Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

GPT-5.2 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в агентном кодировании и производительности на длинных контекстах по сравнению с GPT-5 Pro. Она оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в критически важных случаях использования. Модель поддерживает функции маршрутизации во время тестирования и продвинутое понимание запросов, включая намерения пользователя, такие как “подумай об этом как следует”. Улучшения включают сокращение галлюцинаций, лести и повышение производительности в кодировании, письме и задачах, связанных со здоровьем.

Devstral 2 — это современная модель с открытым исходным кодом от Mistral AI, специализирующаяся на агентном кодировании. Это плотная трансформерная модель с 123 миллиардами параметров, поддерживающая контекстное окно размером 256 тысяч.

Devstral 2 поддерживает исследование кодовых баз и организацию изменений в нескольких файлах, сохраняя при этом контекст на уровне архитектуры. Она отслеживает зависимости фреймворков, обнаруживает сбои и повторяет попытки с исправлениями, решая такие задачи, как исправление ошибок и модернизация устаревших систем. Модель может быть настроена для приоритизации определенных языков или оптимизации для крупных корпоративных кодовых баз. Она доступна по модифицированной лицензии MIT.

Модель relace-search использует 4-12 инструментов view_file и grep параллельно для изучения кодовой базы и предоставления пользователю релевантных файлов по запросу.

В отличие от RAG, relace-search выполняет агентное многошаговое рассуждение, чтобы выдавать высокоточные результаты в 4 раза быстрее, чем любая передовая модель. Она разработана для работы в качестве субагента, который передает свои находки “оракулу” — агенту программирования, который организует/выполняет остальную часть задачи программирования.

Чтобы использовать relace-search, необходимо создать подходящую оболочку агента и проанализировать ответ для передачи релевантной информации оракулу. Подробнее об этом читайте в документации Relace.

GLM-4.6V — это крупная мультимодальная модель, разработанная для высокоточного визуального понимания и долгосрочного контекстного рассуждения по изображениям, документам и смешанным медиа. Она поддерживает до 128 тысяч токенов, обрабатывает сложные макеты страниц и диаграммы непосредственно в качестве визуальных входных данных, а также интегрирует нативные мультимодальные вызовы функций для соединения восприятия с выполнением инструментов. Модель также позволяет выполнять чередующуюся генерацию изображений и текста, а также рабочие процессы реконструкции пользовательского интерфейса, включая синтез из скриншота в HTML и итеративное визуальное редактирование.

DeepSeek V3.1 Nex-N1 — это флагманский выпуск серии Nex-N1, посттренированная модель, разработанная для акцентирования автономности агентов, использования инструментов и продуктивности в реальном мире.

Nex-N1 демонстрирует конкурентоспособные результаты во всех сценариях оценки, показывая особенно сильные результаты в практических задачах по программированию и генерации HTML.

Rnj-1 — это семейство плотных моделей с открытыми весами, состоящее из 8 миллиардов параметров, разработанное Essential AI и обученное с нуля с акцентом на программирование, математику и научное рассуждение. Модель демонстрирует высокую производительность в различных языках программирования, рабочих процессах использования инструментов и агентных средах выполнения (например, mini-SWE-agent).

GPT-5.1-Codex-Max — это последняя агентная модель кодирования от OpenAI, разработанная для длительных задач разработки программного обеспечения с высоким контекстом. Она основана на обновленной версии стека рассуждений 5.1 и обучена на агентных рабочих процессах, охватывающих программную инженерию, математику и исследования. GPT-5.1-Codex-Max обеспечивает более быструю производительность, улучшенные рассуждения и более высокую эффективность использования токенов на протяжении всего жизненного цикла разработки.

Seedream 4.5 — это новейшая модель генерации изображений, разработанная компанией ByteDance. По сравнению с Seedream 4.0, она предлагает комплексные улучшения, особенно в плане согласованности редактирования, включая лучшее сохранение деталей объекта, освещения и цветового тона. Она также улучшает уточнение портретов и отображение мелкого текста. Возможности модели по созданию многокадровых композиций были значительно улучшены, а производительность логического вывода и визуальная эстетика продолжают совершенствоваться, обеспечивая более точную и художественно выразительную генерацию изображений.

Nova 2 Lite — это быстрый и экономичный модель рассуждений для повседневных задач, способная обрабатывать текст, изображения и видео для генерации текста.

Nova 2 Lite демонстрирует выдающиеся возможности в обработке документов, извлечении информации из видео, генерации кода, предоставлении точных обоснованных ответов и автоматизации многошаговых агентных рабочих процессов.

Самая крупная модель в семействе Ministral 3, Ministral 3 14B, предлагает передовые возможности и производительность, сопоставимую с ее более крупным аналогом Mistral Small 3.2 24B. Это мощная и эффективная языковая модель с возможностями обработки визуальной информации.

Сбалансированная модель в семействе Ministral 3, Ministral 3 8B — это мощная, эффективная небольшая языковая модель с возможностями обработки изображений.

Самая маленькая модель в семействе Ministral 3, Ministral 3 3B, представляет собой мощную, эффективную небольшую языковую модель с возможностями обработки изображений.

Mistral Large 3 2512 — это самая мощная модель Mistral на сегодняшний день, оснащенная архитектурой с разреженной смесью экспертов с 41 миллиардами активных параметров (всего 675 миллиардов) и выпущенная под лицензией Apache 2.0.

Trinity Mini — это языковая модель с разреженной смесью экспертов, содержащая 26 миллиардов параметров (3 миллиарда активных), с 128 экспертами, из которых 8 активны на каждый токен. Разработана для эффективного рассуждения в длинных контекстах (131 тысяча) с надежным вызовом функций и многоэтапными рабочими процессами агентов.

DeepSeek-V3.2-Speciale — это высокопроизводительный вариант DeepSeek-V3.2, оптимизированный для максимальной производительности в области рассуждений и агентных задач. Он основан на технологии DeepSeek Sparse Attention (DSA) для эффективной обработки длинных контекстов, а затем использует масштабируемое обучение с подкреплением после тренировки, чтобы превзойти возможности базовой модели. По результатам оценок, Speciale превосходит GPT-5 в сложных задачах на рассуждение, демонстрируя уровень мастерства, сопоставимый с Gemini-3.0-Pro, при этом сохраняя высокую надежность в кодировании и использовании инструментов. Как и V3.2, он выигрывает от крупномасштабного синтеза агентных задач, который улучшает соответствие и обобщение в интерактивных средах.