Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Mistral Small 3 — это языковая модель с 24 миллиардами параметров, оптимизированная для работы с низкой задержкой в рамках общих задач ИИ. Выпущенная под лицензией Apache 2.0, она включает как предварительно обученные, так и настроенные на выполнение инструкций версии, предназначенные для эффективного локального развертывания.

Модель достигает 81% точности на бенчмарке MMLU и показывает конкурентоспособные результаты с более крупными моделями, такими как Llama 3.3 70B и Qwen 32B, при этом работая в три раза быстрее на эквивалентном оборудовании.

Sonar легкий, доступный по цене, быстрый и простой в использовании — теперь с функцией цитирования и возможностью настройки источников. Он разработан для компаний, стремящихся интегрировать легкие функции вопросов и ответов, оптимизированные для скорости.

DeepSeek R1 Distill Llama 70B — это дистиллированная крупная языковая модель, основанная на Llama-3.3-70B-Instruct, с использованием выводов из DeepSeek R1. Модель сочетает в себе передовые методы дистилляции для достижения высокой производительности по нескольким бенчмаркам, включая:

• AIME 2024 pass@1: 70.0
• MATH-500 pass@1: 94.5
• Рейтинг CodeForces: 1633

Модель использует тонкую настройку на основе выводов DeepSeek R1, что позволяет ей демонстрировать конкурентоспособную производительность, сопоставимую с более крупными передовыми моделями.

DeepSeek R1 здесь: производительность на уровне OpenAI o1, но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов активны в процессе вывода.

Полностью открытая модель и технический отчет.

Лицензия MIT: распространяйте и коммерциализируйте свободно!

MiniMax-01 сочетает в себе MiniMax-Text-01 для генерации текста и MiniMax-VL-01 для понимания изображений. Он содержит 456 миллиардов параметров, из которых 45,9 миллиарда активируются при каждом выводе, и может обрабатывать контекст до 4 миллионов токенов.

Текстовая модель использует гибридную архитектуру, которая сочетает Lightning Attention, Softmax Attention и Mixture-of-Experts (MoE). Модель изображения использует структуру «ViT-MLP-LLM» и обучена на основе текстовой модели.

Phi-4 от Microsoft Research разработан для эффективного выполнения сложных задач, требующих рассуждений, и может работать в условиях ограниченной памяти или когда необходимы быстрые ответы.

С 14 миллиардами параметров он был обучен на смеси высококачественных синтетических наборов данных, данных с отобранных веб-сайтов и академических материалов. Он прошел тщательную доработку для точного выполнения инструкций и поддержания высоких стандартов безопасности. Лучше всего работает с вводом на английском языке.

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с Phi-4 Technical Report.

DeepSeek-V3 — это последняя модель от команды DeepSeek, основанная на инструкциях и кодировании предыдущих версий. Предварительно обученная на почти 15 триллионах токенов, модель, согласно отчетам, превосходит другие модели с открытым исходным кодом и соперничает с ведущими моделями с закрытым исходным кодом.

Для получения подробной информации о модели, пожалуйста, посетите репозиторий DeepSeek-V3 или ознакомьтесь с анонсом запуска.

Euryale L3.3 70B — это модель, ориентированная на творческую ролевую игру от Sao10k. Она является преемником Euryale L3 70B v2.2.

Последняя и самая мощная модельная семья от OpenAI, o1, разработана для того, чтобы тратить больше времени на размышления перед ответом. Серия моделей o1 обучена с использованием крупномасштабного обучения с подкреплением для рассуждений с помощью цепочки мыслей.

Модели o1 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD на контрольных показателях в физике, химии и биологии. Узнайте больше в анонсе запуска.

Command R7B (12-2024) является небольшим, быстрым обновлением модели Command R+, выпущенным в декабре 2024 года. Эта модель превосходно справляется с RAG, использованием инструментов, агентами и аналогичными задачами, требующими сложного рассуждения и выполнения нескольких шагов.

Использование этой модели регулируется Политикой использования и Соглашением о SaaS компании Cohere.

Многоязычная большая языковая модель (LLM) Meta Llama 3.3 — это предварительно обученная и настроенная на выполнение инструкций генеративная модель с параметром 70B (ввод текста/вывод текста). Модель Llama 3.3, настроенная только для текста, оптимизирована для многоязычных диалоговых случаев использования и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общепринятым отраслевым стандартам.

Поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский.

Модельная карта

Amazon Nova Lite 1.0 — это очень недорогая мультимодальная модель от Amazon, ориентированная на быструю обработку изображений, видео и текстовых данных для генерации текстового вывода. Amazon Nova Lite может с высокой точностью справляться с задачами взаимодействия с клиентами в реальном времени, анализа документов и визуального ответа на вопросы.

С контекстом ввода в 300 тысяч токенов, она может анализировать несколько изображений или до 30 минут видео за один ввод.

Amazon Nova Micro 1.0 — это текстовая модель, обеспечивающая наименьшую задержку ответов в семействе моделей Amazon Nova при очень низкой стоимости. С длиной контекста в 128 тысяч токенов и оптимизированная для скорости и стоимости, Amazon Nova Micro превосходно справляется с такими задачами, как суммирование текста, перевод, классификация контента, интерактивный чат и мозговой штурм. Она обладает простыми математическими и программными способностями.

Amazon Nova Pro 1.0 — это мощная мультимодальная модель от Amazon, ориентированная на обеспечение сочетания точности, скорости и стоимости для широкого спектра задач. По состоянию на декабрь 2024 года она достигает передовых результатов на ключевых бенчмарках, включая визуальные вопросы и ответы (TextVQA) и понимание видео (VATEX).

Amazon Nova Pro демонстрирует сильные способности в обработке как визуальной, так и текстовой информации, а также в анализе финансовых документов.

ПРИМЕЧАНИЕ: Видео ввод в настоящее время не поддерживается.

Версия GPT-4o от 20 ноября 2024 года предлагает улучшенные возможности для творческого письма с более естественным, увлекательным и адаптированным стилем, что повышает актуальность и удобочитаемость. Она также лучше работает с загруженными файлами, предоставляя более глубокие инсайты и более тщательные ответы.

GPT-4o (“o” означает “omni”) — это последняя модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и графические входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи вдвое быстрее и на 50% более экономичной. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке текстов на других языках, кроме английского, и расширенные визуальные возможности.