Modeller

Google DeepMind's workhorse Flash model that builds on Gemini 3.5 Flash with better coding, knowledge work, and multimodal performance while reducing output token usage by roughly 17% per the Artificial Analysis Index. Natively multimodal across text, image, audio, and video with a 1M-token context window, configurable thinking levels, and built-in computer use, tuned for scaling agentic workflows at a lower cost per output token.

Google's fastest and most cost-effective Gemini 3.5-class model, delivering around 350 output tokens per second per the Artificial Analysis Index. Designed for low-latency and high-throughput agentic workflows such as agentic search and document processing, with configurable thinking levels, built-in computer use, and full multimodal support across a 1M-token context window.

Anthropic's new state-of-the-art model, a thoughtful and proactive successor to Opus 4.8 that approaches Claude Fable 5's frontier intelligence at half the price. Delivers major gains in coding, agentic workflows, computer use, knowledge work, and scientific research, with strong self-verification and iteration, configurable effort settings, and Anthropic's best alignment and safety results to date. Also available in a Fast mode that runs around 2.5x the default speed.

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.

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.

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.

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.

Google DeepMind'in yeni bir temel üzerinde yeniden geliştirdiği amiral gemisi Gemini modeli; 2 milyon token bağlam penceresi ve en zor matematik, kodlama ve multimodal görevler için Deep Think reasoning modu sunar. Metin, görüntü, ses ve videoyu yerel olarak işler; akışlı fonksiyon çağırmayı ve güvenilir uzun bağlam kullanımını destekler.

OpenAI GPT-5.6 serisinin dengeli modeli; en yüksek kalite düzeyinden bir miktar ödün verirken belirgin şekilde daha düşük gecikme ve maliyet sunar. Ayarlanabilir akıl yürütme derinliğiyle güçlü reasoning, kodlama ve agent tabanlı araç kullanımını korur. Bu nedenle ileri yeteneklere ihtiyaç duyan yüksek hacimli production iş yükleri için varsayılan seçenek olmaya uygundur.

OpenAI GPT-5.6 serisinin amiral gemisi modeli; zorlu gerçek dünya görevlerinde güvenilirliği ve verimliliği artırırken kodlama, bilimsel akıl yürütme, uzun vadeli planlama ve agent iş akışlarını geliştirir. Maksimum reasoning-effort ayarı ve karmaşık çok adımlı çalışmalar için alt agent'lar başlatan ultra modunu ekler.

xAI'nin bugüne kadarki en yetenekli modeli; kodlama, agent görevleri ve bilgi çalışması için geliştirilmiş, gerçek yazılım geliştirme araçlarıyla birlikte tasarlanmıştır. OpenAI uyumlu API üzerinden güncel bilgiye erişimi, genişletilmiş akıl yürütmeyi ve geniş bağlamda araç kullanımını destekler.

Anthropic'in en yetenekli Sonnet sınıfı modeli; ileri kodlama, agent ve profesyonel çalışma yeteneklerini orta segmente taşır ve daha düşük fiyatla Opus 4.8 arasındaki farkı azaltır. Seçilebilir reasoning derinliğiyle uyarlanabilir düşünmeyi, 1 milyon token bağlam penceresini ve metin, görüntü ve dosya girişlerini destekler. Kod adı Fennec'tir.

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.

Anthropic'in herkese açık ilk Mythos sınıfı modeli; şirketin daha önce geniş erişime sunduğu tüm modellerden daha yeteneklidir. Test edilen benchmark'ların neredeyse tamamında ileri düzey sonuçlar gösterir ve özellikle yazılım geliştirme, bilgi çalışması, görüntü işleme ve bilimsel araştırmada güçlüdür. Avantajı daha uzun ve karmaşık görevlerde artar. Yerleşik güvenlik önlemleri siber güvenlik, biyoloji, kimya ve distilasyonla ilgili hassas istekleri Claude Opus 4.8'e yönlendirir.

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.

Anthropic'in en gelişmiş modeli; Opus 4.7'nin üzerine kodlama, agent yetenekleri, akıl yürütme ve bilgi çalışmasında daha güçlü performans ekler. Daha dürüst yanıtlar, daha verimli araç kullanımı, dinamik iş akışı desteği ve iyileştirilmiş uyum sunar.

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

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.

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.

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.