Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Hy3 — это модель Mixture-of-Experts с 295 миллиардами параметров от Tencent (21 миллиард активных, 192 эксперта с маршрутизацией top-8), созданная для рассуждений, агентных рабочих процессов и реального производственного использования. Она поддерживает настраиваемое усилие рассуждения: режим без размышлений по умолчанию, а также низкий и высокий режимы цепочки мыслей для сложной математики, программирования и многозадачных проблем. С контекстным окном в 256 тысяч символов Hy3 нацелена на задачи с длинным горизонтом, включая улучшенное разрешение кореференции, отслеживание ограничений в многократных обращениях и стабильное использование инструментов, которое обобщается на различные агентные структуры.

Tencent позиционирует её как надежный и экономически эффективный вариант для программирования, обработки документов, финансового анализа, разработки игр и дизайна интерфейсов, с сильным акцентом на обоснованное, анти-галлюцинаторное поведение, которое отвечает, когда есть обоснование, и сигнализирует о недостатке доказательств, вместо того чтобы придумывать.

Laguna XS 2.1 — это последняя модель кодирующего агента в категории 33B-A3B от Poolside и шаг вперед по сравнению с их моделью Laguna XS.2 (выпущенной в апреле 2026 года). Она сочетает в себе возможности вызова инструментов и рассуждения с компактными размерами, предлагая контекстное окно на 256K и до 32K выходных токенов. Квантована до FP8 для быстрых и экономически эффективных рабочих процессов агентного кодирования.

Laguna XS 2.1 предназначена для использования в случаях программной инженерии и агентного кодирования, и вы несете ответственность за подтверждение ее соответствия вашему предполагаемому применению. Laguna XS 2.1 подлежит лицензии OpenMDW-1.1 и должна использоваться в соответствии с Политикой допустимого использования Poolside. Мы не рекомендуем обходить защитные механизмы безопасности Laguna XS 2.1 без внедрения существенно эквивалентных мер, подходящих для вашего случая использования.

Пожалуйста, сообщайте о проблемах безопасности или опасениях по адресу security@poolside.ai.

Если вы используете Laguna XS 2.1 бесплатно, мы можем использовать ваши входные и выходные данные для обучения и улучшения наших моделей.

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) — это самая быстрая и экономически эффективная модель изображения Gemini от Google, созданная для высокоскоростных разработческих процессов и стремительной визуальной разведки. Она обеспечивает генерацию текста в изображение…

HappyHorse 1.1 — это модель генерации видео от Alibaba. Она создает короткие видео на основе текстового запроса, одного начального изображения или набора эталонных изображений, с разрешением до 1080p и длительностью от 3 до 15 секунд. Модель подходит для создания креативного контента, клипов для социальных сетей и анимации, основанной на изображениях, и улучшает предыдущую версию благодаря более точному следованию запросу, более плавным движениям и более последовательным персонажам в кадрах.

Последняя модель генерации изображений от OpenAI. Поддерживает генерацию и редактирование изображений высокой точности через специальный API для изображений.

Экономически эффективный вариант GPT Image 1 для генерации изображений высокого качества с уменьшенной задержкой и стоимостью через специализированный API изображений от OpenAI.

GPT Image 1 от OpenAI генерирует и редактирует изображения через специальный API для изображений. Обладает функциями точного отображения текста, прозрачными фонами и возможностью использования до 16 эталонных изображений для редактирования.

HappyHorse 1.0 — это модель генерации видео от Alibaba. Она создает короткие видеоролики на основе текстового запроса, одного начального изображения или набора эталонных изображений, с разрешением до 1080p и продолжительностью от 3 до 15 секунд. Модель подходит для создания креативного контента, клипов для социальных сетей и анимации, основанной на изображениях, в различных соотношениях сторон.

Gemini 3.1 Flash Image, также известная как “Nano Banana 2”, является новейшей моделью Google для генерации и редактирования изображений, обеспечивающей визуальное качество уровня Pro на скорости Flash. Она сочетает в себе передовое контекстуальное понимание с быстрой и экономически эффективной интерпретацией, делая сложную генерацию изображений и итеративные правки значительно более доступными.

Nano Banana Pro — это самая продвинутая модель генерации и редактирования изображений от Google, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana, значительно улучшая мультимодальное рассуждение, привязку к реальному миру и высокоточное визуальное синтезирование. Модель генерирует графику, насыщенную контекстом, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени через привязку к поиску.

Она предлагает передовую в отрасли визуализацию текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), стабильное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет детализированные креативные элементы управления, такие как локализованные правки, регулировка освещения и фокуса, трансформации камеры, а также поддержку вывода в 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Она разработана для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многокомпонентных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

GLM 5.2 — это крупномасштабная модель рассуждений от Z.ai. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочных рабочих процессов агентов, проектного уровня программной инженерии и сложной многоэтапной автоматизации.

Поддерживаются уровни рассуждений high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждений. Модель особенно сильна в кодировании и использовании инструментов в рамках длительных задач, способна поддерживать инженерный контекст и следовать стандартам последовательно на протяжении всего рабочего процесса разработки, от требований до много платформенного развертывания, в одной задаче.