Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Модели серии Qwen3.5 native vision-language Plus построены на гибридной архитектуре, которая интегрирует линейные механизмы внимания с разреженными моделями смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность вывода. В различных оценках задач серия 3.5 постоянно демонстрирует производительность на уровне с передовыми моделями. По сравнению с серией 3, эти модели показывают значительный прогресс как в чисто текстовых, так и в мультимодальных возможностях.

Модель Qwen3.5 серии 397B-A17B для работы с языком и зрением построена на гибридной архитектуре, которая интегрирует линейный механизм внимания с разреженной моделью смеси экспертов, достигая более высокой эффективности вывода. Она обеспечивает передовую производительность, сопоставимую с ведущими моделями в широком спектре задач, включая понимание языка, логическое рассуждение, генерацию кода, задачи на основе агентов, понимание изображений, понимание видео и взаимодействие с графическим пользовательским интерфейсом (GUI). Благодаря своим мощным возможностям генерации кода и работы с агентами, модель демонстрирует сильную обобщающую способность в различных агентных задачах.

MiniMax-M2.5 — это передовая большая языковая модель, разработанная для повышения производительности в реальных условиях. Обученная в разнообразных сложных цифровых рабочих средах, M2.5 основывается на опыте кодирования M2.1, чтобы расширить возможности в области общей офисной работы, достигая беглости в создании и работе с файлами Word, Excel и Powerpoint, переключаясь между различными программными средами, а также работая в командах, состоящих из агентов и людей. Набрав 80,2% на SWE-Bench Verified, 51,3% на Multi-SWE-Bench и 76,3% на BrowseComp, M2.5 также более эффективно использует токены по сравнению с предыдущими поколениями, так как была обучена оптимизировать свои действия и результаты через планирование.

GLM-5 — это флагманская открытая модель от Z.ai, разработанная для проектирования сложных систем и долгосрочных рабочих процессов агентов. Созданная для опытных разработчиков, она обеспечивает производительность промышленного уровня при выполнении крупномасштабных программных задач, соперничая с ведущими закрытыми моделями. Благодаря продвинутому агентному планированию, глубокому бэкенд-рассуждению и итеративной самокоррекции, GLM-5 выходит за рамки генерации кода к полноценному созданию систем и автономному выполнению.

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.

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.

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.