Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

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.

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.

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.

Qwen3-14B — 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.

Qwen3-32B — это плотная причинно-следственная языковая модель с 32,8 миллиардами параметров из серии Qwen3, оптимизированная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает бесшовное переключение между режимом “мышления” для задач, таких как математика, программирование и логическое умозаключение, и режимом “немышления” для более быстрого, универсального общения. Модель демонстрирует высокую производительность в следовании инструкциям, использовании инструментов агента, творческом письме и многоязычных задачах на более чем 100 языках и диалектах. Она изначально обрабатывает контексты с 32 тысячами токенов и может расширяться до 131 тысячи токенов с использованием масштабирования на основе YaRN.

OpenAI o4-mini-high — это та же модель, что и o4-mini, но с параметром reasoning_effort, установленным на высокий уровень.

OpenAI o4-mini — это компактная модель рассуждений в серии o, оптимизированная для быстрой и экономичной работы, сохраняя при этом сильные мультимодальные и агентные возможности. Она поддерживает использование инструментов и демонстрирует конкурентоспособные результаты в рассуждениях и кодировании по таким тестам, как AIME (99,5% с использованием Python) и SWE-bench, превосходя своего предшественника o3-mini и даже приближаясь к o3 в некоторых областях.

Несмотря на меньший размер, o4-mini демонстрирует высокую точность в задачах STEM, визуальном решении проблем (например, MathVista, MMMU) и редактировании кода. Она особенно подходит для сценариев с высокой пропускной способностью, где критичны задержка или стоимость. Благодаря своей эффективной архитектуре и усовершенствованному обучению с подкреплением, o4-mini может связывать инструменты, генерировать структурированные выходные данные и решать многошаговые задачи с минимальной задержкой — часто менее чем за минуту.

o3 — это всесторонняя и мощная модель в различных областях. Она устанавливает новый стандарт для задач по математике, науке, программированию и визуальному мышлению. Также она превосходно справляется с техническим письмом и следованием инструкциям. Используйте её для решения многоступенчатых задач, которые требуют анализа текста, кода и изображений.

GPT-4.1 — это флагманская большая языковая модель, оптимизированная для выполнения сложных инструкций, реальной разработки программного обеспечения и рассуждений в длинном контексте. Она поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов и превосходит GPT-4o и GPT-4.5 в кодировании (54,6% SWE-bench Verified), соблюдении инструкций (87,4% IFEval) и мультимодальных тестах на понимание. Модель настроена для точных различий в коде, надежности агентов и высокой полноты в контексте больших документов, что делает её идеальной для агентов, инструментов IDE и извлечения знаний в корпоративной среде.

GPT-4.1 Mini — это модель среднего размера, обеспечивающая производительность, сопоставимую с GPT-4o, при существенно меньшей задержке и стоимости. Она сохраняет контекстное окно в 1 миллион токенов и набирает 45,1% в сложных инструкционных оценках, 35,8% в MultiChallenge и 84,1% в IFEval. Mini также демонстрирует сильные способности в программировании (например, 31,6% в полиглотном дифференциальном тесте Aider) и понимании визуальной информации, что делает её подходящей для интерактивных приложений с жесткими ограничениями по производительности.

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) — это высокоемкая мультимодальная языковая модель от Meta, построенная на архитектуре mixture-of-experts (MoE) с 128 экспертами и 17 миллиардами активных параметров на каждый прямой проход (всего 400 миллиардов). Она поддерживает ввод текста и изображений на нескольких языках и генерирует текст и код на 12 поддерживаемых языках. Оптимизированная для задач, связанных с обработкой изображений и текста, Maverick настроена для выполнения инструкций, анализа изображений и общего мультимодального взаимодействия.

Maverick обладает ранним объединением для нативной мультимодальности и контекстным окном в 1 миллион токенов. Она была обучена на тщательно отобранной смеси общедоступных, лицензированных данных и данных платформы Meta, охватывающей около 22 триллионов токенов, с отсечкой знаний в августе 2024 года. Выпущенная 5 апреля 2025 года по лицензии Llama 4 Community License, Maverick подходит для исследований и коммерческих приложений, требующих продвинутого мультимодального понимания и высокой пропускной способности модели.