Модели

Moonshot AI's flagship Kimi model for frontier intelligence, agentic coding, knowledge work, and deep reasoning. Kimi K3 supports a 1-million-token context window for long-running software engineering and research workflows.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

MiniMax's frontier open-weight model with 1M-token context window, native multimodality (text, image, video), and strong coding capabilities. Built on MiniMax Sparse Attention (MSA) architecture, achieving 59% on SWE-Bench Pro with significantly improved efficiency at long context.

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.

Alibaba's multimodal variant in the Qwen 3.7 family, optimized for vision understanding and multimodal tasks. Ranked

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.

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.

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.

Ultra-efficient multimodal language model from OpenBMB built on SigLIP2-400M and Qwen3.5-0.8B (~1B parameters). Supports single-image, multi-image, and video understanding with mixed 4x/16x visual token compression. Designed for edge deployment on iOS, Android, and HarmonyOS.

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.

Alibaba's dense 27B parameter model that outperforms its own 397B MoE predecessor on agentic coding benchmarks. Strong multilingual and reasoning capabilities released under Apache 2.0.

Alibaba's efficient Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and 3B active per token. Frontier-level agentic coding performance with 73.4% on SWE-bench Verified and 92.7 on AIME 2026. Released under Apache 2.0.

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.

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.