Текст, изображения, видео и музыка через один API — выберите модель
  1. Главная
  2. /
  3. Модели

Каталог моделей.

Нейросети для текста, изображений, видео и музыки. Выберите модель, изучите её возможности и подключите через единый API.

Показано 201–250 из 439 моделей
Доступна в API
Текст

Mistral Large

mistralai/mistral-large

Это флагманская модель Mistral AI, Mistral Large 2 (версия `mistral-large-2407`). Это проприетарная модель с доступными весами, которая превосходно справляется с рассуждениями, кодом, JSON, чатами и многим другим. Прочитайте объявление о запуске [здесь](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/). Она поддерживает десятки языков, включая французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, арабский, хинди, русский, китайский, японский и корейский, а также более 80 языков программирования, включая Python, Java, C, C++, JavaScript и Bash. Ее длинное контекстное окно позволяет точно извлекать информацию из больших документов.

Вход: Текст, Файлы

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

Mistral Large 2407

mistralai/mistral-large-2407

Это флагманская модель Mistral AI, Mistral Large 2 (версия mistral-large-2407). Это проприетарная модель с доступными весами, которая превосходно справляется с задачами рассуждения, кодирования, обработки JSON, общения и многим другим. Прочитайте объявление о запуске [здесь](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/). Она поддерживает десятки языков, включая французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, арабский, хинди, русский, китайский, японский и корейский, а также более 80 языков программирования, включая Python, Java, C, C++, JavaScript и Bash. Ее длинное контекстное окно позволяет точно извлекать информацию из больших документов.

Вход: Текст, Файлы

131 072
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K2 0711

moonshotai/kimi-k2

Kimi K2 Instruct — это крупномасштабная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), разработанная компанией Moonshot AI, с общим числом параметров в 1 триллион и 32 миллиарда активных параметров на каждый проход. Она оптимизирована для агентных возможностей, включая продвинутое использование инструментов, рассуждение и синтез кода. Kimi K2 превосходит по многим критериям, особенно в области кодирования (LiveCodeBench, SWE-bench), рассуждений (ZebraLogic, GPQA) и использования инструментов (Tau2, AceBench). Она поддерживает вывод в длинном контексте до 128 тысяч токенов и разработана с использованием новой обучающей архитектуры, включающей оптимизатор MuonClip для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Вход: Текст

131 072
токенов контекста
В каталоге
Текст

MoonshotAI: Kimi K2 0905

moonshotai/kimi-k2-0905

Kimi K2 0905 — это сентябрьское обновление [Kimi K2 0711](/models/moonshotai/kimi-k2). Это крупномасштабная языковая модель типа Mixture-of-Experts (MoE), разработанная Moonshot AI, с общим числом параметров в 1 триллион и 32 миллиардами активных параметров на каждый прямой проход. Она поддерживает вывод с длинным контекстом до 256 тысяч токенов, что больше по сравнению с предыдущими 128 тысячами. Это обновление улучшает агентное кодирование с более высокой точностью и лучшей обобщаемостью по различным шаблонам, а также улучшает фронтенд-кодирование с более эстетичными и функциональными результатами для веб, 3D и связанных задач. Kimi K2 оптимизирована для агентных возможностей, включая продвинутое использование инструментов, рассуждение и синтез кода. Она превосходит в кодировании (LiveCodeBench, SWE-bench), рассуждении (ZebraLogic, GPQA) и использовании инструментов (Tau2, AceBench) по различным тестам. Модель обучена с использованием новой стеки, включающей оптимизатор MuonClip для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

MoonshotAI: Kimi K2 0905 (exacto)

moonshotai/kimi-k2-0905:exacto

Kimi K2 0905 — это обновление за сентябрь [Kimi K2 0711](/models/moonshotai/kimi-k2). Это крупномасштабная языковая модель Mixture-of-Experts (MoE), разработанная Moonshot AI, с общим числом параметров в 1 триллион и 32 миллиардами активных параметров на каждый проход. Она поддерживает инференс с длинным контекстом до 256 тысяч токенов, что является расширением по сравнению с предыдущими 128 тысячами. Это обновление улучшает агентное кодирование с более высокой точностью и лучшей обобщаемостью на различных структурах, а также улучшает фронтенд-кодирование с более эстетичными и функциональными результатами для веб, 3D и связанных задач. Kimi K2 оптимизирована для агентных возможностей, включая продвинутое использование инструментов, рассуждение и синтез кода. Она превосходит в кодировании (LiveCodeBench, SWE-bench), рассуждении (ZebraLogic, GPQA) и использовании инструментов (Tau2, AceBench). Модель обучена с использованием новой стекировки, включающей оптимизатор MuonClip для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

moonshotai/kimi-k2-thinking

Kimi K2 Thinking — это самая передовая модель открытого рассуждения от Moonshot AI на сегодняшний день, расширяющая серию K2 в область агентного, долгосрочного рассуждения. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров за один проход и поддерживает контекстные окна размером 256 тысяч токенов. Модель оптимизирована для последовательного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов рассуждения, которые охватывают сотни шагов. Она сочетает пошаговое рассуждение с использованием инструментов, что позволяет автономно проводить исследования, писать код и создавать тексты, которые могут сохраняться на протяжении сотен последовательных действий без отклонений. Она устанавливает новые показатели для открытого исходного кода на HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, при этом поддерживая стабильное поведение мультиагентов через 200–300 вызовов инструментов. Построенная на крупномасштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, она сочетает в себе глубокие рассуждения с высокой эффективностью вывода для требовательных агентных и аналитических задач.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K2.5

moonshotai/kimi-k2.5

Kimi K2.5 — это собственная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и парадигму самоорганизующегося роя агентов. Созданная на основе Kimi K2 с продолженным предобучением на примерно 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, она демонстрирует высокую производительность в области общего рассуждения, визуального кодирования и вызова инструментов агентами.

Вход: Текст, Изображения

262 144
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K2.6

moonshotai/kimi-k2.6

Kimi K2.6 — это модель следующего поколения от Moonshot AI, предназначенная для многозадачного кодирования, генерации UI/UX, управляемой кодом, и оркестрации множества агентов. Она справляется с комплексными задачами кодирования от начала до конца на языках Python, Rust и Go, и может преобразовывать подсказки и визуальные вводы в интерфейсы, готовые к производству. Ее архитектура роя агентов масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — предоставляя документы, веб-сайты и электронные таблицы за один запуск без человеческого контроля.

Вход: Текст, Изображения

262 144
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

moonshotai/kimi-k2.7-code

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель, ориентированная на программирование, из семейства Kimi K2 компании Moonshot AI, созданная для надежного выполнения комплексных программных задач в длительных контекстах. Она использует нативную мультимодальную архитектуру смеси экспертов, которая принимает текстовый и визуальный ввод, и всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержание рассуждений в многоходовых диалогах. С контекстным окном в 256 тысяч токенов, она нацелена на программирование с длинным горизонтом, агентное разбиение задач и многоходовой диалог. Модель активирует 32 миллиарда параметров из примерно 1 триллиона общих.

Вход: Текст, Изображения

262 144
токенов контекста
Доступна в API
Текст

MoonshotAI: Kimi K3

moonshotai/kimi-k3

Kimi K3 — это ультра-крупномасштабная, многомодальная модель рассуждений с открытым весом от Moonshot AI. Она подходит для сложного кодирования, работы с знаниями и агентных рабочих процессов с длинным горизонтом, и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, использовании инструментов, отладке и итерации с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. Ее архитектура использует KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

Вход: Текст, Изображения, Видео

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

MoonshotAI: Kimi K3

~moonshotai/kimi-latest

Kimi K3 — это ультра-крупномасштабная, многомодальная модель рассуждений с открытым весом от Moonshot AI. Она подходит для сложного кодирования, работы с знаниями и агентных рабочих процессов с длинным горизонтом, и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, использовании инструментов, отладке и итерации с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. Ее архитектура использует KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

Вход: Текст, Изображения, Видео

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

Morph: Morph V3 Fast

morph/morph-v3-fast

Самая быстрая модель Morph для применения изменений в коде. ~10,500 токенов/сек с точностью 96% для быстрых преобразований кода. Модель требует, чтобы запрос был в следующем формате: <instruction>{инструкция}</instruction> <code>{исходный_код}</code> <update>{фрагмент_изменений}</update> Функция нулевого сохранения данных включена для Morph. Узнайте больше об этой модели в их [документации](https://docs.morphllm.com/quickstart)

Вход: Текст

81 920
токенов контекста
В каталоге
Текст

Morph: Morph V3 Large

morph/morph-v3-large

Модель Morph с высокой точностью для сложных изменений кода. ~4,500 токенов/сек с точностью 98% для точных преобразований кода. Модель требует, чтобы запрос был в следующем формате: <instruction>{инструкция}</instruction> <code>{исходный_код}</code> <update>{фрагмент_изменения}</update> Функция нулевого сохранения данных включена для Morph. Узнайте больше об этой модели в их [документации](https://docs.morphllm.com/quickstart)

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

MythoMax 13B

gryphe/mythomax-l2-13b

Одна из самых высокопроизводительных и популярных доработок Llama 2 13B, с богатыми описаниями и ролевыми играми. #merge

Вход: Текст

8 192
токенов контекста
В каталоге
Текст

Nex AGI: Nex-N2.5-Mini

nex-agi/nex-n2.5-mini

Nex-N2.5 — это агентная модель, созданная для превращения целей в работающие, проверенные результаты. Ее основная сила заключается в агентном кодировании в рамках визуального цикла обратной связи: она может исследовать кодовые базы, вносить изменения в нескольких файлах, выполнять команды, запускать приложения, взаимодействовать с интерфейсами браузера и рабочего стола, а также тестировать программное обеспечение с точки зрения пользователя. Когда наблюдаемое поведение не соответствует ожидаемому результату, Nex-N2.5 может диагностировать проблему, пересмотреть свою реализацию и протестировать снова. Это делает ее особенно эффективной для автономной разработки программного обеспечения, тестирования GUI, автоматизации использования компьютера, глубоких исследований и научных рабочих процессов, где успех должен быть продемонстрирован в среде, а не просто выведен из сгенерированного кода.

Вход: Текст, Изображения

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro

nex-agi/nex-n2.5-pro

Nex-N2.5 — это агентная модель, созданная для превращения целей в рабочие, проверенные результаты. Ее основная сила заключается в агентном кодировании в рамках визуальной обратной связи: она может исследовать кодовые базы, осуществлять изменения в нескольких файлах, выполнять команды, запускать приложения, взаимодействовать с интерфейсами браузера и рабочего стола, а также тестировать программное обеспечение с точки зрения пользователя. Когда наблюдаемое поведение не соответствует ожидаемому результату, Nex-N2.5 может диагностировать проблему, пересмотреть свою реализацию и протестировать снова. Это делает ее особенно эффективной для автономной разработки программного обеспечения, тестирования графических интерфейсов, автоматизации использования компьютера, глубоких исследований и научных рабочих процессов, где успех должен быть продемонстрирован в среде, а не просто выведен из сгенерированного кода.

Вход: Текст, Изображения

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

Nous: Hermes 3 70B Instruct

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b

Hermes 3 — это универсальная языковая модель с множеством улучшений по сравнению с [Hermes 2](/models/models/nousresearch/nous-hermes-2-mistral-7b-dpo), включая расширенные агентные возможности, значительно лучшее ролевое взаимодействие, рассуждение, многократные диалоги, согласованность в длинных контекстах и улучшения по всем направлениям. Hermes 3 70B является конкурентоспособной, если не превосходящей, доработкой [Llama-3.1 70B foundation model](/models/models/meta-llama/llama-3.1-70b-instruct), сосредоточенной на согласовании LLM с пользователем, с мощными возможностями управления и контроля, предоставленными конечному пользователю. Серия Hermes 3 развивает и расширяет набор возможностей Hermes 2, включая более мощные и надежные возможности вызова функций и структурированного вывода, универсальные возможности помощника и улучшенные навыки генерации кода.

Вход: Текст

131 072
токенов контекста
В каталоге
Текст

Nous: Hermes 3 405B Instruct

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Hermes 3 — это универсальная языковая модель с множеством улучшений по сравнению с Hermes 2, включая продвинутые агентные возможности, значительно лучшее ролевое взаимодействие, рассуждение, многократные диалоги, согласованность в длинных контекстах и улучшения по всем направлениям. Hermes 3 405B — это модель на передовом уровне, с полной настройкой параметров на основе модели Llama-3.1 405B, сосредоточенная на выравнивании LLM с пользователем, с мощными возможностями управления и контроля, предоставляемыми конечному пользователю. Серия Hermes 3 развивает и расширяет набор возможностей Hermes 2, включая более мощные и надежные функции вызова и возможности структурированного вывода, универсальные возможности помощника и улучшенные навыки генерации кода. Hermes 3 конкурентоспособен, если не превосходит, модели Llama-3.1 Instruct по общим возможностям, с различными сильными и слабыми сторонами, присущими каждой из них.

Вход: Текст

131 072
токенов контекста
В каталоге
Текст

Nous: Hermes 4 405B

nousresearch/hermes-4-405b

Hermes 4 — это крупномасштабная модель рассуждений, построенная на базе Meta-Llama-3.1-405B и выпущенная Nous Research. Она вводит гибридный режим рассуждений, где модель может выбирать между внутренним обдумыванием с использованием следов <think>...</think> или прямым ответом, предлагая гибкость между скоростью и глубиной. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевой переменной `reasoning` `enabled`. Модель настроена на выполнение инструкций с расширенным корпусом пост-тренировочных данных (~60 миллиардов токенов), акцентируя внимание на следах рассуждений, что улучшает производительность в математике, программировании, STEM и логических рассуждениях, сохраняя при этом широкую полезность в качестве ассистента. Она также поддерживает структурированные выводы, включая режим JSON, соблюдение схем, вызов функций и использование инструментов. Hermes 4 обучена для управляемости, снижения частоты отказов и выравнивания в сторону нейтрального, ориентированного на пользователя поведения.

Вход: Текст

131 072
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — это небольшой языковой MoE-модель с наивысшей вычислительной эффективностью и точностью, предназначенная для разработчиков, создающих специализированные агентные AI-системы. Модель полностью открыта с открытыми весами, наборами данных и рецептами, что позволяет разработчикам легко настраивать, оптимизировать и развертывать модель на своей инфраструктуре для максимальной конфиденциальности и безопасности. Примечание: Для бесплатной конечной точки все запросы и выводы записываются для улучшения модели и продуктов и услуг провайдера. Пожалуйста, не загружайте личную, конфиденциальную или иную чувствительную информацию. Это только пробное использование. Не используйте для производственных или критически важных для бизнеса систем.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)

nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — открытая мультимодальная модель формата 30B-A3B (архитектура MoE с 3 миллиардами активных параметров), созданная для роли суб-агента восприятия и контекста в корпоративных агентных системах. Принимает на входе текст, изображения и видео.

Вход: Уточняется

256 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Super

nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

NVIDIA Nemotron 3 Super — это открытая гибридная модель MoE с 120 миллиардами параметров, активирующая всего 12 миллиардов параметров для максимальной вычислительной эффективности и точности в сложных многоагентных приложениях. Построенная на гибридной архитектуре Mamba-Transformer Mixture-of-Experts с многотокеновым предсказанием (MTP), она обеспечивает более чем на 50% более высокую генерацию токенов по сравнению с ведущими открытыми моделями. Модель обладает контекстным окном на 1 миллион токенов для долгосрочной согласованности агентов, междокументального рассуждения и многократного планирования задач. Латентный MoE позволяет вызывать 4 эксперта по стоимости вывода всего одного, улучшая интеллект и обобщение. Обучение с подкреплением в нескольких средах, охватывающее более 10 сред, обеспечивает ведущую точность на бенчмарках, включая AIME 2025, TerminalBench и SWE-Bench Verified. Полностью открытая с весами, наборами данных и рецептами под лицензией NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super позволяет легко настраивать и безопасно развертывать её в любом месте — от рабочей станции до облака.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)

nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free

NVIDIA Nemotron 3 Super — это открытая гибридная модель MoE с 120 млрд параметров, которая активирует лишь 12 млрд параметров, обеспечивая максимальную вычислительную эффективность и высокую точность в сложных мультиагентных приложениях. Построенная на гибридной архитектуре Mamba-Transformer Mixture-of-Experts с многотокенной предсказательной схемой (MTP), она обеспечивает более чем на 50% более высокую скорость генерации токенов по сравнению с ведущими открытыми моделями. Модель поддерживает контекстное окно размером 1 миллион токенов, что позволяет сохранять долгосрочную согласованность в агентных сценариях, выполнять междокументное рассуждение и планировать многошаговые задачи. Latent MoE дает возможность вызывать 4 эксперта по вычислительной стоимости одного, улучшая интеллектуальные способности модели и ее обобщающую способность. Обучение с подкреплением в более чем 10 различных средах обеспечивает передовую точность на таких бенчмарках, как AIME 2025, TerminalBench и SWE-Bench Verified. Полностью открытая модель с весами, датасетами и рецептами обучения под лицензией NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super позволяет легко настраивать ее под свои задачи и безопасно разворачивать где угодно — от рабочей станции до облака.

Вход: Уточняется

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Ultra

nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b

NVIDIA Nemotron 3 Ultra — это модель открытого разума и оркестрации от NVIDIA, с 55 миллиардами активных параметров из 550 миллиардов общих (MoE). Построенная на гибридной архитектуре Transformer-Mamba с смесью экспертов, она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном до 1 миллиона токенов. Она подходит для длительных агентных рабочих процессов, включая оркестрацию агентов, кодирование агентов, глубокие исследования и сложные корпоративные задачи. Она особенно сильна в многошаговом рассуждении и планировании, с высокопроизводительным выводом, предназначенным для высокообъемных агентных конвейеров. Это часть семейства открытых моделей NVIDIA Nemotron для агентного ИИ.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)

nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free

NVIDIA Nemotron 3 Ultra — открытая передовая модель NVIDIA для рассуждений и оркестрации, с 55 млрд активных параметров из 550 млрд общих (архитектура MoE). Построена на гибридной архитектуре Transformer-Mamba со смесью экспертов.

Вход: Уточняется

1 000 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

nvidia/nemotron-3.5-content-safety

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety — это компактная мультимодальная модель с 4 миллиардами параметров от NVIDIA, доработанная на основе Google Gemma-3-4B. Она модерирует как входные данные, так и ответы от LLM и VLM, принимая текстовые и графические входные данные и возвращая текстовый вывод: классификацию безопасности/небезопасности для пользовательского запроса и ответа, метки категорий безопасности и необязательный след рассуждений. Она поддерживает 12 языков с контекстным окном до 128 тысяч токенов. Она подходит для модерирования запросов и ответов, классификации контента, обеспечения безопасности и корпоративных AI-ограничений с соблюдением политики, и включает режим рассуждений, который можно включать и выключать. Это часть семейства открытых моделей NVIDIA Nemotron для агентного AI.

Вход: Текст, Изображения

131 072
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free)

nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety — компактная мультимодальная модель-guardrail от NVIDIA с 4 млрд параметров, дообученная на основе Google Gemma-3-4B. Она модерирует как входные запросы, так и ответы языковых и визуально-языковых моделей.

Вход: Уточняется

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

nvidia/nemotron-3.5-lightning

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning — это открытая модель с множеством экспертов от NVIDIA, с 3 миллиардами активных параметров из 30 миллиардов общих. Она подходит для высокопроизводительных агентных рабочих нагрузок и специализированных задач, которые выигрывают от настройки, специфичной для определенной области.

Вход: Текст

262 144
токенов контекста
В каталоге
Текст

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)

nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning — открытая модель с архитектурой «смесь экспертов» от NVIDIA, с 3 миллиардами активных параметров из 30 миллиардов общих. Она подходит для высоконагруженных агентных задач и узкоспециализированных сценариев, где важна возможность тонкой настройки под конкретную предметную область.

Вход: Уточняется

1 000 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-3.5 Turbo

openai/gpt-3.5-turbo

GPT-3.5 Turbo — самая быстрая модель OpenAI. Она может понимать и генерировать естественный язык или код и оптимизирована для задач чата и традиционных задач завершения. Данные для обучения до сентября 2021 года.

Вход: Текст

16 385
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-3.5 Turbo (older v0613)

openai/gpt-3.5-turbo-0613

GPT-3.5 Turbo — это самая быстрая модель OpenAI. Она может понимать и генерировать естественный язык или код и оптимизирована для чатов и традиционных задач завершения. Данные для обучения до сентября 2021 года.

Вход: Текст

4 095
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-3.5 Turbo 16k

openai/gpt-3.5-turbo-16k

Эта модель предлагает в четыре раза большую длину контекста по сравнению с gpt-3.5-turbo, что позволяет поддерживать примерно 20 страниц текста в одном запросе, но по более высокой стоимости. Данные для обучения: до сентября 2021 года.

Вход: Текст

16 385
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct

openai/gpt-3.5-turbo-instruct

Эта модель является вариантом GPT-3.5 Turbo, настроенным для инструктивных запросов и без оптимизаций, связанных с чатами. Данные для обучения: до сентября 2021 года.

Вход: Текст

4 095
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4

openai/gpt-4

Флагманская модель OpenAI, GPT-4, представляет собой крупномасштабную мультимодальную языковую модель, способную решать сложные задачи с большей точностью, чем предыдущие модели, благодаря более широким общим знаниям и продвинутым возможностям рассуждения. Данные для обучения: до сентября 2021 года.

Вход: Текст

8 191
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4 Turbo

openai/gpt-4-turbo

Последняя модель GPT-4 Turbo с возможностями зрения. Запросы на зрение теперь могут использовать режим JSON и вызов функций. Данные для обучения: до декабря 2023 года.

Вход: Текст, Изображения

128 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4.1

openai/gpt-4.1

GPT-4.1 — это флагманская большая языковая модель, оптимизированная для выполнения сложных инструкций, реальной разработки программного обеспечения и рассуждений в длинном контексте. Она поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов и превосходит GPT-4o и GPT-4.5 в кодировании (54,6% SWE-bench Verified), соблюдении инструкций (87,4% IFEval) и мультимодальных тестах на понимание. Модель настроена для точных различий в коде, надежности агентов и высокой полноты в контексте больших документов, что делает её идеальной для агентов, инструментов IDE и извлечения знаний в корпоративной среде.

Вход: Изображения, Текст, Файлы

1 047 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4.1 Mini

openai/gpt-4.1-mini

GPT-4.1 Mini — это модель среднего размера, обеспечивающая производительность, сопоставимую с GPT-4o, при существенно меньшей задержке и стоимости. Она сохраняет контекстное окно в 1 миллион токенов и набирает 45,1% в сложных инструкционных оценках, 35,8% в MultiChallenge и 84,1% в IFEval. Mini также демонстрирует сильные способности в программировании (например, 31,6% в полиглотном дифференциальном тесте Aider) и понимании визуальной информации, что делает её подходящей для интерактивных приложений с жесткими ограничениями по производительности.

Вход: Изображения, Текст, Файлы

1 047 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4.1 Nano

openai/gpt-4.1-nano

Для задач, требующих низкой задержки, GPT-4.1 nano является самой быстрой и дешевой моделью в серии GPT-4.1. Она обеспечивает исключительную производительность при небольшом размере с контекстным окном в 1 миллион токенов и набирает 80,1% на MMLU, 50,3% на GPQA и 9,8% на Aider polyglot coding – даже выше, чем GPT-4o mini. Это идеальный выбор для таких задач, как классификация или автозавершение.

Вход: Изображения, Текст, Файлы

1 047 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4o

openai/gpt-4o

GPT-4o («o» означает «omni») — это новейшая модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и визуальные входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта [GPT-4 Turbo](/models/models/openai/gpt-4-turbo), будучи вдвое быстрее и на 50% более экономичной. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке текстов на неанглийских языках и расширенные визуальные возможности. Для сравнительного анализа с другими моделями она некоторое время называлась ["im-also-a-good-gpt2-chatbot"](https://twitter.com/LiamFedus/status/1790064963966370209)

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4o (2024-05-13)

openai/gpt-4o-2024-05-13

GPT-4o («o» означает «omni») — это последняя модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и визуальные входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта [GPT-4 Turbo](/models/models/openai/gpt-4-turbo), при этом работая в два раза быстрее и на 50% более экономично. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке текстов на неанглийских языках и расширенные визуальные возможности. Для сравнительного анализа с другими моделями она временно называлась ["im-also-a-good-gpt2-chatbot"](https://twitter.com/LiamFedus/status/1790064963966370209)

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4o (2024-08-06)

openai/gpt-4o-2024-08-06

Версия GPT-4o от 2024-08-06 предлагает улучшенную производительность в структурированных выводах с возможностью предоставления JSON-схемы в формате ответа. GPT-4o ("o" означает "omni") — это последняя модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и визуальные входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта [GPT-4 Turbo](/models/models/openai/gpt-4-turbo), при этом работая в два раза быстрее и на 50% более экономично. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке неанглоязычных языков и расширенные визуальные возможности. Для сравнения с другими моделями она кратко называлась ["im-also-a-good-gpt2-chatbot"](https://twitter.com/LiamFedus/status/1790064963966370209).

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4o (2024-11-20)

openai/gpt-4o-2024-11-20

Версия GPT-4o от 20 ноября 2024 года предлагает улучшенные возможности для творческого письма с более естественным, увлекательным и адаптированным стилем, что повышает актуальность и удобочитаемость. Она также лучше работает с загруженными файлами, предоставляя более глубокие инсайты и более тщательные ответы. GPT-4o ("o" означает "omni") — это последняя модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и графические входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта [GPT-4 Turbo](/models/models/openai/gpt-4-turbo), будучи вдвое быстрее и на 50% более экономичной. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке текстов на других языках, кроме английского, и расширенные визуальные возможности.

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4o (extended)

openai/gpt-4o:extended

GPT-4o («o» означает «omni») — это последняя модель ИИ от OpenAI, поддерживающая как текстовые, так и визуальные входные данные с текстовыми выходами. Она сохраняет уровень интеллекта [GPT-4 Turbo], будучи вдвое быстрее и на 50% более экономичной. GPT-4o также предлагает улучшенную производительность при обработке неанглоязычных языков и расширенные визуальные возможности. Для сравнения с другими моделями она временно называлась ["im-also-a-good-gpt2-chatbot"].

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-4o-mini

openai/gpt-4o-mini

GPT-4o mini — это новейшая модель OpenAI после [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), поддерживающая как текстовые, так и графические входные данные с текстовыми выходами. Будучи самой продвинутой малой моделью, она в несколько раз более доступна по цене, чем другие недавние передовые модели, и более чем на 60% дешевле, чем [GPT-3.5 Turbo](/models/openai/gpt-3.5-turbo). Она сохраняет передовой уровень интеллекта, оставаясь при этом значительно более экономичной. GPT-4o mini достигает 82% на MMLU и в настоящее время занимает более высокие позиции, чем GPT-4, по предпочтениям в чатах на [общих рейтингах](https://arena.lmsys.org/). Ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/), чтобы узнать больше.

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

OpenAI: GPT-4o-mini (2024-07-18)

openai/gpt-4o-mini-2024-07-18

GPT-4o mini — это новейшая модель OpenAI после [GPT-4 Omni](/models/models/openai/gpt-4o), поддерживающая как текстовые, так и графические входные данные с текстовыми выходами. Будучи самой продвинутой малой моделью, она в несколько раз более доступна по цене, чем другие недавние передовые модели, и более чем на 60% дешевле, чем [GPT-3.5 Turbo](/models/models/openai/gpt-3.5-turbo). Она сохраняет уровень SOTA интеллекта, оставаясь при этом значительно более экономичной. GPT-4o mini достигает 82% на MMLU и в настоящее время занимает более высокие позиции, чем GPT-4, в предпочтениях чата на [общих лидербордах](https://arena.lmsys.org/). Ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/), чтобы узнать больше. #multimodal

Вход: Текст, Изображения, Файлы

128 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-5

openai/gpt-5

GPT-5 — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в области рассуждений, качества кода и пользовательского опыта. Она оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в критически важных случаях использования. Модель поддерживает функции маршрутизации во время тестирования и продвинутое понимание подсказок, включая намерения, заданные пользователем, такие как "подумай об этом тщательно". Улучшения включают снижение галлюцинаций, лести и лучшую производительность в задачах программирования, написания и связанных со здоровьем.

Вход: Текст, Изображения, Файлы

400 000
токенов контекста
В каталоге
Изображения · Текст

OpenAI: GPT-5 Image

openai/gpt-5-image

Image сочетает в себе самую передовую языковую модель OpenAI с передовыми возможностями генерации изображений. Она предлагает значительные улучшения в области рассуждений, качества кода и пользовательского опыта, при этом включая превосходное следование инструкциям, рендеринг текста и детальное редактирование изображений, характерные для GPT Image 1.

Вход: Изображения, Текст, Файлы

400 000
токенов контекста
В каталоге
Изображения · Текст

OpenAI: GPT-5 Image Mini

openai/gpt-5-image-mini

GPT-5 Image Mini сочетает в себе продвинутые языковые возможности, основанные на GPT-5 Mini, с GPT Image 1 Mini для эффективной генерации изображений. Эта изначально мультимодальная модель обладает превосходным следованием инструкциям, рендерингом текста и детальным редактированием изображений с уменьшенной задержкой и стоимостью. Она превосходно справляется с созданием высококачественных визуальных материалов, сохраняя при этом сильное понимание текста, что делает её идеальной для приложений, требующих как эффективной генерации изображений, так и обработки текста в больших масштабах.

Вход: Файлы, Изображения, Текст

400 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-5 Mini

openai/gpt-5-mini

GPT-5 Mini — это компактная версия GPT-5, разработанная для выполнения менее сложных задач, связанных с рассуждениями. Она обеспечивает те же преимущества в следовании инструкциям и настройке безопасности, что и GPT-5, но с уменьшенной задержкой и стоимостью. GPT-5 Mini является преемником модели o4-mini от OpenAI.

Вход: Текст, Изображения, Файлы

400 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

OpenAI: GPT-5 Nano

openai/gpt-5-nano

GPT-5-Nano — это самая маленькая и быстрая версия в системе GPT-5, оптимизированная для инструментов разработчиков, быстрых взаимодействий и сред с ультранизкой задержкой. Хотя её глубина рассуждений ограничена по сравнению с более крупными аналогами, она сохраняет ключевые функции следования инструкциям и безопасности. Это преемник GPT-4.1-nano и предлагает облегчённый вариант для чувствительных к затратам или реального времени приложений.

Вход: Текст, Изображения, Файлы

400 000
токенов контекста

Как работает каталог

Единый API

Используйте один клиентский ключ и публичный ID модели. Способ обращения указан в документации.

Прозрачная доступность

Каталог содержит и подключённые модели, и записи источников. Доступные операции и уровень проверки — в карточке.

Цены в рублях

Тарифы учитывают обычную наценку. Предварительная оценка по вашему ключу учитывает индивидуальные условия.

Подключите выбранную модель.

Изучите быстрый старт и методы API. Ключ и пополнение баланса предоставляет администратор.

Быстрый старт Методы API