Модели

9 канонических LLM-моделей от всех провайдеров

Некоторые описания переведены автоматически в рамках пилота и пока не проверены редактором.

Показаны модели 1–9 из 9

GLM-5.2

Китай

Z.ai's (formerly Zhipu AI) flagship open-weight coding model with a 1M-token context window. Mixture-of-Experts architecture with 753B total parameters and ~40B active per request, featuring two cost-balancing reasoning modes. Tops several coding benchmarks while remaining a fraction of the cost of comparable proprietary frontier models. MIT-licensed weights.

Контекст
1.0M
Добавлена
июнь 2026 г.

Ring-2.6-1T

Китай

InclusionAI's (Ant Group) trillion-parameter open-weights reasoning model with 63B active parameters per token. Built for real-world agent workflows with adaptive reasoning-effort modes. Features hybrid linear and MLA attention architecture with MIT license.

Контекст
131K
Добавлена
май 2026 г.

DeepSeek V4 Flash

Китай

DeepSeek's efficient V4 model with 284B total parameters (13B activated). Optimized for speed and cost-efficiency while maintaining strong performance. Supports 1M token context window.

Контекст
1.0M
Добавлена
апр. 2026 г.

DeepSeek V4 Pro

Китай

DeepSeek's flagship V4 model with 1.6T total parameters (49B activated). MoE architecture supporting 1M token context. Closes the gap with frontier proprietary models on reasoning and coding benchmarks.

Контекст
1.0M
Добавлена
апр. 2026 г.

MiMo-V2.5-Pro

Китай

Xiaomi's flagship 1.02T-parameter Mixture-of-Experts model with 42B active parameters, built on a hybrid-attention architecture with 3-layer Multi-Token Prediction. Designed for complex agentic tasks, software engineering, and long-horizon instruction following with a 1M-token context window.

Контекст
1.0M
Добавлена
апр. 2026 г.

DeepSeek V4

Китай

DeepSeek's fourth-generation model with improved mixture-of-experts architecture, enhanced reasoning and coding capabilities, and stronger multilingual performance. Competitive with frontier proprietary models.

Контекст
256K
Добавлена
февр. 2026 г.

Phi-4 Mini

Соединенные Штаты

Microsoft's Phi-4 Mini model with 3.8B parameters providing lightweight yet capable language understanding and code generation, optimized for resource-constrained deployments with a large 128K context window.

Контекст
128K
Добавлена
февр. 2025 г.

DeepSeek R1

Китай

Модель DeepSeek, ориентированная на рассуждение и обученная с подкреплением для сложных многоэтапных задач. Особенно хорошо справляется с математикой, естественными науками и программированием, где требуется последовательное рассуждение.

Контекст
131K
Добавлена
янв. 2025 г.

Phi-4

Соединенные Штаты

Microsoft's Phi-4 model with 14B parameters excelling at reasoning and code generation tasks, delivering strong performance relative to its compact size with efficient inference characteristics.

Контекст
16K
Добавлена
дек. 2024 г.