Модели
50 канонических LLM-моделей от всех провайдеров
Некоторые описания переведены автоматически в рамках пилота и пока не проверены редактором.
Inkling
Thinking Machines Lab's open-weights general-purpose multimodal Mixture-of-Experts model with 975B total parameters and 41B active parameters. Inkling accepts text, image, and audio inputs, produces text, and is designed for agentic and tool-use systems, coding assistants, chatbots, and retrieval-augmented generation.
GPT-5.6 Luna
The fast, low-cost tier of OpenAI's GPT-5.6 series, optimized for high-volume, latency-sensitive tasks such as classification, extraction, routing, and lightweight agentic steps. Approaches the larger GPT-5.6 tiers on many benchmarks while running several times faster at a fraction of the price.
GPT-5.6 Sol
Флагманская модель OpenAI серии GPT-5.6, развивающая программирование, научное рассуждение, долгосрочное планирование и агентные рабочие процессы и одновременно повышающая надёжность и эффективность на сложных практических задачах. Добавляет максимальный уровень глубины рассуждения и режим ultra, который запускает субагентов для сложной многоэтапной работы.
Gemini 3.5 Pro
Флагманская модель Gemini от Google DeepMind, заново построенная на новой основе с контекстным окном 2 млн токенов и режимом рассуждения Deep Think для самых сложных задач по математике, программированию и мультимодальной обработке. Нативно работает с текстом, изображениями, аудио и видео, поддерживает потоковый вызов функций и надёжную работу с длинным контекстом.
Muse Spark 1.1
Meta Superintelligence Labs' updated flagship, building on Muse Spark with stronger agentic reasoning, more reliable multi-agent orchestration, and improved multimodal understanding across voice, text, and image. Extends the context window and reduces latency and reasoning token usage while raising coding and tool-use accuracy. Powers Meta AI across its product ecosystem.
GPT-5.6 Terra
Сбалансированная модель серии GPT-5.6 от OpenAI: немного уступает по максимальному качеству, но обеспечивает заметно меньшую задержку и стоимость. Сохраняет сильные возможности рассуждения, программирования и агентного использования инструментов с настраиваемой глубиной рассуждения, поэтому подходит как основной вариант для масштабных производственных нагрузок, которым нужны передовые возможности.
Grok 4.5
Самая мощная на текущий момент модель xAI, созданная для программирования, агентных задач и интеллектуальной работы и разрабатывавшаяся совместно с инструментами для реальной разработки ПО. Поддерживает доступ к актуальной информации, расширенное рассуждение и работу с инструментами в большом контексте через API, совместимый с OpenAI.
Claude Sonnet 5
Самая мощная модель Anthropic класса Sonnet, переносящая передовые возможности программирования, агентной и профессиональной работы в средний сегмент и сокращающая разрыв с Opus 4.8 при меньшей цене. Поддерживает адаптивное мышление с выбором глубины рассуждения, контекстное окно 1 млн токенов и входные данные в виде текста, изображений и файлов. Кодовое имя — Fennec.
Command A+
Cohere's enterprise flagship model building on Command A with stronger reasoning, agentic tool use, and multilingual performance across 23 languages. Optimized for secure, high-throughput RAG, retrieval, and long-horizon agent workflows in regulated environments, with private and on-premise deployment options.
Claude Mythos 5
Anthropic's frontier Mythos-class model — the same underlying model as Claude Fable 5 but with safeguards lifted in some areas. It has the strongest cybersecurity capabilities of any model in the world, alongside state-of-the-art performance in software engineering, knowledge work, vision, and scientific research. Access is restricted to a small group of trusted cyberdefenders and infrastructure providers through Project Glasswing.
Claude Fable 5
Первая общедоступная модель Anthropic класса Mythos, превосходящая по возможностям все модели, которые компания ранее выпускала для широкого доступа. Показывает передовые результаты почти во всех протестированных бенчмарках и особенно сильна в разработке ПО, интеллектуальной работе, обработке изображений и научных исследованиях. Её преимущество растёт на более длинных и сложных задачах. Встроенные меры защиты направляют чувствительные запросы по кибербезопасности, биологии, химии и дистилляции в Claude Opus 4.8.
Nemotron 3 Ultra
NVIDIA's flagship open 550B-parameter Mixture-of-Experts model with 55B active parameters, built for frontier reasoning and orchestration in long-running agentic systems. Features hybrid Mamba-Transformer architecture, LatentMoE routing, multi-token prediction, and NVFP4 precision for 5x higher throughput. Achieves 30% lower cost-to-task-completion on agentic benchmarks. Supports 1M+ token context window with 95% accuracy on Ruler@1M.
Gemma 4 12B
Google's medium-size open-weight model with 12 billion parameters from the Gemma 4 family. Encoder-free unified multimodal architecture that natively processes text, image, audio, and video inputs without dedicated encoders. Features a 256K context window and supports 140+ languages. First medium-sized model capable of natively ingesting audio. Suitable for local deployment on GPUs with 16GB VRAM.
Claude Opus 4.8
Самая продвинутая модель Anthropic, развивающая Opus 4.7 и улучшающая результаты в программировании, агентных навыках, рассуждении и интеллектуальной работе. Отличается повышенной честностью ответов, более эффективным использованием инструментов, поддержкой динамических рабочих процессов и улучшенным выравниванием.
Palmyra X5
Writer's most advanced adaptive reasoning model with a 1 million token context window. Processes full million-token prompts in approximately 22 seconds with multi-turn function calls in 300ms. Optimized for enterprise agentic AI workflows at 3-4x lower cost than GPT-4.1.
Gemini 3.1 Flash-Lite
Google's most cost-efficient Gemini model optimized for high-volume, low-latency use cases. Delivers 2.5x faster time to first token versus Gemini 2.5 Flash with full multimodal support. Ideal for agentic tasks, data extraction, translation, and classification.
Gemini 3 Flash
Google's balanced model combining Gemini 3 Pro's reasoning capabilities with the Flash line's latency, efficiency, and cost. Features configurable thinking levels, multimodal function responses, and streaming function calling for complex agentic workflows.
Gemini 3.5 Flash
Google DeepMind's balanced Gemini 3.5 model that pairs Pro-line reasoning quality with Flash-line latency and cost. Natively multimodal across text, image, audio, and video with a 1M-token context window, configurable thinking levels, and streaming function calling, tuned for high-throughput production workloads.
Granite 4.1 30B
IBM's largest dense decoder-only 30B parameter language model from the Granite 4.1 family. Trained on approximately 15T tokens with long-context extension up to 512K tokens. Supports tool calling, RAG, code generation, multilingual tasks across 12 languages. Released under Apache 2.0.
Granite 4.1 8B
IBM's dense decoder-only 8B parameter language model from the Granite 4.1 family. Supports 131K-token context, tool calling, RAG, code generation with fill-in-the-middle, text summarization, classification, and extraction across 12 languages. Released under Apache 2.0.
Laguna M.1
Poolside AI's flagship agentic coding model with 225B total parameters and 23B active (MoE). Trained from scratch in-house on 30T tokens across 6,144 NVIDIA Hopper GPUs. Optimized for complex multi-step software engineering tasks including codebase exploration, file editing, test running, and iterative debugging.
GPT-5.5
OpenAI's most capable model designed for complex real-world work including coding, online research, information analysis, and document creation. Features advanced agentic capabilities with tool search and multi-step task execution.
GPT-5.4 Mini
OpenAI's compact reasoning model optimized for coding, computer use, and subagent tasks. Approaches GPT-5.4 performance on several benchmarks while running more than 2x faster.
Muse Spark
Meta Superintelligence Labs' first model, featuring advanced reasoning, multimodal understanding, and agentic capabilities. Processes voice, text, and image inputs with tool use and multi-agent orchestration. Powers Meta AI across its product ecosystem.