Каталог AI-моделей Tokenator

Claude Opus 5.5 — это флагманская модель Anthropic, предназначенная для сложных задач логического мышления, программирования и работы с агентами в долгосрочной перспективе, являющаяся преемницей Claude Opus 5. Она особенно эффективна при многоэтапных изменениях в больших кодовых базах, проверке кода и поиске ошибок, финансовом и научном анализе, а также при чтении сложных диаграмм, графиков и скриншотов. Более тщательно, чем её предшественница, она использует только цифры и цитирует источники, которые может подтвердить. Модель выполняет сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и с меньшим количеством токенов, чем Opus 5, и сообщает о своей работе более простым языком, с четкими обновлениями того, что она сделала, что обнаружила и что ей нужно от пользователя. Мышление всегда адаптивно, поэтому усилие является основным рычагом для компромисса между глубиной, задержкой и стоимостью, а более низкие значения усилия остаются эффективными для задач, чувствительных к задержке.

Эта модель предоставляется на бесплатном тарифе с установленными лимитами использования. Claude Opus 5.5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач логического мышления, программирования и долгосрочной работы с агентами, пришедшая на смену Claude Opus 5. Она особенно эффективна при выполнении многоэтапных изменений в крупных кодовых базах, проверке и поиске ошибок в коде, финансовом и научном анализе, а также при работе со сложными графиками, диаграммами и скриншотами. По сравнению с предыдущей версией модель осторожнее работает с числовыми данными и источниками, стараясь приводить только те сведения, которые может подтвердить. Claude Opus 5.5 выполняет сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и с меньшим расходом токенов, чем Opus 5. Модель также более понятно сообщает о ходе работы: что было сделано, какие результаты получены и какая дополнительная информация требуется от пользователя. Режим мышления всегда адаптивный, поэтому параметр усилия позволяет выбирать баланс между глубиной рассуждений, задержкой и стоимостью. Низкие уровни усилия при этом остаются эффективными для задач, где особенно важна высокая скорость ответа.

Эта модель предоставляется на бесплатном тарифе с установленными лимитами использования. GLM-5.3-Flash — нативная мультимодальная модель от Z.ai, демонстрирующая высокую эффективность в программировании, агентных задачах и работе с длительным контекстом.

Эта модель предоставляется на бесплатном тарифе с установленными лимитами использования. Gemini 3.8 Flash — это самая интеллектуальная модель серии Flash от Google, значительно превосходящая Gemini 3.7 Flash в программировании, агентных задачах и сложных многоэтапных рассуждениях. Она сочетает высокую скорость работы с улучшенными возможностями анализа, планирования и выполнения комплексных задач, сохраняя эффективность, характерную для моделей линейки Flash.

Эта модель предоставляется на бесплатном тарифе с установленными лимитами использования. GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI для сложных комплексных задач. Она подходит для продвинутого анализа, разработки программного обеспечения, глубоких исследований, научной работы и создания документов, особенно хорошо справляясь с длительными агентными задачами, включающими работу с компьютером и браузером.

Kimi K3 — это модель многомодального рассуждения с открытыми весами и 2,8 ТБ параметров от Moonshot AI. Она подходит для сложного программирования, работы с интеллектуальными данными и долгосрочных агентных рабочих процессов, и особенно эффективна при работе с большими репозиториями, использовании инструментов, отладке и итерациях с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. В её архитектуре используются KDA и Attention Residuals для повышения вычислительной эффективности.

Sonnet 5 — это самая мощная модель класса Sonnet от Anthropic, демонстрирующая передовые показатели производительности в программировании, работе с агентами и профессиональной деятельности.

DeepSeek V4 Pro 0813 — это масштабная модель от DeepSeek, разработанная с использованием смешанного подхода к тестированию. Это общедоступная версия DeepSeek V4 Pro.

GPT-6.1 Sol — это улучшенная версия GPT-6 Sol от OpenAI, занимающая место ниже флагманской модели GPT-6 Astra в серии GPT-6. Она подходит для агентного программирования, работы за компьютером, выполнения профессиональной работы с большим объемом документов и многоэтапной автоматизации бизнес-процессов, и приближается к результатам уровня Astra в этих задачах при значительно меньших затратах. По сравнению с GPT-6 Sol, она допускает меньше фактических ошибок и более надежно учитывает явные ограничения и намерения пользователя во время выполнения агентных задач.

Эта модель предоставляется на бесплатном тарифе с установленными лимитами использования. MiniMax M3.1 Flash — быстрая reasoning-модель от MiniMax, ориентированная на программирование, агентные задачи, работу с большим контекстом и многошаговые сценарии. Модель поддерживает мультимодальный ввод, tool calling и несколько уровней глубины рассуждений, сочетая высокую скорость генерации с качественным выполнением сложных задач.

GPT-6 Sol — это экономичная высокопроизводительная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая место ниже флагманской модели GPT-6 Astra и выше быстрой модели GPT-6 Luna. Она подходит для требовательной профессиональной работы, агентного программирования, автоматизации бизнес-процессов и использования в качестве вычислительной машины, и особенно эффективна в долгосрочных задачах разработки программного обеспечения в реальных кодовых базах. Она приближается к уровню достоверности Astra по фактам при значительно меньших затратах и ​​разделяет более ясный и лаконичный стиль общения Astra в технических и программистских дискуссиях.

Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач логического мышления, программирования и работы с агентами в долгосрочной перспективе. Она особенно эффективна в сквозных задачах разработки программного обеспечения, проверке кода и поиске ошибок, визуальном анализе диаграмм и документов, выполнении сложных офисных задач и координации параллельных субагентов. Модель сохраняет высокую эффективность в выполнении инструкций и использовании инструментов в рамках длительных задач, оставаясь при этом эффективной и в условиях меньших усилий для рабочих нагрузок, в которых приоритет отдается задержке и эффективности использования токенов.

GPT-5.5 — это передовая модель OpenAI, разработанная для сложных профессиональных задач, основанная на GPT-5.4 и обладающая более сильной логической основой, повышенной надежностью и улучшенной эффективностью использования токенов при решении сложных задач.

Gemini 3.8 Flash — это самая интеллектуальная модель Flash от Google, значительно превосходящая версию 3.7 Flash в таких областях, как разработка программного обеспечения, задачи, выполняемые агентами, и многоэтапное рассуждение.

DeepSeek V4.1 Flash — новая высокопроизводительная модель от DeepSeek, которая значительно превосходит V4 Pro по ключевым показателям, включая качество выполнения задач, скорость генерации, стоимость и общее время работы. Модель ориентирована на программирование, сложные рассуждения, агентные сценарии и многоэтапные задачи, обеспечивая возможности уровня Pro при более высокой скорости и существенно лучшей эффективности.

GLM 5.3 — это новейшая крупномасштабная модель логического мышления от Z.ai. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и предназначена для долгосрочных рабочих процессов агентов, разработки программного обеспечения на уровне проектов и сложной многоэтапной автоматизации.

MiniMax M3.1 Flash — быстрая reasoning-модель MiniMax, оптимизированная для программирования, агентных задач и повседневной разработки. Поддерживает контекст до 1 млн токенов, работу с текстом, изображениями и видео, а также многошаговые задачи и tool calling. Модель ориентирована на высокую скорость генерации и подходит для исправления ошибок, реализации функций, анализа больших кодовых баз, написания тестов и автоматизации разработки. Поддерживает пять уровней глубины рассуждений: low, medium, high, xhigh и max.

Claude Sonnet 5.5 — это модель класса Sonnet от Anthropic, предназначенная для четко структурированной повседневной работы, являющаяся прямым обновлением Claude Sonnet 5. Она особенно эффективна при разработке функций, исправлении ошибок и создании качественных документов, презентаций и электронных таблиц, а также обеспечивает более четкий и понятный интерфейс, чем ее предшественница. Мышление постоянно включено, поэтому основным рычагом для выбора между глубиной, задержкой и стоимостью является прилагаемое усилие, а более низкие значения усилия обеспечивают высокую скорость отклика в повседневных рабочих циклах.

Claude Fable 5 — это модель класса Mythos от Anthropic, созданная для автономной работы с знаниями и программирования.

Claude Fable 5.1 превосходит Claude Fable 5 по всем параметрам, особенно в части агентного программирования, длительных агентных рабочих процессов и работы с информацией: в частности, в рефакторинге длинного кода, генерации кода для фронтенда и визуального отображения, а также в задачах, связанных с финансами и анализом. Кроме того, он, как правило, более лаконичен, чем Fable 5, в своих планах и сводках. Мы рекомендуем протестировать его как прямое обновление везде, где вы используете Fable 5 сегодня, а также в сочетании с Opus 5 для задач, требующих интенсивного логического мышления.

Claude Haiku 4.5 — это самая быстрая и эффективная модель от Anthropic, обеспечивающая возможности интеллекта, близкие к передовым, при значительно меньших затратах и ​​меньшей задержке по сравнению с более крупными моделями Claude.

Opus 4.6 — это самая совершенная модель Anthropic для программирования и решения долгосрочных профессиональных задач.

Opus 4.7 — это следующее поколение семейства Opus от Anthropic, созданное для длительно работающих асинхронных агентов.

Claude Opus 4.8 — это самая функциональная общедоступная модель семейства Opus от Anthropic. Она поддерживает ввод текста, изображений и файлов с выводом текста, имеет функцию логического вывода и контекстное окно на 1 миллион токенов.

Sonnet 4.6 — это самая мощная модель класса Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, демонстрирующая передовые показатели производительности в программировании, работе с агентами и профессиональной деятельности.

Gemini 3.1 Pro Preview — это передовая модель логического мышления от Google, обеспечивающая улучшенную производительность разработки программного обеспечения, повышенную надежность работы агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Основываясь на многомодальной базе серии Gemini 3, она сочетает высокоточное логическое мышление с обработкой текста, изображений, видео, аудио и кода, используя контекстное окно в 1 миллион токенов. Разработанная для продвинутой разработки и агентных систем, Gemini 3.1 Pro Preview повышает стабильность в долгосрочной перспективе и улучшает оркестрацию инструментов, одновременно повышая эффективность использования токенов. Она представляет новый средний уровень мышления для лучшего баланса между стоимостью, скоростью и производительностью. Модель превосходно подходит для агентного кодирования, структурированного планирования, многомодального анализа и автоматизации рабочих процессов, что делает её хорошо подходящей для автономных агентов, финансового моделирования, автоматизации электронных таблиц и высококонтекстных корпоративных задач.

Gemini 3.6 Flash — это высокоэффективная модель от Google для программирования, агентных рабочих процессов, а также веб- и мобильной разработки. Она разработана для получения высококачественных результатов с меньшим количеством ненужных правок и хеджирования, одновременно сокращая использование токенов и количество вызовов модели, необходимых для выполнения задачи.

Gemini 3.7 Flash — это многомодальная модель от Google, предназначенная для быстрых рабочих процессов, программирования и сложных многоэтапных рассуждений. Она разработана для задач, требующих высокой производительности и надежного многоэтапного решения проблем.

gemini-embedding-001 обеспечивает единый передовой опыт в различных областях, включая науку, юриспруденцию, финансы и программирование. Эта модель встраивания неизменно занимает лидирующие позиции в рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Multilingual с момента экспериментального запуска в марте.

Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем сопоставление текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с расширенными возможностями поиска (RAG). Она поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размеры от 128 до 3072 (рекомендуемые значения: 768, 1536 или 3072). Разработанная для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — она хорошо подходит для мультимодального поиска, рекомендаций и обработки документов.

GLM 5.2 — это крупномасштабная модель рассуждений от компании Z.ai. Он поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочных рабочих процессов агентов, разработки программного обеспечения на уровне проектов и сложной многоэтапной автоматизации.

GLM-5.3-Flash — это нативная мультимодальная модель от Z.ai. Она подходит для эффективного кодирования и задач, связанных с агентами с длительным горизонтом планирования. Ее гибридная архитектура с разреженным и линейным вниманием обеспечивает точное поведение в длительном контексте, одновременно снижая вычислительные затраты.

GLM-5.3-FlashX — это высокоскоростной вариант модели GLM-5.3-Flash от Z.ai, нативной мультимодальной модели, обеспечивающей скорость вывода до 200 токенов/с. Построенная на той же гибридной архитектуре с разреженным и линейным вниманием (всего 320 млрд параметров, 18 млрд активных), она подходит для эффективного кодирования, визуального восприятия и задач с долгосрочным горизонтом вывода, с контекстным окном в 1 млн токенов.

GPT Image 2 сочетает в себе модель GPT-5.4 от OpenAI с передовыми возможностями генерации изображений из GPT Image 2.

GPT Image 2.5 — это модель генерации и редактирования изображений от OpenAI, позиционируемая как высокоточная версия серии GPT Image 2.5. Она подходит для детальной творческой работы, где точность редактирования важнее скорости генерации, благодаря специальному API для работы с изображениями.

GPT-4o mini — это новейшая модель OpenAI после GPT-4 Omni, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Как самая передовая компактная модель компании, она во много раз доступнее по цене, чем другие модели последних лет, и более чем на 60% дешевле, чем GPT-3.5 Turbo. Она сохраняет передовые интеллектуальные возможности, будучи при этом значительно более экономичной.

GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономичная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для задач с большим объемом данных, чувствительных к задержке, таких как чаты, классификация и облегченные рабочие процессы с участием агентов, и обеспечивает обоснованное решение, соответствующее ее ценовой категории.

GPT-5.6 Sol — флагманская модель в серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для сложных задач логического мышления, программирования и работы с агентами, и особенно эффективна в задачах командной строки и многоэтапного программирования, а также в решении задач с длительным горизонтом планирования.

GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель в серии GPT-5.6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Она подходит для повседневных задач программирования, логического мышления и работы с агентами, где необходимо сбалансировать возможности и стоимость, предлагая высокую производительность примерно за половину стоимости Sol.

GPT-6 Luna — это быстрая и экономичная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая позицию ниже GPT-6 Sol. Она подходит для больших объемов данных и задач, чувствительных к задержкам, таких как чаты, классификация и легковесные задачи управления агентами, а при более высоких вычислительных затратах может браться за сложные задачи разработки программного обеспечения и использования вычислительных ресурсов, которые ранее требовали моделей уровня Sol. Она разделяет преимущества семейства GPT-6 в достоверности фактов и более четкий и лаконичный стиль общения.

Grok 4.5 — это самая интеллектуальная модель SpaceXAI, демонстрирующая передовые результаты в программировании, интеллектуальном труде и STEM-образовании.

Grok 4.6 — это самая интеллектуальная модель SpaceXAI, демонстрирующая передовые результаты в программировании, интеллектуальном труде и STEM-образовании.

Grok 4.7 — флагманская модель SpaceXAI для программирования, сложных рассуждений и интеллектуальных агентов. Улучшена работа с длительными задачами, проверкой собственных результатов и большим контекстом. Поддерживает анализ изображений, вызов инструментов и настраиваемую глубину рассуждений.

Grok Build 0.1 — это быстрая модель кодирования от SpaceXAI, специально разработанная для рабочих процессов разработки программного обеспечения с использованием агентов. Она поддерживает ввод текста и изображений с текстовым выводом и оптимизирована для интерактивных агентов кодирования, использования инструментов и многоэтапных задач разработки. Модель лежит в основе интерфейса командной строки Grok Build от SpaceXAI и имеет контекстное окно размером 256 КБ без ограничения на вывод текста, что делает её хорошо подходящей для долгосрочных рабочих процессов кодирования и автоматизации. В настоящее время находится в стадии раннего доступа.

Grok Imagine Image 2.0 — это модель генерации и редактирования изображений от xAI. Она подходит для создания изображений по текстовым подсказкам и редактирования изображений по референсам, с режимами низкого и среднего качества.

Grok Imagine Video 1.5 — это модель генерации видео от SpaceXAI. Она создает видеоролики на основе текстовых подсказок, с возможностью добавления начального изображения для управления сценой. Модель может управлять движением объекта и камеры, темпом, атмосферой и физическим поведением, сохраняя при этом визуальную непрерывность, а также генерировать синхронизированные звуковые эффекты, фоновую музыку и диалоги.

Hy-MT2-1.8B — это компактная модель перевода с 1,8 миллиардами параметров от Tencent. Она поддерживает 33 языковые пары и пять пар китайских диалектов и языков национальных меньшинств, с рабочими процессами для структурированного, основанного на разделителях, контекстного, основанного на глоссарии и стилистически управляемого перевода.

Hy-MT2-30B-A3B — это флагманская модель перевода от Tencent в семействе Hy-MT2. Она поддерживает 33 языковые пары и пять пар китайских диалектов и языков национальных меньшинств, с рабочими процессами для структурированного, основанного на разделителях, контекстного, основанного на глоссарии и стилистически управляемого перевода. Она использует 3 миллиарда активных параметров из 30 миллиардов.

Hy-MT2-7B — это модель перевода с 7B параметрами от Tencent. Она поддерживает 33 языковые пары и пять пар китайских диалектов и языков национальных меньшинств, с рабочими процессами для структурированного, основанного на разделителях, контекстного, основанного на глоссарии и стилистически управляемого перевода.

Hy3 — это модель смешанных экспертов с 295 миллиардами параметров от Tencent (21 миллиард активных экспертов, 192 эксперта с маршрутизацией по топ-8), разработанная для логического мышления, рабочих процессов агентов и реального использования в производственной среде. Она поддерживает настраиваемый режим логического мышления: прямой режим без размышлений по умолчанию, а также режимы с низкой и высокой цепочкой рассуждений для сложных математических вычислений, программирования и многошаговых задач. С контекстным окном в 256 тысяч параметров Hy3 ориентирована на задачи с длительным горизонтом планирования, включая улучшенное разрешение кореференции, отслеживание ограничений в несколько этапов и стабильный вызов инструментов, обобщающийся на различные структуры агентов. Tencent позиционирует её как надёжный и экономически эффективный вариант для программирования, обработки документов, финансового анализа, разработки игр и фронтенд-дизайна, с сильным акцентом на обоснованное, антигаллюцинаторное поведение, которое отвечает, когда обосновано, и указывает на отсутствие доказательств, а не выдумывает их.

Tencent: Hy4 preview — это модель от Tencent, использующая сочетание экспертов, с 49 миллиардами активных параметров из 770 миллиардов общих. Она разработана для агентов программирования, сложных рабочих процессов использования инструментов и задач повышения производительности, требующих планирования, непрерывности контекста и устойчивого многоэтапного выполнения.

Jev — это структурированная модель принятия решений от TypeSafe, первая из моделей System One. Модели System One позволяют быстро принимать структурированные решения для программного обеспечения, возвращая типизированный выбор, а не произвольный текст. Она подходит для маршрутизации, классификации и других точек принятия решений в приложении, где быстрый и предсказуемый ответ важнее сгенерированного текста. Подробнее см. в документации TypeSafe: https://docs.typesafe.ai/concepts/system-one

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель, ориентированная на программирование, входящая в семейство Kimi K2 от Moonshot AI, созданная для надежного выполнения сквозных задач программирования в течение длительных периодов времени.

Kling 3.0 Pro — улучшенная версия Kling 3.0 для генерации видео с повышенным качеством изображения, детализацией и стабильностью движения. Модель лучше справляется со сложными сценами, движением камеры, персонажами и последовательностью кадров, поэтому подходит для более требовательных и кинематографичных задач.

LongCat 2.0 — это разреженная языковая модель от Meituan, использующая комбинацию экспертов, с 48 миллиардами активных параметров из 1,6 миллиарда. Она подходит для программирования, внесения изменений на уровне репозитория, решения задач с длительным горизонтом планирования и агентных рабочих процессов.

Mercury 2.5 — это самая быстрая модель LLM с логическим выводом и новейшая модель LLM с диффузионным выводом (dLLM) от Inception. Вместо последовательной генерации токенов, Mercury 2.5 производит и обрабатывает множество токенов параллельно, достигая производительности 1107 токенов/сек на стандартных графических процессорах. Она обеспечивает прирост интеллекта более чем на 10 пунктов по сравнению с Mercury 2, сравнимый по качеству с оптимизированными по стоимости моделями, такими как GPT-5.6 Luna (Low), Gemini 3.5 Flash-Lite и Claude Haiku 4.5. Mercury 2.5 поддерживает настраиваемые уровни логического вывода, параллельные вызовы инструментов и вывод JSON, выровненный по схеме. Она создана для производственных рабочих нагрузок, где задержка увеличивается: поисковые агенты, голосовые конвейеры и субагенты кодирования.

MiMo-V2.6-Flash — это модель с открытым исходным кодом, разработанная компанией Xiaomi. Построенная на архитектуре «смешанных экспертов» с общим количеством параметров 309 миллиардов и 15 миллиардами активированных токенов, она использует гибридный механизм внимания для повышения вычислительной эффективности. Модель имеет контекстное окно в 1 миллион токенов и собственные многомодальные возможности. Оптимизированная для агентных рабочих процессов, она обеспечивает высокую производительность в сценариях программирования, визуализации, общих задачах и исследованиях, превосходно справляясь со сложными задачами с длительным горизонтом планирования и демонстрируя надежную обобщающую способность в широком диапазоне агентных систем.

MiMo-V2.6-Pro — это флагманская базовая модель, разработанная Xiaomi. Созданная с учетом масштаба более 1 Тп параметров, она призвана расширить возможности для самых ресурсоемких задач. Модель имеет контекстное окно на 1 МЛН токенов и нативные многомодальные возможности. Оптимизированная для агентных рабочих процессов, она обеспечивает высочайшую производительность в сценариях программирования, визуализации, общих задач и исследований, превосходно справляясь со сложными задачами с длительным горизонтом планирования и демонстрируя надежную обобщающую способность в широком диапазоне агентных платформ.

MiniMax-M3 — это многомодальная базовая модель от MiniMax. Она поддерживает ввод текста, изображений и видео с текстовым выводом, контекстное окно в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочной работы с агентами, программирования и использования инструментов. Она построена на основе механизма MiniMax Sparse Attention (MSA), который заменяет полное внимание выбором KV-блоков, что сокращает вычислительные затраты на каждый токен при большом контексте — примерно в 20 раз меньше, чем у предыдущего поколения при 1 миллионе токенов, с существенно более быстрым предварительным заполнением и декодированием при сохранении качества в большинстве задач. Модель, обученная как нативная многомодальная модель на чередующихся данных и настроенная для многоэтапного, подобного производственному, сотрудничества с помощью интерактивной пользовательской симуляционной среды, ориентирована на устойчивые многошаговые задачи, а не на выполнение за один ход.

Muse Image — это модель генерации изображений от Meta, которая создает и редактирует изображения на основе текста и эталонных изображений. Она поддерживает генерацию текста в изображение, целевое редактирование изображений, композицию из нескольких изображений, настройку эталонных изображений для обеспечения согласованности стиля и тематики, а также точное отображение текста в сгенерированных изображениях. Итеративное редактирование работает путем возврата предыдущего выходного изображения с новой инструкцией.

Muse Spark 1.2 — это модель логического вывода от Meta, разработанная для сложных задач, выполняемых агентами. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, возвращает текст и предлагает контекстное окно в 1 миллион токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов, будь то в качестве основного агента, планирующего и делегирующего задачи, или в качестве субагента, выполняющегося параллельно. Она работает с различными программными средствами и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемые усилия логического вывода. В ходе тестирования Meta она показала хорошие результаты при многофайловой рефакторизации, длительных сеансах отладки, генерации всего репозитория и задачах, выходящих далеко за рамки одного запроса.

Muse Spark 1.3 — это многомодальная модель рассуждений от Meta, предназначенная для длительных рабочих процессов с участием агентов, многоагентных систем и программирования. Она разработана для отслеживания информации в рамках продолжительных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости, с акцентом на лаконичное выполнение.

Gemini 3.1 Flash Image Preview, также известный как Nano Banana 2, — это новейшая передовая модель генерации и редактирования изображений от Google, обеспечивающая визуальное качество профессионального уровня на скорости Flash.

Nano Banana Pro — это самая передовая модель генерации и редактирования изображений от Google, созданная на основе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana, значительно улучшая многомодальное мышление, привязку к реальному миру и высококачественный визуальный синтез. Модель генерирует контекстно-насыщенную графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени благодаря привязке к поиску.

Omni — мультимодальная модель генерации и редактирования видео от Google DeepMind. Она поддерживает создание видео из текста, изображений, аудио и видео-референсов, а также многошаговое редактирование через естественный язык. Omni особенно хорошо сохраняет персонажей, детали сцены и визуальный стиль между правками, понимает физику и контекст происходящего и позволяет точно управлять движением камеры, объектами и окружением. Модель также поддерживает первый и последний кадр, reference-to-video и нативную генерацию аудио.

Pareto — это многомодальная составная модель, разработанная для исследовательских, программных и агентных рабочих процессов, обеспечивающая при этом производительность на уровне передовых технологий в широком спектре задач общего назначения.

Qwen3.7-Max — флагманская модель в серии Qwen3.7 от Alibaba. Она поддерживает ввод и вывод текста и разработана для рабочих нагрузок, ориентированных на агентов, с особым акцентом на программирование, офисные и продуктивное выполнение задач, а также автономное выполнение в долгосрочной перспективе. Модель демонстрирует заметное повышение производительности программирования и работы агентов по сравнению с предыдущими поколениями Qwen и поддерживает явное кэширование подсказок для эффективного использования контекста при повторном использовании.

Qwen3.7-Plus — это экономичная модель из серии Qwen3.7 от Alibaba. Она поддерживает ввод текста и изображений, а также вывод текста, расширяя возможности серии в области обработки текста за счет комплексного обновления возможностей обработки изображений и языка, сохраняя при этом полнофункциональный интеллект на уровне агента для программирования, использования инструментов и повышения производительности. Ее отличительной чертой является многомодальная интерактивная гибридная агентская способность: она может распознавать сцены реального мира, считывать экраны и взаимодействовать с графическими интерфейсами, генерировать код на основе визуальных данных и выполнять сквозную навигацию в мобильных приложениях.

Qwen3.8 Flash — это мультимодальная модель рассуждений от Alibaba. Она подходит для помощи в кодировании, автоматизированных рабочих процессов, визуального восприятия, анализа документов и кодовых баз, взаимодействия с рабочим столом, анализа диаграмм и анализа длинных видеороликов.

Qwen 3.8 Max — флагманская модель Alibaba нового поколения, созданная для сложных задач программирования, аналитики и профессиональной работы. Она отлично подходит для full-stack разработки, анализа данных, автоматизации офисных процессов и выполнения длительных многоэтапных задач.

Seedance 2.0 — это модель генерации видео от ByteDance. Она поддерживает преобразование текста в видео, изображения в видео с управлением первым и последним кадром, а также многомодальное преобразование эталонного видео. Особенно хорошо она сохраняет согласованность символов, визуальный стиль и движение камеры из эталонного материала.

Seedance 2.0 Fast — это модель генерации видео от ByteDance. Она поддерживает преобразование текста в видео, изображения в видео с управлением первым и последним кадром, а также многомодальную генерацию видео на основе эталонных данных. Приоритет отдается скорости генерации и снижению затрат, а не максимальному качеству выходного изображения.

Seedance 2.0 Mini — это модель генерации видео от ByteDance. Она поддерживает преобразование текста в видео, изображения в видео с управлением первым и последним кадром, а также многомодальное преобразование эталонного изображения в видео с входными данными в виде изображений, видео и аудио. Поддерживается вывод видео в разрешении 480p и 720p для роликов длительностью от 4 до 15 секунд.

Seedance 2.5 — это модель генерации видео от ByteDance. Она подходит для создания длинных сюжетов, генерации мультимодальных видеоматериалов на основе референсов, видеомонтажа и расширения видеоконтента. Поддерживается управление первым кадром, а также первым и последним кадрами.

Seedream 5.0 Pro — это модель для генерации и редактирования изображений от ByteDance Seed. Она подходит для коммерческих рабочих процессов визуального производства, требующих точного контроля редактирования, реалистичных сцен и естественного рендеринга.

Solar Decide — это структурированная модель принятия решений от Upstage, работающая в качестве конечной точки System One на Solar Mini 4. Отправьте состояние вместе с набранными вопросами, и она вернет выбор, оценку или ответ «да/нет», каждый с калиброванной вероятностью, взятой непосредственно из модели, а не записанной в виде текста. Поскольку она не генерирует текст, каждое решение принимается за один проход, а выходные токены не требуются. При контекстном окне размером 512 КБ в качестве состояния может использоваться весь документ. Solar Decide использует ту же схему /v1/systemone, что и Jev, что позволяет использовать глубокие знания корейского языка Solar Mini 4 для маршрутизации, классификации и проверки политик.

Solar Mini 4 — это компактная и экономичная языковая модель от Upstage, представляющая собой смесь 35 миллиардов параметров, 3 миллиарда активных параметров и контекстное окно размером 524 тысячи. Она разработана для сценариев использования в агентской среде, где важны скорость ответа и стоимость, и включает в себя свободное владение корейским языком наряду с хорошим знанием английского и японского, а также поддержку рабочих нагрузок с длинным контекстом.

Solar Pro 4 — это экономичная языковая модель Upstage с большим объемом памяти, включающая контекстное окно в 524К. Она разработана для задач с длительным горизонтом планирования и агентских рабочих процессов, обладая широкими возможностями в области офисной работы, работы с документами и программирования.

Span-01 — это модель оценки поведения от Respan. Она считывает фрагмент диалога и возвращает для каждого определенного вами поведения на простом языке вероятность его наличия. Она подходит для оценки, контроля и мониторинга результатов работы LLM и агентов в больших масштабах. Это более точный уровень в семействе моделей. Span-01 Lite — это бесплатный, более легкий уровень.

Bonsai 2 27B — это модель логического мышления с 27 параметрами из PrismML, созданная на основе Qwen3.8-27B. Она поддерживает программирование, математические вычисления, вызов инструментов и распознавание изображений с контекстным окном в 262 000 токенов. Тройное сжатие уменьшает весовые коэффициенты языковой модели примерно до 8,5 ГБ, сохраняя при этом 98,2% среднего балла базовой модели по 14 тестам PrismML в режиме мышления, что обеспечивает эффективное выполнение вывода на потребительском оборудовании. Модель по умолчанию выполняет логическое мышление и использует уровень логического мышления xhigh.

text-embedding-3-large — это самая мощная модель эмбеддингов от OpenAI, подходящая как для англоязычных, так и для неанглоязычных задач. Эмбеддинги — это числовое представление текста, которое можно использовать для измерения степени связи между двумя фрагментами текста. Эмбеддинги полезны для задач поиска, кластеризации, рекомендаций, обнаружения аномалий и классификации.

text-embedding-3-small — это улучшенная, более производительная версия модели встраивания ada от OpenAI. Встраивания — это числовое представление текста, которое можно использовать для измерения степени связи между двумя фрагментами текста. Встраивания полезны для задач поиска, кластеризации, рекомендаций, обнаружения аномалий и классификации.