Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

Pareto — это мультимодальная составная модель, созданная для исследований, программирования и агентных рабочих процессов, обеспечивающая передовой уровень производительности в широком спектре универсальных задач.

Jev 1.14 — последняя версия Jev, структурированной модели принятия решений от TypeSafe и первая из моделей System One. Модели System One принимают быстрые, структурированные решения для программного обеспечения, возвращая типизированный ответ, а не текст в свободной форме. Она подходит для маршрутизации, классификации и других точек принятия решений внутри приложения, где быстрое, предсказуемое решение важнее, чем сгенерированный текст.

Jev 1.14 — последняя версия Jev, структурированной модели принятия решений от TypeSafe и первая из моделей System One. Модели System One принимают быстрые, структурированные решения для программного обеспечения, возвращая типизированный ответ, а не текст в свободной форме. Она подходит для маршрутизации, классификации и других точек принятия решений внутри приложения, где быстрое, предсказуемое решение важнее, чем сгенерированный текст.

Universal-3.6 Pro — это модель преобразования речи в текст от AssemblyAI и преемник Universal-3.5 Pro, доступная здесь через Sync API от AssemblyAI. По сравнению с Universal-3.5 Pro, AssemblyAI сообщает о 30% меньшем количестве ошибок в коротких разговорных высказываниях, в среднем на 12% меньше ошибок по поддерживаемым языкам, 14 новых поддерживаемых языках, а также о лучшем распознавании и форматировании таких сущностей, как номера телефонов, адреса, электронные письма и коды. Она возвращает полный транскрипт с временными метками на уровне слов в одном синхронном ответе для аудиоклипов длительностью до 120 секунд, принимает входные данные в формате 16-битного WAV и поддерживает свободный текст, ключевые термины и контекст разговора для направления транскрипции в сторону словаря домена.

GigaChat 3.5 Ultra (GigaChat3.5-432B-A28B-Reasoning) — самая большая открытая рассуждающая MoE-модель Сбера (432B параметров, 28B активных) с контекстом 262K токенов, вызовом функций и структурированным выводом. Всегда рассуждает перед ответом. Работает в российских дата-центрах.

Pareto — это мультимодальная составная модель, созданная для исследований, программирования и агентных рабочих процессов, обеспечивающая передовой уровень производительности в широком спектре универсальных задач.

HeyGen Voice — модель синтеза речи от HeyGen. Доступны 10 встроенных голосов. Модель отдаёт монофоническое PCM-аудио 44,1 кГц, поддерживает 39 языков и до 5000 символов на запрос.

LFM2.5-24B-A2B — это модель рассуждения с смесью экспертов от Liquid AI с общим количеством параметров 24 миллиарда и 2,45 миллиарда активных параметров. Она всегда проводит рассуждения перед ответом и предназначена для агентов, которые используют инструменты. Liquid рекомендует сочетать её с извлечением данных или веб-поиском для задач, требующих большого объема знаний.

Drama 3 — это модель преобразования текста в речь от Fish Audio, созданная для озвучивания с режиссурой. Вы пишете указания простым языком в квадратных скобках перед репликой, например, [нервно, едва держась], и можете добавлять звуки и паузы в тексте или изменять подачу отдельных слов с помощью парных тегов, таких как <шепотом>.

Она поддерживает сцены с несколькими говорящими в одном запросе, переключение языка в середине предложения на более чем 80 языках с сохранением одного голоса, а также теги фонем для закрепления произношения имен и терминов.

Gemini 4 Argon — это флагманская модель рассуждений от Google, созданная для сложной разработки программного обеспечения, глубокого математического и научного решения задач, а также автономных многоэтапных агентов. Google обучила её сохранять контекст в течение длительных, многоэтапных задач и преобразовывать длинные документы, содержащие текст, таблицы, диаграммы и изображения, в единый обоснованный вывод. Она лидирует в Vals Index в области финансов, юриспруденции, программирования и налоговой работы, и поддерживает длительное декодирование до 1 миллиона выходных токенов в одном ответе.

Summarize — это модель абстрактного суммирования от ScaleDown, которая сжимает длинные тексты и документы в плавный и достоверный пересказ, а не просто копирует предложения из источника. Она подходит для обзора документов, краткого изложения стенограмм и предварительной обработки RAG, где извлечённый контент необходимо сократить перед передачей другой модели. Формат, фокус, язык и длина управляются через системный запрос, в то время как выборка настроена на конфигурацию, обеспечивающую достоверный результат.

Extract — это модель извлечения сущностей, основанная на описаниях, от ScaleDown. Вместо фиксированного набора типов сущностей, пользователи описывают нужные поля на простом английском языке через provider.options.scaledown.entities, и модель возвращает каждый соответствующий фрагмент с оценкой уверенности, смещениями символов и окружающим контекстом. Она подходит для извлечения структурированных значений из контрактов, счетов, электронных писем и транскриптов, и включает встроенное OCR, поэтому отсканированные изображения и PDF-файлы обрабатываются без отдельного шага.

Classify-1 — это структурированная модель принятия решений от ScaleDown, предоставляемая через Decisions API. Она оценивает текст или документ в соответствии с определенными пользователем вопросами с вариантами выбора, да/нет и упорядоченными шкалами, и возвращает откалиброванные вероятности, а не сгенерированный текст, что делает ее подходящей для маршрутизации, модерации, определения намерений и тегирования домена внутри приложения. Она совместима с запросами Jev Decisions API от TypeSafe.

Drex v2.0 — это модель принятия решений с использованием смеси экспертов (35 миллиардов параметров, из которых активно 3 миллиарда) от Nace.AI, более крупный преемник Drex v1.5. Получая состояние (текст или JSON) и типизированные вопросы (да/нет, множественный выбор или порядковая оценка), она возвращает откалиброванную вероятность для каждого варианта в одном прямом проходе, без генерации текста. Она совместима с TypeSafe System One и подходит для маршрутизации, классификации и проверки политик, где требуется оценочный ответ вместо текста.

Muse Wonder — это модель передового уровня от Meta, предназначенная для выполнения сложных личных и профессиональных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы и возвращает текст, с контекстным окном в 1 миллион токенов.

Модель обрабатывает задачи с длительным горизонтом: планирует, делегирует подагентам, параллельно вызывает инструменты и восстанавливается после ошибок, чтобы многошаговые задачи выполнялись до конца без пошагового руководства. Она также может работать с браузерами и настольными и мобильными приложениями, а также обрабатывать множество файлов в существующих репозиториях для внесения и проверки изменений. Muse Wonder сохраняет важный контекст в ходе разговоров и извлекает детали, относящиеся к текущей задаче. Она обучена для активного фокуса, что позволяет ей работать над достижением цели, даже если задача становится сложной.

В тестах Meta она показывает хорошие результаты в выполнении сложных инженерных задач, длительных агентных сессий и рефакторинге нескольких файлов для решения самых сложных задач разработчиков.