DeepSeek Prover V2

Похожие нейросети

• CF

  Флагман
  Anthropic·Текстовая модель

  Claude Fable 5.1

  Claude Fable 5.1 превосходит версию Claude Fable 5 по всем направлениям, демонстрируя наибольший прирост в агентном программировании, долгосрочных агентных воркфлоу и интеллектуальной работе, включая масштабный рефакторинг кода, фронтенд и визуальные задачи.

  От 1 800 нейронов / 1M токенов
• CH

  Флагман
  Anthropic·Текстовая модель

  Claude Haiku 4.5

  Claude Haiku 4.5 — это самая быстрая и эффективная модель от Anthropic, предоставляющая интеллект, близкий к передовому, за небольшую долю стоимости и с меньшей задержкой по сравнению с более крупными моделями Claude. Соответствуя производительности Claude Sonnet 4 в задачах рассуждения, кодирования и использования компьютера, Haiku 4.5 обеспечивает передовые возможности для приложений реального времени и высоконагруженных систем. Модель добавляет "расширенное мышление" в линейку Haiku, позволяя контролировать глубину рассуждений, выводить резюмированные или чередующиеся мысли, а также использовать рабочие процессы с полной поддержкой инструментов для кодирования, bash, веб-поиска и использования компьютера. Набрав >73% в тесте SWE-bench Verified, Haiku 4.5 входит в число лучших в мире моделей для кодирования, сохраняя при этом исключительную отзывчивость для подагентов, параллельного выполнения и масштабного развертывания."

  От 140 нейронов / 1M токенов
• CO

  Флагман
  Anthropic·Текстовая модель

  Claude Opus 5

  Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic, предназначенная для сложных задач на рассуждение, программирование и длительных агентных процессов. Она демонстрирует высокую эффективность в комплексной разработке программного обеспечения, проверке кода, поиске ошибок и визуальном анализе.

  От 650 нейронов / 1M токенов
• CS

  Флагман
  Anthropic·Текстовая модель

  Claude Sonnet 5

  Sonnet 5 — самая производительная модель Anthropic в классе Sonnet, демонстрирующая передовые результаты в задачах программирования, работе агентов и профессиональной деятельности. Она поддерживает адаптивный процесс мышления с возможностью выбора уровня reasoning effort (low, medium, high, max).

  От 290 нейронов / 1M токенов
• FU

  Флагман
  Sakana·Текстовая модель

  Fugu Ultra

  Fugu Ultra — это наиболее производительная модель в семействе Fugu от Sakana AI. Она представляет собой не монолитную архитектуру, а систему оркестрации на основе обученных multi-agent моделей, где языковая модель настроена на маршрутизацию запросов между специализированными компонентами.

  От 750 нейронов / 1M токенов
• G5

  Флагман
  Zhipu AI·Текстовая модель

  GLM 5.2

  GLM 5.2 — это крупномасштабная модель для задач reasoning от Z.ai. Она поддерживает текстовый ввод и вывод с контекстным окном в 1M token и предназначена для работы с долгосрочными агентскими процессами и программной инженерией на уровне проектов.

  От 165 нейронов / 1M токенов

Гайды по теме

• Лучшая нейросеть для кода в 2026: сравнение моделей для программирования→
• Какую нейросеть выбрать в 2026: Kimi K3, Claude, GPT, Gemini, DeepSeek→
• ChatGPT или Claude для бизнеса: что выбрать под задачу→

Частые вопросы

Сколько стоит DeepSeek Prover V2 в нейронах?

Использование DeepSeek Prover V2 стоит от 100 нейронов за 1 млн входных токенов и 436 нейронов за 1 млн выходных. Оплата идёт в нейронах — единой валюте SUIN.AI; все модели доступны в одной подписке.

Какой контекст у DeepSeek Prover V2?

DeepSeek Prover V2 поддерживает контекстное окно до 163 840 токенов.

Что умеет DeepSeek Prover V2?

DeepSeek Prover V2 — это текстовая модель от DeepSeek. Принимает на вход: текст. Создаёт на выходе: текст. DeepSeek Prover V2 is a 671B parameter model, speculated to be geared towards logic and mathematics. Likely an upgrade from [DeepSeek-Prover-V1.5](https://huggingface.co/deepseek-a

На каком тарифе доступна DeepSeek Prover V2?

DeepSeek Prover V2 доступна на тарифах уровня «Стандарт» и выше. Все нейросети SUIN.AI — в одной подписке с оплатой в рублях, без VPN.

Активна ли DeepSeek Prover V2?

Нет, DeepSeek Prover V2 — архивная модель: она недоступна для новых запусков на платформе. Карточка сохранена для истории и сравнения нейросетей.