1 млн токенов, поддерживается вызов инструментов.
Ставки берутся из действующего опубликованного прайс-листа: за миллион токенов или за изображение. Контекст, максимальный вывод и дата релиза показываются, когда они опубликованы в каталоге модели. Прочерк означает, что значение не опубликовано. Производительность в карточке модели рассчитывается по завершённым запросам за последние 24 часа, а не по оценкам или данным из примеров