Загрузка...

Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Каталог нейросетей с описанием возможностей и ценами в рублях. Сравните стоимость токенов и выберите лучшее решение.

  • Логотип Sourceful
    Sourceful
    Скопировано!

    Riverflow V2.5 Pro — это самая мощная версия в линейке Riverflow 2.5 от Sourceful, оптимальная для высшего уровня контроля и чувствительных к качеству результатов.

    Серия Riverflow 2.5 представляет собой унифицированную семью текст-в-изображение и изображение-в-изображение, которая рассматривает генерацию как производственный процесс, используя интегрированную модель рассуждений для планирования многоэтапных правок и оценки кандидатов перед принятием результата. Riverflow 2.5 сочетает свои рассуждения с комбинацией закрытых и открытых моделей диффузии изображений для обеспечения большей точности и управляемости. Усилия по рассуждению контролируются через параметр рассуждений (низкий/средний/высокий/очень высокий) — более высокие уровни выполняют больше проходов редактирования и применяют более строгую внутреннюю оценку, при этом очень высокий уровень подходит для пакетных запусков, требующих высокой повторяемости. Генерация осуществляется в разрешениях 1K, 2K и 4K и принимает до 10 входных изображений для редактирования.

    Цены динамичны: стоимость определяется по завершении работы на основе оплачиваемой обработки, поэтому она масштабируется в зависимости от усилий по рассуждению, разрешения и сложности редактирования, а не фиксированной ставки за изображение.

    Дополнительные функции (через image_config): - Пользовательская отрисовка шрифтов через font_inputs (максимум 2) для соответствия фирменному стилю, интервалам и толщине - Пользовательская оценка через scoring_prompt и scoring_rubric, чтобы модель рассуждений оценивала и направляла каждого кандидата в соответствии с важными для вас критериями - Управление фоном через background_mode (оригинальный, прозрачный, сплошной) и background_hex_color

    Примечание: Sourceful устанавливает ограничение на размер запроса в 4,5 МБ, поэтому настоятельно рекомендуется передавать URL-адреса изображений вместо данных Base64.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    Исходящие данные:
    • Изображения
  • Логотип Sourceful
    Sourceful
    Скопировано!

    Riverflow V2.5 Fast — это оптимизированный по скорости вариант линейки Riverflow 2.5 от Sourceful, лучший для производственных развертываний и рабочих процессов, критичных к задержкам.

    Серия Riverflow 2.5 представляет собой унифицированное семейство текст-в-изображение и изображение-в-изображение, которое рассматривает генерацию как производственный рабочий процесс, используя интегрированную модель рассуждений для планирования многоэтапных правок и оценки кандидатов перед принятием результата. Riverflow 2.5 сочетает свои рассуждения с набором открытых моделей диффузии изображений для обеспечения большей точности и управляемости. Усилие рассуждений контролируется через параметр рассуждений (низкий/средний/высокий) — более высокие уровни выполняют больше проходов редактирования и применяют более строгую внутреннюю оценку, в то время как более низкие уровни возвращают результат быстрее для раннего исследования. Генерация происходит в разрешении 1K и 2K (без 4K) и принимает до 4 входных изображений для редактирования.

    Ценообразование динамическое: стоимость определяется по завершении задания на основе оплачиваемой обработки, поэтому она масштабируется в зависимости от усилий рассуждений, разрешения и сложности редактирования, а не по фиксированной ставке за изображение.

    Дополнительные функции (через image_config): - Пользовательская отрисовка шрифтов через font_inputs (максимум 2) для соответствия фирменному стилю, интервалу и весу - Пользовательская оценка через scoring_prompt и scoring_rubric, чтобы модель рассуждений оценивала и направляла каждого кандидата в соответствии с важными для вас критериями - Управление фоном через background_mode (оригинальный, прозрачный, сплошной) и background_hex_color

    Примечание: Sourceful устанавливает ограничение на размер запроса в 4.5 МБ, поэтому настоятельно рекомендуется передавать URL-адреса изображений вместо данных Base64.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    Исходящие данные:
    • Изображения
  • Логотип NVIDIA
    NVIDIA
    Скопировано!

    NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety — это компактная мультимодальная модель с 4 миллиардами параметров от NVIDIA, доработанная на основе Google Gemma-3-4B. Она модерирует как входные данные, так и ответы от LLM и VLM, принимая текстовые и графические входные данные и возвращая текстовый вывод: классификацию безопасности/небезопасности для пользовательского запроса и ответа, метки категорий безопасности и необязательный след рассуждений. Она поддерживает 12 языков с контекстным окном до 128 тысяч токенов.

    Она подходит для модерирования запросов и ответов, классификации контента, обеспечения безопасности и корпоративных AI-ограничений с соблюдением политики, и включает режим рассуждений, который можно включать и выключать. Это часть семейства открытых моделей NVIDIA Nemotron для агентного AI.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип NVIDIA
    NVIDIA
    Скопировано!

    NVIDIA Nemotron 3 Ultra — это модель открытого разума и оркестрации от NVIDIA, с 55 миллиардами активных параметров из 550 миллиардов общих (MoE). Построенная на гибридной архитектуре Transformer-Mamba с смесью экспертов, она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном до 1 миллиона токенов. Она подходит для длительных агентных рабочих процессов, включая оркестрацию агентов, кодирование агентов, глубокие исследования и сложные корпоративные задачи.

    Она особенно сильна в многошаговом рассуждении и планировании, с высокопроизводительным выводом, предназначенным для высокообъемных агентных конвейеров. Это часть семейства открытых моделей NVIDIA Nemotron для агентного ИИ.

    Входные данные:
    • Текст
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип Qwen
    Qwen
    Скопировано!

    Qwen3.7-Plus — это экономичная модель в серии Qwen3.7 от Alibaba. Она поддерживает ввод текста и изображений с выводом текста, развивая текстовые возможности серии с комплексным обновлением её способностей в области зрения и языка, при этом сохраняя полнофункциональный интеллект агентского уровня для кодирования, использования инструментов и рабочих процессов продуктивности. Её отличительная черта — способность мультимодального интерактивного гибридного агента: она может воспринимать сцены реального мира, читать экраны и взаимодействовать с графическими интерфейсами, генерировать код из визуальных ссылок и выполнять навигацию от начала до конца в мобильных приложениях.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип Microsoft
    Microsoft
    Скопировано!

    MAI-Voice-2 — это высококачественная, выразительная модель синтеза речи от Microsoft, работающая на базе Azure AI Speech. Она синтезирует естественно звучащую речь на более чем 10 языках с поддержкой выразительных стилей SSML (радостный, грустный, взволнованный и т.д.) и контролем скорости (0.5×–2×). Имена голосов следуют формату локали Azure (например, en-US-Harper:MAI-Voice-2). Выходные данные доступны в форматах MP3 и PCM с частотой 24 кГц.

    Входные данные:
    • Текст
    Исходящие данные:
    • Речь
  • Логотип Microsoft
    Microsoft
    Скопировано!

    MAI-Transcribe 1.5 — это модель быстрой транскрипции от Microsoft на базе Azure AI Speech. Она поддерживает более 100 локалей BCP-47 с автоматическим определением языка, автоматической пунктуацией и поминутной тарификацией на основе продолжительности. Использует API быстрой транскрипции Azure Speech (v2025-10-15).

    Входные данные:
    • Аудио
    Исходящие данные:
    • Транскрибация
  • Логотип Microsoft
    Microsoft
    Скопировано!

    MAI-Image-2.5 от Microsoft — это высококачественная модель генерации изображений, доступная через Azure AI Foundry. Она создает фотореалистичные и художественные изображения на основе текстовых подсказок с поддержкой различных соотношений сторон.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    Исходящие данные:
    • Изображения
  • Логотип Minimax
    Minimax
    Скопировано!

    MiniMax-M3 — это мультимодальная базовая модель от MiniMax. Она поддерживает текстовые, графические и видео входные данные с текстовым выводом, имеет контекстное окно на 1 миллион токенов и подходит для работы на длительных горизонтах, программирования и использования инструментов. Модель построена на MiniMax Sparse Attention (MSA), который заменяет полное внимание выбором блоков KV, чтобы снизить вычислительные затраты на токен при длинном контексте — примерно в 20 раз дешевле предыдущего поколения при 1 миллионе токенов, с существенно более быстрым заполнением и декодированием, сохраняя качество выполнения большинства задач.

    Обученная как нативная мультимодальная модель на перемешанных данных и настроенная для многократного, производственного взаимодействия через интерактивную пользовательскую симуляцию, модель ориентирована на устойчивые, многошаговые задачи, а не на выполнение в один шаг.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    • Видео
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип Stepfun
    Stepfun
    Скопировано!

    Шаг 3.7 Flash — это новейшая высокоэффективная мультимодальная модель Mixture-of-Experts от StepFun. Она сочетает языковую основу с 196 миллиардами параметров и визуальный энкодер для естественного понимания изображений и видео, активируя примерно 11 миллиардов параметров на токен. Модель поддерживает контекстное окно размером 256 тысяч и предоставляет возможность выбора уровней рассуждения (высокий/средний/низкий), позволяя пользователям балансировать между скоростью, стоимостью и глубиной рассуждений.

    Разработана для кодирования, агентных рабочих процессов, структурированных выводов и задач с длинным контекстом для повышения производительности.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    • Видео
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип Yandex
    Yandex
    Скопировано!

    Облегчённая и более быстрая версия Alice AI LLM: та же линейка Mixture of Experts, но рассчитанная на массовый поток и сценарии, чувствительные к задержке.

    Входные данные:
    • Текст
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип Anthropic
    Anthropic
    Скопировано!

    Claude Opus 4.8 — это самая мощная модель из семейства Opus, доступная от компании Anthropic. Она поддерживает ввод текста, изображений и файлов с текстовым выводом, обладает возможностями для рассуждений и контекстным окном в 1 миллион токенов. Модель подходит для высокоавтономных агентов, долгосрочных агентных задач, работы с информацией и задач, основанных на памяти, где важна согласованность в течение длительных сессий.

    Она особенно сильна в многошаговых рассуждениях, сложном кодировании и комплексной организации проектов — больших кодовых базах, многоэтапной отладке и длительных асинхронных агентных процессах. Помимо кодирования, она справляется с информационной работой, такой как составление документов, создание презентаций и анализ данных, поддерживая качество на протяжении очень длинных выводов.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    • Файл
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип NVIDIA
    NVIDIA
    Скопировано!

    Parakeet TDT 0.6B v3 — это многоязычная модель преобразования речи в текст от NVIDIA с 600 миллионами параметров, построенная на архитектуре FastConformer-TDT. Обученная на наборе данных Granary (более 670,000 часов аудио), она поддерживает автоматическое определение языка для всех официальных языков ЕС и достигает среднего уровня ошибок в словах 6.34% на доске лидеров HuggingFace Open ASR. Возвращает транскрибированный текст с пунктуацией и временными метками сегментов.

    Входные данные:
    • Аудио
    Исходящие данные:
    • Транскрибация
  • Логотип Qwen
    Qwen
    Скопировано!

    Qwen3.7-Max является флагманской моделью в серии Qwen3.7 от Alibaba. Она поддерживает ввод и вывод текста и предназначена для задач, ориентированных на агентов, с особыми преимуществами в области программирования, офисных и производительных задач, а также в долгосрочном автономном выполнении. Модель демонстрирует заметные улучшения в программировании и агентной производительности по сравнению с предыдущими поколениями Qwen и поддерживает явное кэширование подсказок для эффективного повторного использования контекста.

    Входные данные:
    • Текст
    Исходящие данные:
    • Текст
  • Логотип SpaceXAI
    SpaceXAI
    Скопировано!

    Grok Build 0.1 — это быстрый модель кодирования от xAI, специально обученная для агентных рабочих процессов в области программной инженерии. Она поддерживает текстовые и графические входные данные с текстовым выводом и оптимизирована для интерактивных агентов кодирования, использования инструментов и многоэтапных задач разработки. Модель обеспечивает работу Grok Build CLI от xAI и имеет контекстное окно на 256K без ограничения на текстовый вывод, что делает её подходящей для длительных процессов кодирования и автоматизации. В настоящее время доступна в раннем доступе.

    Входные данные:
    • Текст
    • Изображения
    • Файл
    Исходящие данные:
    • Текст