Каталог нейросетей · Текстовые
Текстовые нейросети (чат-модели)
Текстовые нейросети (большие языковые модели) пишут и редактируют тексты, отвечают на вопросы, анализируют данные, пишут код и работают с документами. Это ядро повседневной AI-работы.
В SUIN.AI доступны ведущие текстовые модели — Claude, GPT, Gemini, DeepSeek и другие — в одной подписке с оплатой в нейронах. Сравнивайте по контексту, провайдеру и стоимости за токены.
Сравнение моделей
| Модель | Провайдер | Контекст | Нейронов / 1M вход | Нейронов / 1M выход | Уровень |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200 000 ток. | от 140 | от 700 | Флагман |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 000 000 ток. | от 650 | от 3 250 | Флагман |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 000 000 ток. | от 420 | от 2 100 | Флагман |
| DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | 1 048 576 ток. | от 22 | от 43 | Флагман |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 1 048 576 ток. | от 227 | от 453 | Флагман |
| GLM 5.1 | Zhipu AI | 202 752 ток. | от 189 | от 595 | Флагман |
| GLM 5V Turbo | Zhipu AI | 202 752 ток. | от 180 | от 600 | Флагман |
| GPT-5 Image | OpenAI | 400 000 ток. | от 2 000 | от 2 000 | Флагман |
Все модели (57)
Открыть в каталоге с фильтрами →- CHФлагманAnthropicТекстовая 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 - COФлагманAnthropicТекстовая модель
Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.8 — самая мощная общедоступная модель семейства Opus от Anthropic. Она поддерживает ввод текста, изображений и файлов с выводом текстовых данных, а также обладает расширенными возможностями reasoning и контекстным окном объемом 1M token.
От 650 нейронов / 1M токенов - CSФлагманAnthropicТекстовая модель
Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 — одна из самых мощных на текущий момент модель Anthropic, обладающая передовой производительностью в программировании, работе ИИ-агентов и выполнении профессиональных задач. Она превосходно справляется с итеративной разработкой, навигацией по сложным кодовым базам, сквозным управлением проектами с поддержкой памяти, созданием безупречных документов и уверенным использованием компьютера для веб-тестирования (QA) и автоматизации рабочих процессов
От 420 нейронов / 1M токенов - DVФлагманDeepSeekТекстовая модель
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek, содержащая 284 млрд параметров при 13 млрд активируемых параметров. Модель поддерживает контекстное окно размером 1 млн token и предназначена для высокоскоростного inference.
От 22 нейронов / 1M токенов - DVФлагманDeepSeekТекстовая модель
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная Mixture-of-Experts модель от DeepSeek с 1,6 трлн общих параметров и 49 млрд активных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 млн токенов. Модель предназначена для решения сложных задач reasoning, программирования и других высокоуровневых вычислительных операций.
От 227 нейронов / 1M токенов - G5ФлагманZhipu AIТекстовая модель
GLM 5.1
Это флагманская мультимодальная модель от компании Z.ai (Zhipu AI) с открытыми весами (лицензия MIT), специально оптимизированная для решения длительных автономных задач и сложного программирования. Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) на 744 млрд параметров и обучению исключительно на чипах Huawei Ascend, модель демонстрирует производительность на уровне Claude Opus 4.6 и GPT-5.4, достигая 58,4% на бенчмарке SWE-bench Pro. Ключевой особенностью GLM-5.1 является её способность к непрерывному планированию и итеративной самокоррекции в течение 8-часовых рабочих циклов, что делает её эффективным инструментом для создания ИИ-агентов, способных самостоятельно оптимизировать код, работать с репозиториями и выполнять комплексные инженерные проекты.
От 189 нейронов / 1M токенов - G5ФлагманZhipu AIТекстовая модель
GLM 5V Turbo
GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,...
От 180 нейронов / 1M токенов - GIФлагманOpenAIТекстовая модель
GPT-5 Image
GPT-5 Image сочетает самую продвинутую языковую модель OpenAI с передовыми возможностями генерации изображений. Она предлагает значительные улучшения в рассуждении, качестве кода и пользовательском опыте при включении превосходного следования инструкциям GPT Image 1, передачи текста и детального редактирования изображений.
От 2 000 нейронов / 1M токенов - GIФлагманOpenAIТекстовая модель
GPT-5.4 Image 2
GPT-5.4 Image 2 объединяет возможности модели GPT-5.4 с передовыми функциями генерации изображений GPT Image 2. Модель поддерживает сложные мультимодальные рабочие процессы, позволяя пользователям беспрепятственно переключаться между задачами reasoning, программированием и другими операциями.
От 1 600 нейронов / 1M токенов - GPФлагманOpenAIТекстовая модель
GPT-5.5
GPT-5.5 — это передовая модель OpenAI, предназначенная для сложных профессиональных задач, которая развивает возможности GPT-5.4 за счет улучшенного reasoning, повышенной надежности и эффективности использования token при выполнении трудных операций. Модель поддерживает контекстное окно объемом более 1 млн token.
От 550 нейронов / 1M токенов - GPФлагманOpenAIТекстовая модель
GPT-5.5 Pro
GPT-5.5 Pro — это высокопроизводительная модель OpenAI, оптимизированная для глубокого reasoning и точности при выполнении сложных задач с высокой степенью ответственности. Модель поддерживает контекстное окно объемом более 1 млн tokens (922 тыс. на вход, 128 тыс. на выход) и расширенные возможности работы с данными.
От 3 300 нейронов / 1M токенов - G3ФлагманGoogleТекстовая модель
Gemini 3 Flash Preview
Это быстрая и выгодная по цене «мыслящая» модель, созданная для агентных сценариев, многократного диалога и помощи в программировании. Она даёт качество рассуждений и работы с инструментами, близкое к уровню старших моделей, но с заметно меньшей задержкой, поэтому хорошо подходит для интерактивной разработки, длительных циклов работы агентов и совместных задач по коду. По сравнению с предыдущим поколением Flash‑моделей она лучше справляется с рассуждением, пониманием разных типов данных и ведёт себя надёжнее в длинных сессиях. Модель поддерживает очень длинный контекст и умеет принимать на вход текст, изображения, аудио, видео и PDF, возвращая структурированный текстовый ответ и гибко настраиваемый уровень «размышления» (от минимального до глубокого), что удобно для управляемых и предсказуемых сценариев. Выбирайте эту модель, если вам нужны сильные рассуждения и агентное поведение без стоимости и задержек флагманских «фронтирных» моделей, при этом важны быстрота отклика, поддержка мультимодальности и устойчивость в сложных, многошаговых рабочих процессах.
От 68 нейронов / 1M токенов - G3ФлагманGoogleТекстовая модель
Gemini 3.1 Flash Lite
Gemini 3.1 Flash Lite — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для работы с низкой задержкой при высоких нагрузках. Она поддерживает ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF-файлов и предназначена для реализации легковесных агентных систем.
От 38 нейронов / 1M токенов - G3ФлагманGoogleТекстовая модель
Gemini 3.1 Pro Preview
Gemini 3.1 Pro Preview — это передовая модель рассуждения от Google, обеспечивающая улучшенную производительность в области программной инженерии, повышенную надежность автономных агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Построенная на мультимодальной основе серии Gemini 3, она сочетает высокоточное рассуждение по тексту, изображениям, видео, аудио и коду с контекстным окном объёмом 1 миллион токенов. Обновление версии 3.1 демонстрирует заметные улучшения в тестах SWE и в реальных условиях программирования, а также повышенную способность к самостоятельному выполнению задач в структурированных областях, таких как финансы и процессы на основе электронных таблиц. Разработанная для продвинутых систем и автономных агентов, Gemini 3.1 Pro Preview повышает стабильность на длинных горизонтах задач и улучшает координацию инструментов, одновременно повышая эффективность работы с токенами. В ней добавлен новый уровень «среднего» мышления, обеспечивающий баланс между стоимостью, скоростью и производительностью. Модель особенно эффективна в автономном программировании, структурном планировании, мультимодальном анализе и автоматизации рабочих процессов, что делает её подходящей для автономных агентов, финансового моделирования, автоматизации таблиц и задач с большим контекстом в корпоративной среде.
От 250 нейронов / 1M токенов - G3ФлагманGoogleТекстовая модель
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash — высокоэффективная мультимодальная модель Google: качество кодинга и рассуждений, близкое к Pro-уровню, при скорости и стоимости класса Flash. Оптимизирована для написания кода и параллельных агентских циклов; принимает на вход текст, изображения, видео, аудио и PDF. По умолчанию использует средний уровень thinking для быстрых и экономичных ответов; поддерживает уровни minimal, low, medium и high для точного баланса стоимости и качества.
От 225 нейронов / 1M токенов - G4ФлагманxAIТекстовая модель
Grok 4.3
Grok 4.3 — это reasoning-модель от xAI. Она поддерживает ввод текста и изображений с текстовым выводом и предназначена для агентных рабочих процессов, выполнения инструкций и задач, требующих высокой фактической точности.
От 325 нейронов / 1M токенов - KKФлагманMoonshot AIТекстовая модель
Kimi K2.6
Kimi K2.6 — это мультимодальная модель нового поколения от Moonshot AI, предназначенная для решения задач программирования с длинным горизонтом планирования, генерации UI/UX на основе кода и оркестрации мультиагентных систем. Модель поддерживает выполнение комплексных сквозных задач разработки на языках Python, Rust и Go.
От 90 нейронов / 1M токенов - MIФлагманXiaomiТекстовая модель
MiMo-V2-Omni
MiMo-V2-Omni — это передовая омнимодальная модель, которая нативно обрабатывает изображения, видео и аудио в рамках единой архитектуры. Она сочетает в себе мощное мультимодальное восприятие с агентскими возможностями: визуальной привязкой (visual grounding), многошаговым [планированием]
От 72 нейронов / 1M токенов - MIФлагманXiaomiТекстовая модель
MiMo-V2.5
MiMo-V2.5 — это нативная омнимодальная модель от Xiaomi. Она обеспечивает агентную производительность уровня Pro при снижении стоимости инференса примерно в два раза, превосходя MiMo-V2-Omni в задачах мультимодального восприятия изображений и видео.
От 72 нейронов / 1M токенов - MIФлагманXiaomiТекстовая модель
MiMo-V2.5-Pro
MiMo-V2.5-Pro — флагманская модель Xiaomi, демонстрирующая высокую эффективность в выполнении агентных задач, сложной программной инженерии и долгосрочных процессах. Модель занимает лидирующие позиции в бенчмарках ClawEval, GDPVal и SWE-bench Pro.
От 200 нейронов / 1M токенов - MMФлагманMiniMaxТекстовая модель
MiniMax M3
MiniMax-M3 — это мультимодальная базовая модель от MiniMax, поддерживающая ввод текста, изображений и видео с текстовым выводом. Модель обладает контекстным окном в 1M token и предназначена для выполнения долгосрочных агентных задач, написания кода и других сложных операций.
От 42 нейронов / 1M токенов - NBФлагманGoogleТекстовая модель
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)
Gemini 3.1 Flash Image Preview, также известная как «Nano Banana 2», — это новейшая передовая модель Google для генерации и редактирования изображений, обеспечивающая визуальное качество уровня Pro на скорости Flash. Она сочетает продвинутое контекстное понимание с быстрой и экономически эффективной инференцией, делая сложную генерацию изображений и итеративное редактирование значительно доступнее.
От 75 нейронов / 1M токенов - NBФлагманGoogleТекстовая модель
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)
Nano Banana Pro — самая продвинутая модель генерации и редактирования изображений Google, построенная на основе Gemini 3 Pro. Она расширяет оригинальную Nano Banana с значительно улучшенным мультимодальным рассуждением, привязкой к реальному миру и синтезом изображений высокой верности. Модель генерирует контекстно-богатую графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени через поиск с привязкой.\n\nОна предлагает лучшую в отрасли передачу текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), последовательное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти субъектов. Nano Banana Pro добавляет детальный творческий контроль, такой как локальные правки, регулировки освещения и фокуса, преобразования камеры, а также поддержку выходов 2K/4K и гибких соотношений сторон. Она разработана для профессионального дизайна, визуализации продукции, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, при этом остаясь эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.
От 340 нейронов / 1M токенов - N3ФлагманNVIDIAТекстовая модель
Nemotron 3 Super
NVIDIA Nemotron 3 Super — это открытая гибридная MoE-модель с 120 миллиардами параметров, которая активирует только 12 миллиардов параметров для достижения максимальной вычислительной эффективности и точности в сложных многоагентных системах. Модель построена на гибридной архитектуре Mamba-Transformer.
От 15 нейронов / 1M токенов - OGФлагман~OpenaiТекстовая модель
OpenAI GPT Mini Latest
Эта модель автоматически перенаправляет запросы к самой актуальной версии в семействе OpenAI GPT Mini. Она обеспечивает постоянный доступ к последним обновлениям и улучшениям данной линейки.
От 150 нейронов / 1M токенов - QMФлагманQwenТекстовая модель
Qwen3.7 Max
Qwen3.7-Max — флагманская модель в серии Qwen3.7 от Alibaba. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, оптимизирована для агентных задач и демонстрирует высокую эффективность в программировании, офисной работе и задачах на продуктивность.
От 375 нейронов / 1M токенов - SPФлагманPerplexityТекстовая модель
Sonar Pro Search
Новый режим Pro Search в Sonar Pro, эксклюзивно доступный, является самой передовой агентской поисковой системой Perplexity. Он разработан для более глубокого рассуждения и анализа. Эта модель обеспечивает работу режима Pro Search на платформе Perplexity. Sonar Pro Search добавляет автономное, многошаговое рассуждение к Sonar Pro. Таким образом, вместо всего лишь одного запроса и синтеза, он планирует и выполняет целые исследовательские рабочие процессы с использованием инструментов.
От 435 нейронов / 1M токенов - SRФлагманPerplexityТекстовая модель
Sonar Reasoning Pro
Sonar Reasoning Pro — это премиальная модель рассуждения, питаемая DeepSeek R1 с цепочкой мысли (CoT). Разработанная для продвинутых случаев использования, она поддерживает глубокие многошаговые запросы с увеличенным окном контекста и может выводить больше ссылок на поиск, что позволяет получать более полные и расширяемые ответы.
От 290 нейронов / 1M токенов - CMНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
Codex Mini
codex-mini-latest is a fine-tuned version of o4-mini specifically for use in Codex CLI. For direct use in the API, we recommend starting with gpt-4.1.
От 300 нейронов / 1M токенов - G5На каждый деньZhipu AIТекстовая модель
GLM 5 Turbo
GLM-5 Turbo — это новая модель от Z.ai, предназначенная для быстрого вывода и высокой производительности в средах с агентами, таких как сценарии OpenClaw. Она глубоко оптимизирована для реальных рабочих процессов с участием агентов, включающих длинные цепочки выполнения, с улучшенным разложением сложных инструкций, использованием инструментов, запланированным и непрерывным выполнением, а также общей стабильностью в ходе продолжительных задач.
От 180 нейронов / 1M токенов - GEНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-4o (extended)
GPT-4o (omni) — это мультимодальная модель OpenAI, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Она сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, работая при этом в два раза быстрее и с 50% снижением стоимости. Модель демонстрирует улучшенную производительность при обработке неанглийских языков и расширенные возможности vision.
От 990 нейронов / 1M токенов - GSНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-4o Search Preview
GPT-4o Search Preview — это специализированная модель для выполнения веб-поиска в рамках API Chat Completions. Она обучена понимать и обрабатывать поисковые запросы в интернете.
От 500 нейронов / 1M токенов - GSНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-4o-mini Search Preview
GPT-4o mini Search Preview is a specialized model for web search in Chat Completions. It is trained to understand and execute web search queries.
От 30 нейронов / 1M токенов - GIНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-5 Image Mini
GPT-5 Image Mini combines OpenAI's advanced language capabilities, powered by [GPT-5 Mini](https://openrouter.ai/openai/gpt-5-mini), with GPT Image 1 Mini for efficient image generation. This natively multimodal model features superior instruction following, text rendering, and detailed image editing with reduced latency and cost. It excels at high-quality visual creation while maintaining strong text understanding, making it ideal for applications that require both efficient image generation and text processing at scale.
От 500 нейронов / 1M токенов - GMНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-5.4 Mini
GPT-5.4 mini brings the core capabilities of GPT-5.4 to a faster, more efficient model optimized for high-throughput workloads. It supports text and image inputs with strong performance across reasoning, coding, and tool use, while reducing latency and cost for large-scale deployments. The model is designed for production environments that require a balance of capability and efficiency, making it well suited for chat applications, coding assistants, and agent workflows that operate at scale. GPT-5.4 mini delivers reliable instruction following, solid multi-step reasoning, and consistent performance across diverse tasks with improved cost efficiency.
От 113 нейронов / 1M токенов - GNНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
GPT-5.4 Nano
GPT-5.4 nano — это наиболее легкая и экономичная модель семейства GPT-5.4, оптимизированная для высоконагруженных задач, критичных к скорости выполнения. Она поддерживает ввод текста и изображений и предназначена для сценариев с низкой задержкой, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение подзадач агентами. Модель ориентирована на быстродействие и эффективность, что делает ее оптимальным выбором для масштабируемых систем, требующих оперативных результатов при минимальных затратах.
От 32 нейронов / 1M токенов - G2На каждый деньGoogleТекстовая модель
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)
Gemini 2.5 Flash Image, также известная как Nano Banana, стала общедоступной. Это современная модель генерации изображений с поддержкой контекстного понимания, способная создавать и редактировать визуальный контент, а также поддерживать многоходовые диалоги. Соотношение сторон изображения настраивается с помощью параметра image_config API.
От 45 нейронов / 1M токенов - G3На каждый деньGoogleТекстовая модель
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools — это версия модели, оптимизированная для более точного выбора инструментов, предотвращающая избыточное использование bash-команд при наличии более эффективных пользовательских или сторонних функций. Данный эндпоинт повышает надежность function calling, обеспечивая выбор наиболее подходящего инструмента в сложных рабочих процессах и агентах для написания кода. Модель сохраняет все ключевые возможности Gemini 3.1 Pro, включая мультимодальный reasoning, контекстное окно объемом 1M token и высокую производительность в задачах разработки ПО.
От 280 нейронов / 1M токенов - G4На каждый деньxAIТекстовая модель
Grok 4.1 Fast
Grok 4.1 Fast — это лучшая модель вызова инструментов агента от xAI, которая превосходно работает в реальных вариантах использования, таких как поддержка клиентов и глубокие исследования. Окно контекста 2М. Рассуждение можно включать/отключать с помощью параметра `reasoning` `enabled` в API. Узнайте больше в нашей документации.
От 40 нейронов / 1M токенов - L4На каждый деньMetaТекстовая модель
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) — это мультимодальная языковая модель от Meta, построенная на архитектуре mixture-of-experts (MoE) со 128 экспертами и 17 миллиардами активных параметров при общем объеме в 400 миллиардов. Модель поддерживает обработку изображений и текста на 12 языках, обладает контекстным окном в 1 миллион token и оптимизирована для задач vision-language, рассуждений и написания кода. Maverick обучена на 22 триллионах token с отсечкой знаний в августе 2024 года и предназначена для исследовательских и коммерческих задач, требующих высокой производительности и продвинутого мультимодального понимания.
От 30 нейронов / 1M токенов - L4На каждый деньMetaТекстовая модель
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input (text and image) and multilingual output (text and code) across 12 supported languages. Designed for assistant-style interaction and visual reasoning, Scout uses 16 experts per forward pass and features a context length of 10 million tokens, with a training corpus of ~40 trillion tokens. Built for high efficiency and local or commercial deployment, Llama 4 Scout incorporates early fusion for seamless modality integration. It is instruction-tuned for use in multilingual chat, captioning, and image understanding tasks. Released under the Llama 4 Community License, it was last trained on data up to August 2024 and launched publicly on April 5, 2025.
От 16 нейронов / 1M токенов - MMНа каждый деньMiniMaxТекстовая модель
MiniMax M2-her
MiniMax M2-her — это большая языковая модель, ориентированная на иммерсивный ролевой отыгрыш, создание персонажей и выразительные многоходовые диалоги. Модель поддерживает различные роли сообщений и способна обучаться на примерах диалогов для точного воспроизведения заданного стиля и темпа повествования. Это делает её эффективным инструментом для интерактивного сторителлинга и создания виртуальных собеседников с естественной манерой общения.
От 60 нейронов / 1M токенов - QWНа каждый деньQwenТекстовая модель
Qwen3.5-Flash
Нативные vision-language модели Qwen3.5-Flash построены на гибридной архитектуре, сочетающей механизм линейного внимания и модель sparse mixture-of-experts для повышения эффективности инференса. По сравнению с серией 3, эти модели демонстрируют значительный прирост производительности в текстовых и мультимодальных задачах, обеспечивая высокую скорость отклика при сбалансированных показателях быстродействия и качества работы.
От 16 нейронов / 1M токенов - QFНа каждый деньQwenТекстовая модель
Qwen3.6 Flash
Qwen3.6 Flash — это быстрая и эффективная языковая модель из серии Qwen 3.6 от Alibaba. Она поддерживает ввод текста, изображений и видео с контекстным окном в 1M token.
От 38 нейронов / 1M токенов - SOНа каждый деньPerplexityТекстовая модель
Sonar
Sonar — легкий, доступный, быстрый и простой в использовании, теперь с функциями цитирования и возможностью настройки источников. Он разработан для компаний, стремящихся интегрировать легкие функции вопросов и ответов, оптимизированные для скорости.
От 140 нейронов / 1M токенов - SDНа каждый деньPerplexityТекстовая модель
Sonar Deep Research
Sonar Deep Research — это модель, ориентированная на исследования, предназначенная для многоступенчатого поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она автономно ищет, читает и оценивает источники, уточняя свой подход по мере сбора информации. Это позволяет генерировать всеобъемлющие отчеты в таких областях, как финансы, технологии, здравоохранение и текущие события. Примечания о ценообразовании (Источник) - Входные токены состоят из токенов запроса (запрос пользователя) + токенов цитирования (обработанные токены из запущенных поисков) - Deep Research выполняет несколько поисков. Рассуждение — это отдельный шаг в Deep Research, так как оно выполняет обширное автоматизированное рассуждение на основе всего собранного материала.
От 300 нейронов / 1M токенов - SPНа каждый деньPerplexityТекстовая модель
Sonar Pro
Примечание: Ценообразование Sonar Pro включает ценообразование поиска Perplexity. Для предприятий, которым требуются более продвинутые возможности, Sonar Pro может обрабатывать подробные, многоэтапные запросы с дополнительной расширяемостью, например, в среднем вдвое больше цитат на поиск, чем Sonar. Кроме того, благодаря большему окну контекста, он может обрабатывать более длинные и нюансированные поисковые запросы и последующие вопросы.
От 450 нейронов / 1M токенов - SRНа каждый деньPerplexityТекстовая модель
Sonar Reasoning
Sonar Reasoning — это модель рассуждений, предоставленная Perplexity на основе [DeepSeek R1]. Она позволяет разработчикам использовать длинные цепочки рассуждений со встроенным веб-поиском. Sonar Reasoning нецензурирована и размещена в центрах обработки данных США.
От 150 нейронов / 1M токенов - TDНа каждый деньAlibabaТекстовая модель
Tongyi DeepResearch 30B A3B
Tongyi DeepResearch is an agentic large language model developed by Tongyi Lab, with 30 billion total parameters activating only 3 billion per token. It's optimized for long-horizon, deep information-seeking tasks and delivers state-of-the-art performance on benchmarks like Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch, and FRAMES. This makes it superior for complex agentic search, reasoning, and multi-step problem-solving compared to prior models. The model includes a fully automated synthetic data pipeline for scalable pre-training, fine-tuning, and reinforcement learning. It uses large-scale continual pre-training on diverse agentic data to boost reasoning and stay fresh. It also features end-to-end on-policy RL with a customized Group Relative Policy Optimization, including token-level gradients and negative sample filtering for stable training. The model supports ReAct for core ability checks and an IterResearch-based 'Heavy' mode for max performance through test-time scaling. It's ideal for advanced research agents, tool use, and heavy inference workflows.
От 18 нейронов / 1M токенов - GPНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
gpt-oss-120b
gpt-oss-120b is an open-weight, 117B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model from OpenAI designed for high-reasoning, agentic, and general-purpose production use cases. It activates 5.1B parameters per forward pass and is optimized to run on a single H100 GPU with native MXFP4 quantization. The model supports configurable reasoning depth, full chain-of-thought access, and native tool use, including function calling, browsing, and structured output generation.
От 15 нейронов / 1M токенов - GFНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
gpt-oss-120b (free)
Мощная текстовая модель с упором на рассуждение и сложные многошаговые задачи. Она хорошо подходит для аналитики, длинных переписок, разборов документов, построения цепочек действий и работы ассистентов, которым нужно не просто «отвечать», а думать по шагам. Выбирайте эту модель, если вам важны качественные логические ответы, стабильная работа в production и сценарии уровня «рабочий помощник / аналитик», а также если вы хотите максимально предсказуемое поведение на длинных текстах и в агентных сценариях. По уровню возможностей gpt‑oss‑120b находится примерно на уровне сильных «компактных флагманов» (условно: o4‑mini‑класса и топовых открытых моделей последнего поколения), но при этом обычно уступает самым мощным закрытым моделям вроде GPT‑5.2 или других актуальных премиум‑флагманов по общему качеству и надёжности в самых сложных задачах. При этом она заметно сильнее большинства старых и более лёгких open‑source‑моделей (например, семейств Llama‑3 и их производных средних размеров), особенно в сложном рассуждении и длинном контексте, так что это хороший баланс между уровнем «почти флагман» и возможностью использовать открытые веса.
Бесплатно - GPНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
gpt-oss-20b
gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for lower-latency inference and deployability on consumer or single-GPU hardware. The model is trained in OpenAI’s Harmony response format and supports reasoning level configuration, fine-tuning, and agentic capabilities including function calling, tool use, and structured outputs.
От 8 нейронов / 1M токенов - GFНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
gpt-oss-20b (free)
Бесплатная модель. Может обучаться на ваших данных.
Бесплатно - O2На каждый деньOpenAIТекстовая модель
o1-mini (2024-09-12)
The latest and strongest model family from OpenAI, o1 is designed to spend more time thinking before responding. The o1 models are optimized for math, science, programming, and other STEM-related tasks. They consistently exhibit PhD-level accuracy on benchmarks in physics, chemistry, and biology. Learn more in the [launch announcement](https://openai.com/o1). Note: This model is currently experimental and not suitable for production use-cases, and may be heavily rate-limited.
От 221 нейронов / 1M токенов - OMНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
o4 Mini
OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining strong multimodal and agentic capabilities. It supports tool use and demonstrates competitive reasoning and coding performance across benchmarks like AIME (99.5% with Python) and SWE-bench, outperforming its predecessor o3-mini and even approaching o3 in some domains. Despite its smaller size, o4-mini exhibits high accuracy in STEM tasks, visual problem solving (e.g., MathVista, MMMU), and code editing. It is especially well-suited for high-throughput scenarios where latency or cost is critical. Thanks to its efficient architecture and refined reinforcement learning training, o4-mini can chain tools, generate structured outputs, and solve multi-step tasks with minimal delay—often in under a minute.
От 221 нейронов / 1M токенов - OMНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
o4 Mini Deep Research
o4-mini-deep-research — это более быстрая и доступная модель OpenAI для глубокого анализа, предназначенная для решения сложных многоэтапных исследовательских задач. Обратите внимание, что модель всегда использует инструмент web_search, что влечет за собой дополнительные расходы.
От 400 нейронов / 1M токенов - OMНа каждый деньOpenAIТекстовая модель
o4 Mini High
OpenAI o4-mini-high is the same model as [o4-mini](/openai/o4-mini) with reasoning_effort set to high. OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining strong multimodal and agentic capabilities. It supports tool use and demonstrates competitive reasoning and coding performance across benchmarks like AIME (99.5% with Python) and SWE-bench, outperforming its predecessor o3-mini and even approaching o3 in some domains. Despite its smaller size, o4-mini exhibits high accuracy in STEM tasks, visual problem solving (e.g., MathVista, MMMU), and code editing. It is especially well-suited for high-throughput scenarios where latency or cost is critical. Thanks to its efficient architecture and refined reinforcement learning training, o4-mini can chain tools, generate structured outputs, and solve multi-step tasks with minimal delay—often in under a minute.
От 221 нейронов / 1M токенов
Частые вопросы
- Какая текстовая нейросеть самая мощная?
- Флагманские модели (например, семейства Claude, GPT, Gemini) сильнее всего в сложных рассуждениях и работе с большим контекстом. Сравните их по контекстному окну и стоимости в нейронах за 1 млн токенов.
- Чем отличаются флагманские и ежедневные модели?
- Флагманы — максимум качества для сложных задач; модели «на каждый день» — быстрее и дешевле для рутины. В каталоге можно отфильтровать по уровню.