Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Claude Opus 5.5 — это флагманская модель Anthropic для сложных задач, связанных с рассуждениями, программированием и долгосрочной агентной работой, которая является преемником Claude Opus 5. Она особенно сильна в многошаговых изменениях в крупных кодовых базах, обзоре кода и поиске ошибок, финансовом и научном анализе, а также в чтении сложных графиков, диаграмм и скриншотов. Она более осторожна, чем её предшественник, в отношении заявлений о цифрах и цитировании источников, которые она может подтвердить.

Модель выполняет сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и с меньшим числом токенов, чем Opus 5, и сообщает о своей работе более простым языком, с четкими обновлениями о том, что она сделала, что нашла и что ей нужно от пользователя. Мышление всегда адаптивно, поэтому усилие является основным рычагом для балансировки глубины, задержки и стоимости, и настройки с меньшими усилиями остаются эффективными для рабочих нагрузок, чувствительных к задержкам.

Claude Opus 5.5 — это флагманская модель Anthropic для сложных задач, связанных с рассуждениями, программированием и долгосрочной агентной работой, которая является преемником Claude Opus 5. Она особенно сильна в многошаговых изменениях в крупных кодовых базах, обзоре кода и поиске ошибок, финансовом и научном анализе, а также в чтении сложных графиков, диаграмм и скриншотов. Она более осторожна, чем её предшественник, в отношении заявлений о цифрах и цитировании источников, которые она может подтвердить.

Модель выполняет сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и с меньшим числом токенов, чем Opus 5, и сообщает о своей работе более простым языком, с четкими обновлениями о том, что она сделала, что нашла и что ей нужно от пользователя. Мышление всегда адаптивно, поэтому усилие является основным рычагом для балансировки глубины, задержки и стоимости, и настройки с меньшими усилиями остаются эффективными для рабочих нагрузок, чувствительных к задержкам.

Universal-3.5 Pro — это модель преобразования речи в текст от AssemblyAI, предоставляемая через Sync API, возвращающая полный транскрипт с временными метками на уровне слов в одном синхронном ответе для аудиоклипов продолжительностью до 120 секунд. Она принимает входные данные в формате 16-битного WAV и поддерживает свободный текстовый ввод, ключевые термины и контекст разговора для направления транскрипции в сторону терминологии конкретной области.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed — это версия с высокой скоростью флагманской модели Xiaomi, MiMo-V2.6-Pro. Созданная на основе той же контрольной точки 1T MiMo-V2.6-Pro, она соответствует оригинальной модели по качеству, обеспечивая при этом примерно в 10 раз более высокую скорость вывода. Модель обладает контекстным окном на 1 миллион токенов и встроенными мультимодальными возможностями. Оптимизированная для агентных рабочих процессов, она обеспечивает высочайшую производительность в сценариях программирования, визуализации, общего назначения и исследований, превосходя в сложных задачах с длинным горизонтом и обладая надежной обобщающей способностью в широком диапазоне агентных инструментов.

MiMo-V2.6-Flash — это модель с открытым исходным кодом, разработанная Xiaomi. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts с общим числом параметров 309 миллиардов и 15 миллиардов активируемых на каждый токен, она использует гибридный механизм внимания для повышения вычислительной эффективности. Модель обладает контекстным окном в 1 миллион токенов и встроенными мультимодальными возможностями. Оптимизированная для агентных рабочих процессов, она демонстрирует высокую производительность в сценариях программирования, визуализации, общих и исследовательских задач, превосходно справляясь со сложными задачами с долгосрочной перспективой и обеспечивая надежную обобщаемость в широком диапазоне агентных приложений.

MiMo-V2.6-Pro — это флагманская базовая модель, разработанная Xiaomi. Созданная с масштабом более 1 триллиона параметров, она предназначена для повышения предела возможностей для самых требовательных рабочих нагрузок. Модель обладает контекстным окном на 1 миллион токенов и встроенными мультимодальными возможностями. Оптимизированная для агентных рабочих процессов, она обеспечивает первоклассную производительность в кодировании, визуальных, общих и исследовательских сценариях, превосходно справляясь с комплексными задачами длительного горизонта и демонстрируя устойчивую генерализацию в широком диапазоне агентных оболочек.

Grok 4.7 — это флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и работы с информацией, которая пришла на смену Grok 4.6. Она особенно сильна в длительных задачах по разработке программного обеспечения, проверке собственной работы и управлении длинным контекстом, а также улучшает своего предшественника в профессиональной работе с информацией, такой как составление документов и презентаций.

Модель была обучена с более длительным циклом обучения с подкреплением, ориентированным на задачи, выполнение которых занимает много часов, и изначально понимает Grok Bot для разговорных задач. Она поставляется с новым стеком мер безопасности, который сочетает в себе высокую устойчивость к взлому с низким уровнем отказов для законной работы в области кибербезопасности и биологии. Сообщается, что результаты тестов SpaceXAI используют высокий уровень усилий в рассуждениях.

Grok 4.7 — это флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и работы с информацией, которая пришла на смену Grok 4.6. Она особенно сильна в длительных задачах по разработке программного обеспечения, проверке собственной работы и управлении длинным контекстом, а также улучшает своего предшественника в профессиональной работе с информацией, такой как составление документов и презентаций.

Модель была обучена с более длительным циклом обучения с подкреплением, ориентированным на задачи, выполнение которых занимает много часов, и изначально понимает Grok Bot для разговорных задач. Она поставляется с новым стеком мер безопасности, который сочетает в себе высокую устойчивость к взлому с низким уровнем отказов для законной работы в области кибербезопасности и биологии. Сообщается, что результаты тестов SpaceXAI используют высокий уровень усилий в рассуждениях.

Qwen3.8 Omni Flash — это омни-модальная модель рассуждений от Alibaba, первая модель Qwen, построенная вокруг агентных возможностей с нативным пониманием аудио и видео. Она подходит для анализа и суммирования аудио-видео, рабочих процессов редактирования и производства видео, аудио-видео диалогов, программирования, работы с информацией и взаимодействия с графическим интерфейсом пользователя. Особенно сильна в выполнении мультимедийных задач в длинной форме, которые объединяют речь, звук и визуальный контекст. Также поддерживает понимание пространственного аудио с двумя и четырьмя каналами.

Bonsai 2 27B — это модель рассуждений с 27 миллиардами параметров от PrismML, созданная на основе Qwen3.8-27B. Она поддерживает кодирование, математику, вызов инструментов и понимание изображений с контекстным окном в 262 тысячи токенов. Тройное сжатие уменьшает вес языковой модели до примерно 8,5 ГБ, сохраняя 98,2% среднего балла базовой модели по 14 тестам на режимы мышления PrismML, что позволяет эффективно выполнять выводы на потребительском оборудовании. Модель по умолчанию использует высокий уровень усилий для рассуждений.

GLM-5.3-FlashX — это высокоскоростной вариант модели GLM-5.3-Flash от Z.ai, являющейся оригинальной мультимодальной моделью, обеспечивающей скорость вывода до 200 токенов/с. Построенная на той же гибридной архитектуре разреженного и линейного внимания (всего 320B параметров, 18B активных), она подходит для эффективного кодирования, визуального понимания и задач агентов с длинным горизонтом с контекстным окном в 1M токенов.

Jev — это структурированная модель принятия решений от TypeSafe и первая из моделей System One. Модели System One принимают быстрые, структурированные решения для программного обеспечения, возвращая типизированный выбор вместо свободного текста. Она подходит для маршрутизации, классификации и других точек принятия решений внутри приложения, где быстрый и предсказуемый ответ важнее, чем сгенерированный текст.

Schematron V2 Turbo — это модель извлечения HTML в JSON с 3B-параметрами от Inference.net. Она отдает приоритет пропускной способности для рабочих нагрузок с высоким объемом извлечения. Инструкции по извлечению должны предоставляться через JSON-схему в формате response_format, а не через системные или пользовательские подсказки.

Schematron V2 Small — это модель извлечения HTML в JSON с 3B-параметрами от Inference.net. Она уделяет первоочередное внимание качеству извлечения для сложных схем и длинных страниц. Инструкции по извлечению должны предоставляться через JSON-схему в формате response_format, а не через системные или пользовательские подсказки.

Muse Voice Transcribe 1.0 — это синхронная модель преобразования речи в текст от Meta. Она подходит для использования в режиме push-to-talk, с определением конечных точек и учётом особенностей говорящего, с возможностью смещения ключевых слов для терминов конкретной области и языкового смещения через подсказки с названием языка. Поддерживает монофонический 16-битный PCM WAV аудио с частотой 16 кГц или 24 кГц для записей длительностью до 10 минут. Модель не предоставляет временные метки на уровне слов или оценки уверенности, и другие аудиоформаты должны быть преобразованы в WAV перед загрузкой.