Модели

Seed-2.0-mini ориентирован на сценарии с высокой чувствительностью к задержке, высокой степенью параллелизма и высокой чувствительностью к стоимости, с акцентом на быстрый ответ и гибкое развертывание инференса. Он обеспечивает производительность, сопоставимую с ByteDance-Seed-1.6, поддерживает контекст 256k, четыре режима усилия рассуждения (минимальный/низкий/средний/высокий), мультимодальное понимание и оптимизирован для легких задач, где приоритет отдается стоимости и скорости.

Gemini 3.1 Flash Image Preview, также известная как «Nano Banana 2», — это последняя модель генерации и редактирования изображений уровня state of the art от Google, обеспечивающая визуальное качество уровня Pro при скорости Flash. Она сочетает расширенное контекстное понимание с быстрым и экономичным инференсом, делая сложную генерацию изображений и итеративное редактирование значительно более доступными. Соотношение сторон можно контролировать с помощью параметра image_config API

Серия Qwen3.5 35B-A3B представляет собой нативную визуально-языковую модель, разработанную с гибридной архитектурой, которая объединяет механизмы линейного внимания и разреженную модель смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность вывода. Её общая производительность сопоставима с производительностью Qwen3.5-27B.

Модель Qwen3.5 27B, основанная на плотном vision-language подходе, использует механизм линейного внимания, обеспечивая быструю реакцию при сохранении баланса между скоростью вывода и производительностью. Её общие возможности сопоставимы с характеристиками Qwen3.5-122B-A10B.

Нативная визуально-языковая модель Qwen3.5 122B-A10B построена на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5-397B-A17B. Её текстовые возможности значительно превосходят возможности Qwen3-235B-2507, а визуальные возможности превосходят Qwen3-VL-235B.

Нативные визуально-языковые Flash-модели Qwen3.5 построены на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность инференса. По сравнению с серией 3 эти модели совершают скачок в производительности как для чисто текстовых, так и для мультимодальных задач, предлагая быстрое время отклика и одновременно балансируя скорость инференса и общую производительность.

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools — это вариант Gemini 3.1 Pro, который улучшает поведение при выборе инструментов, предотвращая чрезмерное использование общего bash-инструмента, когда доступны более эффективные сторонние или пользовательские функции. Эта специализированная предварительная конечная точка значительно повышает надёжность вызова функций и гарантирует, что модель выбирает наиболее подходящий инструмент в программных агентах и сложных многоинструментальных рабочих процессах. Она сохраняет ключевые сильные стороны Gemini 3.1 Pro, включая мультимодальные рассуждения по тексту, изображениям, видео, аудио и коду, контекстное окно на 1M токенов и высокую производительность в разработке программного обеспечения.

GPT-5.3-Codex — это самая продвинутая агентная модель для написания кода от OpenAI, сочетающая передовую производительность в разработке программного обеспечения GPT-5.2-Codex с более широкими возможностями рассуждения и профессиональными знаниями GPT-5.2. Она достигает самых современных результатов на SWE-Bench Pro и высоких показателей в Terminal-Bench 2.0 и OSWorld-Verified, что отражает улучшенное многоязычное программирование, владение терминалом и навыки реального использования компьютера. Модель оптимизирована для длительных рабочих процессов с использованием инструментов и поддерживает интерактивное управление во время выполнения, что делает её подходящей для сложных задач разработки, отладки, развертывания и итеративной работы над продуктом. Помимо программирования, GPT-5.3-Codex показывает высокие результаты на бенчмарках структурированной работы со знаниями, таких как GDPval, поддерживая такие задачи, как составление документов, анализ электронных таблиц, создание слайдов и операционные исследования в различных областях. Она обучена с усиленным вниманием к кибербезопасности, включая возможности выявления уязвимостей, и развернута с дополнительными мерами защиты для случаев высокого риска. По сравнению с предыдущими моделями Codex, она более эффективно использует токены и примерно на 25% быстрее, ориентируясь на профессиональные сквозные рабочие процессы, охватывающие рассуждение, выполнение и взаимодействие с компьютером.

Aion-2.0 — это вариант модели DeepSeek V3.2, оптимизированный для захватывающей ролевой игры и повествования. Она особенно сильна в создании напряжения, кризисов и конфликтов в историях, делая повествование более увлекательным. Кроме того, она обрабатывает зрелые и более тёмные темы с большей нюансировкой и глубиной.

Gemini 3.1 Pro Preview — это флагманская модель рассуждений от Google, обеспечивающая повышенную производительность в разработке ПО, улучшенную надежность агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Опираясь на мультимодальную основу серии Gemini 3, она сочетает высокоточные рассуждения по тексту, изображениям, видео, аудио и коду с контекстным окном на 1M токенов. Детали рассуждений сохраняются при использовании многошаговых вызовов инструментов, см. документацию: https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#preserving-reasoning. Обновление 3.1 обеспечивает измеримые улучшения в бенчмарках SWE и в реальных средах программирования, а также более сильное автономное выполнение задач в структурированных областях, таких как финансы и работа с электронными таблицами. Разработанная для продвинутых систем и агентных архитектур, Gemini 3.1 Pro Preview улучшает долгосрочную стабильность и оркестрацию инструментов, повышая при этом эффективность использования токенов. Она вводит новый средний уровень мышления для лучшего баланса между стоимостью, скоростью и производительностью. Модель отлично справляется с агентным программированием, структурированным планированием, мультимодальным анализом и автоматизацией рабочих процессов, что делает её идеальной для автономных агентов, финансового моделирования, работы с электронными таблицами и корпоративных задач с высоким контекстом.

Sonnet 4.6 — это самая производительная модель Sonnet-класса от Anthropic, обеспечивающая передовую производительность в программировании, работе с агентами и профессиональных задачах. Она превосходно подходит для итеративной разработки, навигации по сложным кодовым базам, сквозного управления проектами с памятью, создания качественных документов и уверенного использования компьютера для веб-QA и автоматизации рабочих процессов.

Модели Plus нативной серии Qwen3.5 для vision-language построены на гибридной архитектуре, которая объединяет механизмы линейного внимания с разреженными моделями смеси экспертов, достигая более высокой эффективности вывода. В ходе разнообразных оценок задач серия 3.5 стабильно демонстрирует результаты на уровне современных передовых моделей. По сравнению с серией 3, эти модели показывают значительный прогресс как в работе с чистым текстом, так и в мультимодальных возможностях.

Серия Qwen3.5 (397B–A17B) — это нативная модель «Vision-Language», построенная на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью «смесь экспертов», что обеспечивает более высокую эффективность вывода. Она демонстрирует производительность, сопоставимую с ведущими современными моделями, в широком спектре задач: понимание языка, логические рассуждения, генерация кода, агентные сценарии, понимание изображений и видео, а также взаимодействие с графическими интерфейсами (GUI). Благодаря развитым возможностям генерации кода и агентному подходу модель показывает высокую обобщающую способность в разнообразных прикладных областях.

MiniMax-M2.5 — это большая языковая модель SOTA, предназначенная для реальной продуктивности. Обученная на разнообразных сложных реальных цифровых рабочих средах, M2.5 опирается на экспертизу в программировании M2.1, чтобы расшириться на общую офисную работу, достигая свободного владения генерацией и работой с файлами Word, Excel и Powerpoint, переключением контекста между разнообразными программными средами и работой в разных командах агентов и людей. Набрав 80.2% на SWE-Bench Verified, 51.3% на Multi-SWE-Bench и 76.3% на BrowseComp, M2.5 также более эффективен по токенам, чем предыдущие поколения, будучи обученным оптимизировать свои действия и вывод через планирование.

GLM-5 — это флагманская open-source базовая модель Z.ai, разработанная для проектирования сложных систем и долгосрочных агентных рабочих процессов. Созданная для опытных разработчиков, она обеспечивает производительность производственного уровня при решении крупномасштабных задач программирования, конкурируя с ведущими закрытыми моделями. Благодаря продвинутому агентному планированию, глубоким внутренним рассуждениям и итеративной самокоррекции GLM-5 выходит за рамки генерации кода, обеспечивая построение целых систем и автономное выполнение.

Opus 4.6 — это самая мощная модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач. Она создана для агентов, работающих в рамках целых рабочих процессов, а не отдельных запросов, что делает её особенно эффективной для больших кодовых баз, сложных рефакторингов и многоэтапной отладки, разворачивающейся во времени. Модель демонстрирует более глубокое понимание контекста, более сильную декомпозицию задач и большую надёжность при решении сложных инженерных задач по сравнению с предыдущими поколениями. Помимо программирования, Opus 4.6 превосходно справляется с длительной интеллектуальной работой. Она создаёт документы, планы и аналитические материалы, готовые к использованию, за один проход, и сохраняет связность в очень длинных выходных данных и продолжительных сессиях. Это делает её надёжным выбором по умолчанию для задач, требующих настойчивости, суждения и доведения до конца, таких как техническое проектирование, планирование миграции и сквозное выполнение проектов. Для пользователей, переходящих с более ранних версий Opus, см. официальное руководство по миграции здесь

Qwen3-Coder-Next — это языковая модель с открытым весом и архитектурой причинно-следственного типа, оптимизированная для агентов кодинга и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженную конструкцию MoE с 80B общими параметрами, из которых при обработке каждого токена активируется только 3B, что обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями, имеющими в 10–20x более высокую активную вычислительную нагрузку. Это делает её хорошо подходящей для затратно-чувствительного и постоянно работающего развертывания агентов. Модель обучена с сильным акцентом на агентский сценарий и надёжно работает при выполнении длительных задач по кодингу, сложном использовании инструментов и восстановлении после сбоев выполнения. Благодаря собственному контекстному окну 256k она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к распространённым агентским каркасам, используемым современными инструментами разработки. Модель работает исключительно в режиме без рассуждений и не генерирует блоки thinking, что упрощает интеграцию для производственных агентов кодинга.

Riverflow V2 Pro — это самая мощная версия линейки Sourceful Riverflow 2.0, обеспечивающая максимальный контроль и идеальное качество отрисовки текста. Серия Riverflow 2.0 представляет собой производительность уровня SOTA для задач генерации и редактирования изображений, используя интегрированную модель рассуждений для повышения надёжности и решения сложных задач. Цена составляет $0.15 за 1K/2K выходное изображение и $0.33 за 4K выходное изображение. Дополнительные возможности: Отрисовка пользовательских шрифтов через font_inputs ($0.03/шрифт, макс. 2) Улучшение изображений через super_resolution_references ($0.20/референс, макс. 4) Подробности см. в документации по генерации изображений: https://openrouter.ai/docs/features/multimodal/image-generation Примечание: Sourceful накладывает ограничение на размер запроса в 4.5MB, поэтому настоятельно рекомендуется передавать URLs изображения вместо данных Base64.

Riverflow V2 Fast — самый быстрый вариант линейки Riverflow 2.0 от Sourceful, оптимален для продакшен-развёртываний и рабочих процессов, критичных к задержке. Серия Riverflow 2.0 представляет производительность SOTA в задачах генерации и редактирования изображений, используя интегрированную модель рассуждений для повышения надёжности и решения сложных задач. Цена составляет $0.02 за 1K выходное изображение и $0.04 за 2K выходное изображение. Не поддерживает вывод изображений 4K. Дополнительные возможности: Отрисовка пользовательских шрифтов через font_inputs ($0.03/шрифт, макс. 2) Улучшение изображений через super_resolution_references ($0.20/референс, макс. 4) Подробнее см. в документации по генерации изображений: https://openrouter.ai/docs/features/multimodal/image-generation Примечание: Sourceful устанавливает ограничение на размер запроса 4.5MB, поэтому настоятельно рекомендуется передавать изображение URLs вместо данных Base64.

Step 3.5 Flash — это наиболее производительная открытая фундаментальная модель StepFun. Построенная на архитектуре разреженной смеси экспертов (MoE), она выборочно активирует только 11B из своих 196B параметров на каждый токен. Это модель рассуждений, которая невероятно эффективна по скорости даже при длинных контекстах.

Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и самодостаточную парадигму роя агентов. Построенная на базе Kimi K2 с продолженным предобучением на примерно 15T смешанных визуальных и текстовых токенах, она демонстрирует высокую производительность в общем рассуждении, визуальном кодировании и агентном вызове инструментов.

Solar Pro 3 — это мощная языковая модель со смесью экспертов (MoE) от Upstage. С 102B общими параметрами и 12B активными параметрами за один прямой проход она обеспечивает исключительную производительность, сохраняя вычислительную эффективность. Оптимизирована для корейского языка с поддержкой японского и английского.

MiniMax M2-her — это большая языковая модель, ориентированная в первую очередь на диалог и созданная для захватывающей ролевой игры, общения с персонажами и выразительных многоходовых бесед. Разработанная для сохранения последовательности в тоне и личности, она поддерживает расширенные роли сообщений (user_system, группа, sample_message_user, sample_message_ai) и может учиться на примерах диалогов, чтобы лучше соответствовать стилю и темпу вашего сценария, что делает её отличным выбором для повествования, компаньонов и разговорных сценариев, где важны естественный поток и яркое взаимодействие.

Palmyra X5 — самая передовая модель Writer, специально созданная для разработки и масштабирования AI-агентов на уровне предприятия. Она обеспечивает ведущую в отрасли скорость и эффективность при работе с контекстными окнами до 1 миллионов токенов благодаря новой архитектуре трансформера и гибридным механизмам внимания. Это обеспечивает более быстрый вывод и расширенную память для обработки больших объёмов корпоративных данных, что критически важно для масштабирования AI-агентов.

Модель gpt-audio — это OpenAI первая общедоступная аудиомодель. Новый снимок модели включает улучшенный декодер для более естественного звучания голоса и лучшей согласованности голоса. Стоимость Audio составляет $32 за миллион входных токенов и $64 за миллион выходных токенов.

Экономичная версия GPT Audio. Новая версия включает улучшенный декодер для более естественного звучания голоса и сохраняет лучшую согласованность голоса. Входные данные оцениваются в $0.60 за миллион токенов, а выходные — в $2.40 за миллион токенов.

Являясь моделью класса 30B-SOTA, GLM-4.7-Flash предлагает новый вариант, который балансирует производительность и эффективность. Она дополнительно оптимизирована для агентских сценариев использования в кодинге, усиливая возможности программирования, планирования долгосрочных задач и взаимодействия с инструментами, и достигла ведущих показателей среди open-source моделей того же размера в нескольких актуальных публичных рейтингах бенчмарков.

FLUX.2 [klein] 4B — самая быстрая и экономически эффективная модель в семействе FLUX.2, оптимизированная для сценариев с высокой пропускной способностью при сохранении отличного качества изображений. Ценообразование основано на выходном изображении. Первый сгенерированный мегапиксель стоит $0.014. Каждый последующий мегапиксель стоит $0.001.

GPT-5.2-Codex — это обновлённая версия GPT-5.1-Codex, оптимизированная для разработки программного обеспечения и рабочих процессов написания кода. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного независимого выполнения сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, масштабный рефакторинг и проверку кода. По сравнению с GPT-5.1-Codex, 5.2-Codex более управляема, точно следует инструкциям разработчика и выдаёт более чистый и качественный код. Уровень рассуждений можно настраивать с помощью параметра reasoning.effort. Читайте документацию здесь. Codex интегрируется в среды разработки, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Он динамически адаптирует уровень рассуждений — обеспечивает быстрые ответы для небольших задач и поддерживает длительные многочасовые сессии для крупных проектов. Модель обучена проводить структурированные проверки кода, выявляя критические ошибки за счёт анализа зависимостей и проверки поведения на тестах. Она также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или скриншоты, для разработки UI, и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки окружения. Codex предназначен специально для агентных задач написания кода.

Seedream 4.5 — это новейшая внутренняя модель генерации изображений, разработанная ByteDance. По сравнению с Seedream 4.0 она обеспечивает комплексные улучшения, особенно в согласованности редактирования, включая лучшее сохранение деталей объекта, освещения и цветового тона. Также улучшает уточнение портретов и отрисовку мелкого текста. Возможности композиции с несколькими изображениями были значительно усилены, и как логические способности, так и визуальная эстетика продолжают развиваться, что позволяет создавать более точные и художественно выразительные изображения. Цена составляет $0.04 за выходное изображение, независимо от размера.