Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

ERNIE-4.5-VL-424B-A47B — это мультимодальная модель типа Mixture-of-Experts (MoE) из серии ERNIE 4.5 от Baidu, имеющая 424 миллиарда общих параметров с 47 миллиардами активных на каждый токен. Она обучена совместно на текстовых и изображенческих данных с использованием гетерогенной архитектуры MoE и маршрутизации, изолированной по модальностям, что позволяет осуществлять высокоточное кросс-модальное рассуждение, понимание изображений и генерацию длинных контекстов (до 131 тысячи токенов). Модель дообучена с использованием таких техник, как SFT, DPO, UPO и RLVR, и поддерживает как режимы вывода с “мышлением”, так и без него. Разработанная для задач, связанных с взаимодействием зрения и языка на английском и китайском языках, она оптимизирована для эффективного масштабирования и может работать при квантовании в 4 бита/8 бит.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 — это обновленная модель с 24 миллиардами параметров от Mistral, оптимизированная для выполнения инструкций, уменьшения повторений и улучшенного вызова функций. По сравнению с версией 3.1, версия 3.2 значительно улучшает точность на WildBench и Arena Hard, сокращает бесконечные генерации и обеспечивает улучшения в использовании инструментов и задачах с структурированным выводом.

Она поддерживает ввод изображений и текста с структурированным выводом, вызов функций/инструментов и демонстрирует высокую производительность в кодировании (HumanEval+, MBPP), STEM (MMLU, MATH, GPQA) и визуальных тестах (ChartQA, DocVQA).

MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждений с открытым весом, разработанная для расширенного контекста и высокоэффективного вывода. Она использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) в сочетании с пользовательским механизмом “молниеносного внимания”, что позволяет обрабатывать длинные последовательности — до 1 миллиона токенов — при сохранении конкурентоспособной эффективности FLOP. С общим количеством параметров 456 миллиардов и 45,9 миллиарда активных на токен, этот вариант оптимизирован для сложных, многошаговых задач рассуждения.

Обученная с помощью пользовательского конвейера обучения с подкреплением (CISPO), M1 превосходит в понимании длинного контекста, программной инженерии, использовании агентных инструментов и математическом рассуждении. Тесты показывают высокие результаты на FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA и TAU-Bench, часто превосходя другие открытые модели, такие как DeepSeek R1 и Qwen3-235B.

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель от Google, специально разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности “мышления”, что позволяет ей давать ответы с большей точностью и учитывать нюансы контекста.

Gemini 2.5 Pro — это передовая модель ИИ от Google, разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «мышления», что позволяет ей рассуждать при формировании ответов с повышенной точностью и тонким учетом контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность по нескольким критериям, включая первое место в рейтинге LMArena, что отражает превосходное соответствие предпочтениям человека и способности решать сложные задачи.

Gemini 2.5 Pro — это передовая модель искусственного интеллекта от Google, разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «мышления», что позволяет ей рассуждать над ответами с повышенной точностью и учитывать нюансы контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность на различных тестах, включая первое место в рейтинге LMArena, что отражает превосходное соответствие предпочтениям человека и способности решать сложные проблемы.

Обновление от 28 мая для оригинального DeepSeek R1 Производительность на уровне OpenAI o1, но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов активны в процессе вывода.

Полностью открытая модель с открытым исходным кодом.

Claude Opus 4 оценивается как лучшая в мире модель для кодирования на момент выпуска, обеспечивая стабильную производительность на сложных, длительных задачах и рабочих процессах агентов. Она устанавливает новые стандарты в области программной инженерии, достигая ведущих результатов на SWE-bench (72.5%) и Terminal-bench (43.2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные рабочие процессы, обрабатывая тысячи шагов задач непрерывно в течение нескольких часов без ухудшения производительности.

Claude Sonnet 4 значительно улучшает возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах кодирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигнув передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 сочетает в себе возможности и вычислительную эффективность, что делает его подходящим для широкого спектра приложений — от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают улучшенную автономную навигацию по кодовой базе, снижение уровня ошибок в агентно-управляемых рабочих процессах и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, предоставляя расширенные возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.

Mistral Medium 3 — это высокопроизводительная языковая модель корпоративного уровня, разработанная для предоставления передовых возможностей при значительно сниженной операционной стоимости. Она сочетает передовые возможности в области рассуждений и мультимодальной производительности с 8-кратным снижением затрат по сравнению с традиционными крупными моделями, что делает её подходящей для масштабируемого развертывания в профессиональных и промышленных сценариях использования.

Модель превосходно работает в таких областях, как программирование, STEM-рассуждения и адаптация для предприятий. Она поддерживает гибридные, локальные и в-VPC развертывания и оптимизирована для интеграции в пользовательские рабочие процессы. Mistral Medium 3 предлагает конкурентоспособную точность по сравнению с более крупными моделями, такими как Claude Sonnet 3.5/3.7, Llama 4 Maverick и Command R+, при этом сохраняя широкую совместимость с облачными средами.

Gemini 2.5 Pro — это передовая модель искусственного интеллекта от Google, разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «мышления», что позволяет ей рассуждать при формировании ответов с повышенной точностью и тонким учетом контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность на множестве тестов, включая первое место в рейтинге LMArena, что отражает превосходное соответствие предпочтениям человека и способности решать сложные задачи.

Llama Guard 4 — это мультимодальная предобученная модель, основанная на Llama 4 Scout и доработанная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация запросов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она функционирует как LLM, генерируя текст на выходе, который указывает, является ли данный запрос или ответ безопасным или небезопасным, и если небезопасным, то также перечисляет нарушенные категории контента.

Llama Guard 4 была настроена для защиты от стандартной таксономии угроз MLCommons и разработана для поддержки мультимодальных возможностей Llama 4. В частности, она объединяет функции предыдущих моделей Llama Guard, обеспечивая модерацию контента для английского и нескольких поддерживаемых языков, а также расширенные возможности для обработки смешанных текстовых и графических запросов, включая несколько изображений. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в Llama Moderations API, расширяя надежную классификацию безопасности на текст и изображения.

Qwen3, последнее поколение в серии крупных языковых моделей Qwen, включает как плотные, так и архитектуры с набором экспертов (MoE), чтобы преуспевать в рассуждениях, многоязыковой поддержке и выполнении сложных задач агентами. Его уникальная способность беспрепятственно переключаться между режимом мышления для сложных рассуждений и режимом без мышления для эффективного диалога обеспечивает универсальную и высококачественную производительность.

Значительно превосходя предыдущие модели, такие как QwQ и Qwen2.5, Qwen3 демонстрирует превосходные способности в математике, программировании, здравом смысле, творческом письме и интерактивном диалоге. Вариант Qwen3-30B-A3B включает 30,5 миллиарда параметров (3,3 миллиарда активированных), 48 слоев, 128 экспертов (8 активируются на задачу) и поддерживает до 131 тысячи токенов в контексте с YaRN, устанавливая новый стандарт среди моделей с открытым исходным кодом.

Qwen3-8B — это плотная причинно-следственная языковая модель с 8,2 миллиардами параметров из серии Qwen3, разработанная как для задач, требующих интенсивного рассуждения, так и для эффективного диалога. Она поддерживает плавное переключение между режимом “мышления” для математики, программирования и логического вывода и режимом “немышления” для общего общения. Модель тонко настроена для следования инструкциям, интеграции агентов, творческого письма и многоязычного использования на более чем 100 языках и диалектах. Она изначально поддерживает контекстное окно в 32K токенов и может расширяться до 131K токенов с помощью масштабирования YaRN.

Qwen3-14B — это плотная причинно-следственная языковая модель с 14,8 миллиардами параметров из серии Qwen3, разработанная для сложных рассуждений и эффективного диалога. Она поддерживает бесшовное переключение между режимом “мышления” для задач, таких как математика, программирование и логический вывод, и режимом “немышления” для общих разговоров. Модель точно настроена для выполнения инструкций, использования инструментов агента, творческого письма и многоязычных задач на более чем 100 языках и диалектах. Она изначально обрабатывает контексты из 32 тысяч токенов и может расширяться до 131 тысячи токенов с использованием масштабирования на основе YaRN.