Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

INTELLECT-3 — это модель Mixture-of-Experts с 106 миллиардами параметров (12 миллиардов активных), прошедшая пост-обучение от GLM-4.5-Air-Base с использованием контролируемой тонкой настройки (SFT), за которой следует обучение с подкреплением в крупном масштабе (RL). Она демонстрирует передовые результаты для своего размера в областях математики, программирования, науки и общего рассуждения, стабильно превосходя многие более крупные передовые модели. Разработанная для сильного решения многошаговых задач, она сохраняет высокую точность на структурированных задачах, оставаясь при этом эффективной в выводе благодаря своей архитектуре MoE.

FLUX.2 [max] превосходно справляется с отображением сложного текста, типографики и мелких деталей, а также поддерживает редактирование нескольких ссылок в рамках единой архитектуры. Оплата за каждый мегапиксель на входе и выходе, подробнее

Модель высокого класса для генерации и редактирования изображений, ориентированная на передовое качество визуализации и надежность. Она обеспечивает точное следование подсказкам, стабильное освещение, четкие текстуры и последовательное воспроизведение персонажей/стилей при использовании нескольких эталонных изображений. Разработанная для рабочих нагрузок в производстве, она балансирует между скоростью и качеством, поддерживая преобразование текста в изображение и редактирование изображений с разрешением до 4 МП.

Оплата за каждый мегапиксель на входе и выходе, подробнее

Высокопроизводительная модель генерации и редактирования изображений, ориентированная на высочайшее качество и надежность. Она обеспечивает высокую точность выполнения заданий, стабильное освещение, четкие текстуры и согласованное воспроизведение символов/стиля на нескольких входных изображениях. Разработанная для производственных задач, она обеспечивает баланс между скоростью и качеством, поддерживая преобразование текста в изображение и редактирование изображений с разрешением до 4 Мп

Оплата за каждый мегапиксель на входе и выходе, подробнее

Самая быстрая и экономичная модель в семействе FLUX.2, оптимизированная для высокопроизводительных задач при сохранении превосходного качества изображения. Оплата за каждый мегапиксель на входе и выходе, подробнее

Claude Opus 4.5 — это передовая модель рассуждений от Anthropic, оптимизированная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и длительного использования компьютера. Она предлагает мощные мультимодальные возможности, конкурентоспособную производительность по реальным стандартам кодирования и рассуждений, а также улучшенную устойчивость к внедрению подсказок. Модель разработана для эффективной работы при различных уровнях усилий, позволяя разработчикам балансировать между скоростью, глубиной и использованием токенов в зависимости от требований задачи.

Opus 4.5 поддерживает продвинутое использование инструментов, расширенное управление контекстом и координированные настройки с несколькими агентами, что делает её хорошо подходящей для автономных исследований, отладки, многошагового планирования и манипуляции с электронными таблицами/браузерами. Она обеспечивает значительные улучшения в структурированном рассуждении, надежности выполнения и согласованности по сравнению с предыдущими поколениями Opus, при этом снижая нагрузку на токены и улучшая производительность на длительных задачах.

Olmo 3 32B Think — это крупномасштабная модель с 32 миллиардами параметров, специально созданная для глубоких рассуждений, сложных логических цепочек и продвинутых сценариев следования инструкциям. Ее возможности обеспечивают высокую производительность в сложных оценочных задачах и высоко нюансированное ведение диалога. Разработанная Ai2 под лицензией Apache 2.0, Olmo 3 32B Think воплощает приверженность инициативы Olmo к открытости, предлагая полную прозрачность в отношении весов, кода и методологии обучения.

Olmo 3 7B Instruct — это вариант базовой модели Olmo 3 7B, доработанный под руководством для оптимизации выполнения инструкций, ответа на вопросы и ведения естественного диалога. Используя высококачественные данные инструкций и открытую обучающую платформу, он демонстрирует высокую производительность в повседневных задачах обработки естественного языка, оставаясь доступным и простым в интеграции. Разработанный Ai2 по лицензии Apache 2.0, этот модель предлагает прозрачный и дружественный к сообществу вариант для приложений, основанных на инструкциях.

Olmo 3 7B Think — это ориентированная на исследования языковая модель из семейства Olmo, разработанная для выполнения задач, требующих продвинутого рассуждения и следования инструкциям. Она превосходно справляется с многоэтапным решением проблем, логическими выводами и поддержанием связного контекста в разговоре. Разработанная Ai2 по лицензии Apache 2.0, Olmo 3 7B Think поддерживает прозрачные, полностью открытые эксперименты и обеспечивает легкую, но при этом мощную основу для академических исследований и практических рабочих процессов в области обработки естественного языка.

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 интегрировать информацию в реальном времени через привязку к поиску.

Она предлагает передовую отрисовку текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), согласованное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет тонкие творческие настройки, такие как локализованные правки, регулировка освещения и фокуса, трансформации камеры, а также поддержка вывода в 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Она предназначена для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

Grok 4.1 Fast — это лучшая агентная модель xAI для вызова инструментов, которая отлично проявляет себя в реальных сценариях использования, таких как поддержка клиентов и глубокие исследования. Окно контекста 2M.

Функция рассуждения может быть включена или отключена с помощью параметра reasoning enabled в API.

Gemini 3 Pro — это флагманская модель Google для высокоточного мультимодального рассуждения, сочетающая высокую производительность в работе с текстом, изображениями, видео, аудио и кодом с контекстным окном на 1 миллион токенов. Она обеспечивает передовые результаты в тестах на общее рассуждение, решение задач STEM, фактические вопросы и ответы, а также мультимодальное понимание, включая ведущие оценки на LMArena, GPQA Diamond, MathArena Apex, MMMU-Pro и Video-MMMU. Взаимодействия акцентируют внимание на глубине и интерпретируемости: модель разработана для определения намерений с минимальными подсказками и выдачи прямых, ориентированных на понимание ответов.

Созданная для продвинутой разработки и агентных рабочих процессов, Gemini 3 Pro обеспечивает надежные вызовы инструментов, стабильность долгосрочного планирования и мощную генерацию без обучения для сложных задач в пользовательских интерфейсах, визуализации и кодировании. Она превосходит в агентном кодировании (SWE-Bench Verified, Terminal-Bench 2.0), мультимодальном анализе и структурированных задачах длинной формы, таких как синтез исследований, планирование и интерактивные обучающие опыты. Подходящие приложения включают автономных агентов, помощников по кодированию, мультимодальную аналитику, научное рассуждение и обработку информации в высоком контексте.

Модель gte-base embedding кодирует английские предложения и абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая эффективные семантические встраивания, оптимизированные для задач текстового сходства, семантического поиска и кластеризации.

Модель gte-large преобразует английские предложения, абзацы и документы средней длины в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семантические встраивания, оптимизированные для задач поиска информации, семантического текстового сходства, повторного ранжирования и кластеризации. Обученная с помощью многоэтапного контрастивного обучения на большом корпусе с разнообразной тематикой, она демонстрирует отличную производительность в универсальных случаях использования встраиваний.

Модель встраивания e5-large-v2 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточную семантическую встраиваемость, оптимизированную для задач поиска, семантического поиска, переоценки и оценки сходства.