Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Qwen3-Max-Thinking — это флагманская модель рассуждений в серии Qwen3, разработанная для выполнения сложных когнитивных задач, требующих глубокого многошагового мышления. Значительное увеличение емкости модели и вычислительных возможностей обучения с подкреплением обеспечивает значительные улучшения в фактической точности, сложных рассуждениях, следовании инструкциям, согласованности с человеческими предпочтениями и агентном поведении.

Opus 4.6 — это самая мощная модель Anthropic для программирования и выполнения длительных профессиональных задач. Она разработана для агентов, которые работают с полными рабочими процессами, а не с отдельными запросами, что делает её особенно эффективной для больших кодовых баз, сложных рефакторингов и многоэтапной отладки, разворачивающейся со временем. Модель демонстрирует более глубокое понимание контекста, более сильное разбиение проблем и большую надежность в сложных инженерных задачах по сравнению с предыдущими поколениями.

Помимо программирования, Opus 4.6 превосходно справляется с длительной интеллектуальной работой. Она создаёт почти готовые к производству документы, планы и анализы за один проход и сохраняет связность в очень длинных выводах и расширенных сессиях. Это делает её сильным выбором по умолчанию для задач, требующих настойчивости, суждения и доведения до конца, таких как техническое проектирование, планирование миграции и выполнение проектов от начала до конца.

Qwen3-Coder-Next — это каузальная языковая модель с открытым весом, оптимизированная для кодирующих агентов и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженный дизайн MoE с общим количеством параметров 80 миллиардов и только 3 миллиарда активируются на каждый токен, обеспечивая производительность, сопоставимую с моделями, которые требуют в 10-20 раз больше активных вычислений, что делает её подходящей для развертывания агентов, чувствительных к затратам и работающих в режиме постоянной готовности.

Модель обучена с сильным акцентом на агентность и надежно выполняет задачи кодирования с длинным горизонтом, сложное использование инструментов и восстановление после сбоев выполнения. С нативным контекстным окном в 256 тысяч, она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к общим каркасам агентов, используемым современными инструментами кодирования. Модель работает исключительно в режиме без размышлений и не генерирует блоки , что упрощает интеграцию для производственных кодирующих агентов.

Riverflow V2 Pro — это самая мощная модель в линейке Riverflow 2.0 от Sourceful, идеально подходящая для управления высшего уровня и безупречного отображения текста. Серия Riverflow 2.0 демонстрирует передовые достижения в области обработки изображений…

Riverflow V2 Fast является самой быстрой моделью в линейке Riverflow 2.0 от Sourceful, оптимальной для производственных развертываний и рабочих процессов, критичных к задержкам. Серия Riverflow 2.0 демонстрирует передовые показатели в генерации изображений и…

Step 3.5 Flash — это самая продвинутая модель с открытым исходным кодом от StepFun. Построенная на архитектуре разреженной смеси экспертов (MoE), она избирательно активирует только 11 миллиардов из своих 196 миллиардов параметров на каждый токен. Это модель рассуждений, которая невероятно эффективна по скорости даже при работе с длинными контекстами.

Kimi K2.5 — это собственная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и парадигму самоорганизующегося роя агентов. Созданная на основе Kimi K2 с продолженным предобучением на примерно 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, она демонстрирует высокую производительность в области общего рассуждения, визуального кодирования и вызова инструментов агентами.

Solar Pro 3 — это мощная языковая модель Mixture-of-Experts (MoE) от Upstage. Имея 102 миллиарда общих параметров и 12 миллиардов активных параметров на один проход, она обеспечивает исключительную производительность при сохранении вычислительной эффективности. Оптимизирована для корейского языка с поддержкой английского и японского языков.

MiniMax M2-her — это ориентированная на диалог крупная языковая модель, созданная для погружения в ролевые игры, общения с персонажами и выразительных многократных бесед. Разработанная для сохранения последовательности в тоне и личности, она поддерживает богатые роли сообщений (user_system, group, sample_message_user, sample_message_ai) и может учиться на примерах диалогов, чтобы лучше соответствовать стилю и темпу вашего сценария, что делает её отличным выбором для повествования, общения и разговорных взаимодействий, где естественный поток и яркое взаимодействие имеют наибольшее значение.

Palmyra X5 — это самая продвинутая модель Writer, специально созданная для разработки и масштабирования AI-агентов в корпоративной среде. Она обеспечивает ведущую в отрасли скорость и эффективность при работе с контекстными окнами до 1 миллиона токенов, благодаря новой архитектуре трансформеров и гибридным механизмам внимания. Это позволяет ускорить вывод и расширить память для обработки больших объемов корпоративных данных, что критически важно для масштабирования AI-агентов.

Модель gpt-audio является первой общедоступной аудиомоделью от OpenAI. Новый снимок включает улучшенный декодер для более естественного звучания голосов и поддерживает лучшую согласованность голоса.

Экономичная версия GPT Audio. Новый снимок включает обновленный декодер для более естественного звучания голосов и поддерживает лучшую согласованность голоса.

Как модель класса 30B SOTA, GLM-4.7-Flash предлагает новый вариант, который балансирует между производительностью и эффективностью. Она дополнительно оптимизирована для агентного кодирования, укрепляя возможности кодирования, планирования задач на длительный срок и сотрудничества с инструментами, и достигла ведущих результатов среди моделей с открытым исходным кодом того же размера на нескольких актуальных публичных рейтингах.

Самая быстрая и экономичная модель в семействе FLUX.2, оптимизированная для высокопроизводительных задач при сохранении превосходного качества изображения. Оплата за каждый мегапиксель на входе и выходе, подробнее

GPT-5.2-Codex — это обновленная версия GPT-5.1-Codex, оптимизированная для программной инженерии и рабочих процессов кодирования. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного, независимого выполнения сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабное рефакторинг и обзор кода. По сравнению с GPT-5.1-Codex, версия 5.2-Codex более управляемая, строго следует инструкциям разработчика и производит более чистый и качественный код. Усилия по рассуждению можно настроить с помощью параметра reasoning.effort.

Codex интегрируется в среды разработчиков, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Она динамически адаптирует усилия по рассуждению — предоставляя быстрые ответы для небольших задач, поддерживая при этом длительные многочасовые запуски для крупных проектов. Модель обучена выполнять структурированные обзоры кода, выявляя критические недостатки путем анализа зависимостей и проверки поведения на тестах. Она также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или скриншоты для разработки пользовательского интерфейса, и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки среды. Codex предназначена специально для агентных приложений кодирования.