Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

GPT-4o mini Search Preview — это специализированная модель для веб-поиска в Chat Completions. Она обучена понимать и выполнять запросы веб-поиска.

GPT-4o Search Preview — это специализированная модель для веб-поиска в Chat Completions. Она обучена понимать и выполнять запросы веб-поиска.

Reka Flash 3 — это универсальная языковая модель с 21 миллиардом параметров, разработанная Reka, настроенная на выполнение инструкций. Она отлично справляется с общими чатами, задачами программирования, следованием инструкциям и вызовом функций. Обладая длиной контекста в 32K и оптимизированная с помощью обучения с подкреплением (RLOO), она обеспечивает конкурентоспособную производительность, сопоставимую с проприетарными моделями, но с меньшим количеством параметров. Идеально подходит для развертывания с низкой задержкой, локально или на устройстве, Reka Flash 3 является компактной, поддерживает эффективную квантизацию (до 11 ГБ при точности 4 бита) и использует явные теги рассуждений (“") для обозначения своего внутреннего мыслительного процесса.

Reka Flash 3 в основном является английской моделью с ограниченными возможностями понимания нескольких языков. Веса модели выпущены под лицензией Apache 2.0.

Gemma 3 вводит мультимодальность, поддерживая ввод в формате “зрение-язык” и текстовые выводы. Она обрабатывает контекстные окна до 128 тысяч токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные возможности в математике, рассуждениях и чатах, включая структурированные выводы и вызов функций. Gemma 3 27B — это последняя открытая модель от Google, преемник Gemma 2.

Skyfall 36B v2 — это усовершенствованная версия Mistral Small 2501, специально настроенная для повышения креативности, тонкого письма, ролевых игр и связного повествования.

Sonar Reasoning Pro — это передовая модель рассуждений, работающая на базе DeepSeek R1 с использованием Chain of Thought (CoT). Разработанная для сложных сценариев использования, она поддерживает углубленные, многошаговые запросы с увеличенным окном контекста и может предоставлять больше ссылок на один поиск, что позволяет получать более полные и расширяемые ответы.Примечание: Цены на Sonar Pro включают в себя цены на поиск Perplexity. См. подробности здесь.

Для предприятий, ищущих более продвинутые возможности, API Sonar Pro может обрабатывать углубленные, многошаговые запросы с дополнительной расширяемостью, например, вдвое большее количество ссылок на один поиск по сравнению с Sonar в среднем. Кроме того, благодаря большему контекстному окну, он может обрабатывать более длинные и сложные поисковые запросы и последующие вопросы. Примечание: Цены на Sonar Pro включают цены на поиск Perplexity. См. подробности здесь.

Sonar Deep Research — это модель, ориентированная на исследования, разработанная для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она автономно ищет, читает и оценивает источники, совершенствуя свой подход по мере сбора информации. Это позволяет создавать всесторонние отчеты в таких областях, как финансы, технологии, здравоохранение и текущие события.

Примечания по ценообразованию - Входные токены состоят из токенов запроса (запрос пользователя) + токенов цитирования (это обработанные токены из выполняемых поисков) - Deep Research выполняет множество поисков для проведения исчерпывающих исследований. Поиски оцениваются в $5 за 1000 поисков. - Рассуждение — это отдельный этап в Deep Research, так как оно проводит обширные автоматизированные рассуждения по всему материалу, собранному в ходе исследовательской фазы. Токены рассуждений здесь немного отличаются от CoTs в ответе — это токены, которые мы используем для рассуждений по исследовательскому материалу перед генерацией результатов через CoTs. Токены рассуждений оцениваются в $3 за 1 миллион токенов.

Gemini 2.0 Flash Lite предлагает значительно более быстрое время до первого токена (TTFT) по сравнению с Gemini Flash 1.5, при этом сохраняя качество на уровне более крупных моделей, таких как Gemini Pro 1.5, и все это по чрезвычайно экономичным ценам на токены.

Флагманская генеративная нейросеть нового поколения от Яндекса, представленная в феврале 2025 года. Компания позиционирует её как модель мирового уровня

Это облегчённая версия языковой модели пятого поколения, ориентированная на быстрый отклик и массовые сценарии использования.

Claude 3.7 Sonnet — это продвинутая модель обработки естественного языка с улучшенными возможностями в области логического мышления, программирования и решения задач. Она вводит гибридный подход к рассуждениям, позволяя пользователям выбирать между быстрыми ответами и расширенной, пошаговой обработкой для сложных задач. Модель демонстрирует заметные улучшения в программировании, особенно в разработке интерфейсов и обновлениях полного стека, и превосходит в агентных рабочих процессах, где она может автономно управлять многошаговыми процессами.

Claude 3.7 Sonnet сохраняет паритет производительности со своим предшественником в стандартном режиме, предлагая расширенный режим рассуждений для повышения точности в математических, программных и инструкционных задачах.

Claude 3.7 Sonnet — это продвинутая языковая модель с улучшенными возможностями в области рассуждений, программирования и решения задач. Она вводит гибридный подход к рассуждениям, позволяя пользователям выбирать между быстрыми ответами и расширенной, пошаговой обработкой для сложных задач. Модель демонстрирует значительные улучшения в программировании, особенно в разработке фронтенда и обновлениях полного стека, и превосходит в агентных рабочих процессах, где она может автономно управлять многошаговыми процессами.

Claude 3.7 Sonnet сохраняет паритет производительности со своим предшественником в стандартном режиме, предлагая при этом расширенный режим рассуждений для повышения точности в математике, программировании и задачах, требующих следования инструкциям.

Mistral Saba — это языковая модель с 24 миллиардами параметров, специально разработанная для Ближнего Востока и Южной Азии, обеспечивающая точные и контекстуально релевантные ответы при сохранении эффективной производительности. Обученная на тщательно отобранных региональных наборах данных, она поддерживает несколько языков индийского происхождения, включая тамильский и малаялам, а также арабский. Это делает её универсальным вариантом для различных региональных и многоязычных приложений. Подробнее читайте в блоге здесь

Llama Guard 3 — это предварительно обученная модель Llama-3.1-8B, доработанная для классификации безопасности контента. Подобно предыдущим версиям, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация запросов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она функционирует как LLM — генерирует текст на выходе, указывающий, безопасен ли данный запрос или ответ, и если небезопасен, также перечисляет нарушенные категории контента.

Llama Guard 3 была настроена для защиты от стандартизированной таксономии опасностей MLCommons и разработана для поддержки возможностей Llama 3.1. В частности, она обеспечивает модерацию контента на 8 языках и была оптимизирована для обеспечения безопасности и защиты при вызовах инструментов поиска и интерпретатора кода.