Модели

GPT Image 2.5 Flare — это модель генерации и редактирования изображений от OpenAI, позиционируемая как скоростной уровень серии GPT Image 2.5. Она подходит для высокообъёмной повседневной генерации, контента для создателей и быстрого прототипирования через выделенные Images API.

Mercury 2.5 — самая быстрая рассуждающая LLM и последняя диффузионная LLM (dLLM) от Inception. Вместо последовательной генерации токенов, Mercury 2.5 производит и уточняет несколько токенов параллельно, достигая 1,107 токенов/сек на стандартном GPUs. Он обеспечивает скачок интеллекта на 10+ пунктов по сравнению с Mercury 2, при качестве, сопоставимом с оптимизированными по стоимости фронтирными моделями, такими как GPT-5.6 Luna (Low), Gemini 3.5 Flash-Lite и Claude Haiku 4.5. Mercury 2.5 поддерживает настраиваемые уровни рассуждения, параллельные вызовы инструментов и вывод JSON, соответствующий схеме. Он создан для производственных нагрузок, где задержки накапливаются: поисковые агенты, голосовые пайплайны и кодирующие субагенты. Подробнее в записи блога.

Nex-N2.5 — это агентная модель, созданная для превращения целей в работающие, проверенные результаты. Её ключевая сила — агентное программирование в цикле визуальной обратной связи: она может исследовать кодовые базы, вносить изменения в несколько файлов, выполнять команды, запускать приложения, взаимодействовать с браузерными и настольными интерфейсами, 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 её особенно эффективной для автономной разработки программного обеспечения, GUI-based QA, автоматизации использования компьютера, глубоких исследований и научных рабочих процессов, где успех должен быть продемонстрирован в среде, а не просто выведен из сгенерированного кода.

Nex-N2.5 — это агентная модель, созданная для превращения целей в работающие, проверенные результаты. Её ключевая сила — агентное программирование в рамках цикла визуальной обратной связи: она может исследовать кодовые базы, вносить изменения в несколько файлов, запускать команды, запускать приложения, взаимодействовать с браузерными и десктопными интерфейсами, 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 её особенно эффективной для автономной разработки ПО, GUI-based QA, автоматизации компьютерного использования, глубоких исследований и научных рабочих процессов, где успех должен быть продемонстрирован в среде, а не просто выведен из сгенерированного кода.

GPT-6 Astra — это флагманская модель OpenAI для сложных сквозных задач. Она подходит для продвинутого анализа, разработки программного обеспечения, глубоких исследований, научной работы и создания документов, с особыми сильными сторонами в долгосрочных агентных задачах, включающих использование компьютера и браузера.

GPT-6 Astra Pro — это та же базовая модель, что и GPT-6 Astra, обслуживаемая с параметром reasoning.mode, установленным в pro, для получения более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим тратит значительно больше токенов рассуждения на запрос, поэтому типичный запрос стоит в несколько раз дороже, чем тот же запрос на GPT-6 Astra, и выполняется гораздо дольше. Он предназначен для сложных, ответственных задач, где дополнительная точность оправдывает затраты. Для повседневных задач кодинга, агентных и чат-нагрузок используйте GPT-6 Astra вместо этого. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

MAI-Image-2.6 — это модель генерации и редактирования изображений от Microsoft AI, точного уровня семейства MAI-Image-2.6 наряду с более быстрой MAI-Image-2.6 Flash. Она подходит для визуалов, готовых к дизайну, и контролируемого итеративного редактирования, и особенно сильна в многореференсном редактировании, которое объединяет людей, продукты, стили и сцены из до пяти входных изображений, сохраняя композицию, стиль и детали. Соотношение сторон можно зафиксировать или оставить на усмотрение модели для композиции.

MAI-Image-2.6 Flash — это модель с более низкой задержкой и меньшей стоимостью из семейства MAI-Image-2.6 от Microsoft AI, созданная для чувствительной к задержке и высокопроизводительной промышленной генерации и редактирования изображений с качеством, сопоставимым с уровнем точности. Она поддерживает то же многоэталонное редактирование с использованием до пяти входных изображений и те же фиксированные или выбираемые моделью соотношения сторон.

Ling 3.0 Flash Sante — бесплатная текстовая модель inclusionAI с поддержкой рассуждений и вызова инструментов. Специализируется на текстах о здоровье и медицине, а также подходит для общих вопросов, программирования и анализа длинных документов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов и ответы до 32 768 токенов. Без пополнения доступно 10 запросов в сутки. После суммарных пополнений баланса от 500 ₽ квота увеличивается до 100 запросов в сутки. Запросы бесплатны; расходование баланса не уменьшает повышенную квоту. Суточный лимит общий для веб-чата и API и обновляется ежедневно в 03:00 по Москве.

Qwen3.8 Max 0902 — это обновлённый снимок Qwen3.8 Max из команды Alibaba Qwen. Это модель смеси экспертов с 2.4 триллиона параметров, которая принимает на вход текст, изображения и видео и возвращает текст, с контекстным окном в 1M токенов и включёнными по умолчанию рассуждениями. Этот снимок дообучен для задач программирования и агентной работы, включая многоэтапные программные проекты, оркестрацию множества инструментов и выполнение долгосрочных задач. Он также нацелен на рассуждения по графикам, разбор документов и мультимодальное понимание длинных документов и продолжительного видео. Поддерживаются вызов инструментов, структурированные выходные данные и настраиваемое усилие рассуждения.

MAI-Transcribe 2 — это многоязычная модель преобразования речи в текст от Microsoft AI, занимающая #1 место в многоязычном бенчмарке FLEURS. Она поддерживает 60 языков с автоматическим определением языка, переключение кодов для смешанной речи, диаризацию говорящих, метки времени на уровне слов, смещение ключевых слов для доменной терминологии, а также настраиваемые стили транскрипции: дословный или очищенный. Модель подходит для субтитров, транскрибации звонков, создания субтитров, обеспечения доступности и других голосовых приложений, работая быстрее, чем MAI-Transcribe-1.5, на длинных аудиофайлах. В OpenRouter установите response_format на "verbose_json" для временных меток сегментов и добавьте timestamp_granularities: ["word"] для меток времени на уровне слов. Установите provider.options.azure.diarization.enabled на true для меток говорящих, укажите ключевые слова через provider.options.azure.phraseList.phrases и выберите стиль транскрипции через provider.options.azure.enhancedMode.modelOptions.transcribeStyle. Подробности см. в руководстве по преобразованию речи в текст.

Muse Spark 1.3 Contributor — это экономически эффективный уровень участника мультимодальной модели рассуждений Meta для экспериментов, обучения и ранних этапов агентных, мультиагентных и кодовых рабочих процессов. Он предназначен для отслеживания информации в рамках длительных задач, обработки противоречивых вводных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости. Подсказки и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta.

Muse Spark 1.3 — это мультимодальная модель рассуждений от Meta для длительных агентных, мультиагентных и кодовых рабочих процессов. Она предназначена для отслеживания информации в ходе расширенных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости, с акцентом на лаконичное выполнение.

Gemini 3.8 Flash — это самая интеллектуальная модель Flash от Google со значительными улучшениями благодаря 3.7 Flash в разработке ПО, агентных задачах и многошаговых рассуждениях.

MiniMax H3 Max — это модель генерации видео от MiniMax, выпущенная совместно с fal.ai. Созданная путём дополнительного обучения на основе MiniMax H3, она предназначена для более быстрой генерации видео из текста и из изображения с управляемыми ключевыми кадрами первого или последнего кадра.

Claude Fable 5.1 превосходит Claude Fable 5 по всем направлениям, при этом наибольший прогресс наблюдается в агентном программировании, длительных агентных рабочих процессах и интеллектуальной работе: особенно в длительном рефакторинге кода, генерации front-end и визуального кода, а также в финансовых и аналитических задачах. Он также, как правило, более лаконичен, чем Fable 5, в своих планах и сводках. Мы рекомендуем протестировать его как прямое обновление везде, где вы сегодня используете Fable 5, а также вместе с Opus 5 для задач, требующих сложных рассуждений.

Granite 4.2 8B — это плотная модель рассуждений от IBM. Она подходит для математики, генерации кода, многоязычного диалога и агентных рабочих процессов, требующих многошаговых рассуждений. Она поддерживает режимы полного, низкого усилия и без размышлений. Модель поддерживает 12 языков: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский.

Tencent: Hy4 preview — это модель смеси экспертов от Tencent, с 49B активными параметрами из 770B общих. Она предназначена для агентов кодирования, сложных рабочих процессов с использованием инструментов и задач производительности, которые требуют планирования, непрерывности контекста и устойчивого многошагового выполнения.

Wan 3.0 Prime — это быстрый вариант Wan 3.0 от Alibaba. Поддерживает генерацию видео из текста и из первого кадра изображения.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель в семействе GLM Flash.

Qwen3.8 Flash — это мультимодальная модель рассуждений от Alibaba. Она подходит для помощи в написании кода, агентных рабочих процессов, визуального понимания, анализа документов и кодовой базы, взаимодействия с рабочим столом, анализа графиков и анализа длинных видео.

Muse Image — это агентная модель генерации изображений от Meta, которая создаёт и редактирует изображения по тексту и референсным изображениям. В отличие от однопроходных моделей изображений, она рассуждает перед рендерингом, разбивая составные запросы и уточняя свой результат в цепочке рассуждений, а также вызывает веб-поиск для фактической точности по запросам, требующим глубоких знаний. Модель поддерживает генерацию изображений по тексту, точечное редактирование изображений, композицию из нескольких изображений, управление по референсному изображению для согласованности стиля и объекта в серии, а также точный рендеринг текста внутри сгенерированных изображений. Итеративное редактирование работает путём передачи предыдущего выходного изображения обратно с новой инструкцией.

GLM-5.3-Flash — это нативная мультимодальная модель от Z.ai. Она подходит для эффективного программирования и долгосрочных агентных задач. Её гибридная архитектура разрежённого и линейного внимания сохраняет точное поведение при работе с длинным контекстом, одновременно снижая вычислительные накладные расходы.

Recraft V4 Styles Pro — это модель генерации изображений с согласованным стилем от Recraft. Каждый запрос требует по крайней мере одно референсное изображение стиля и создаёт новое изображение, которое воспроизводит технику рендеринга, цвет, текстуру и композицию референса, а не редактирует его. Модель создаёт растровые изображения с разрешением примерно 2K. Примечание: от 1 до 10 референсных изображений в формате PNG, JPG или WEBP, каждое размером не менее 256 px по короткой стороне. Цена состоит из двух частей: $0.10 за изображение плюс одноразовая плата $0.005 за создание стиля для каждого запроса, независимо от того, сколько изображений возвращает этот запрос. Запрос с одним изображением стоит $0.105, а запрос с шестью изображениями — $0.605.

Recraft V4 Styles Vector — это модель генерации изображений с единым стилем от Recraft. Каждый запрос требует как минимум одно референсное изображение стиля и генерирует новое изображение, которое воспроизводит технику рендеринга, цвет, текстуру и композицию референса, а не редактирует его. Она обеспечивает вывод SVG для графики, которой нужно чисто масштабироваться. Примечание: от 1 до 10 референсных изображений в форматах PNG, JPG или WEBP, каждое не менее 256 пикселей по короткой стороне. Цена состоит из двух частей: $0.05 за изображение плюс разовый сбор $0.005 за создание стиля на каждый запрос, независимо от того, сколько изображений возвращает этот запрос. Запрос одного изображения стоит $0.055, а запрос шести изображений — $0.305.

Recraft V4 Styles Pro Vector — это модель генерации изображений с сохранением стиля от Recraft. Каждый запрос требует как минимум одно референсное изображение стиля и создаёт новое изображение, воспроизводящее технику рендеринга, цвет, текстуру и композицию референса, а не редактирующее его. Она выдаёт результат в формате SVG для графики, которая должна масштабироваться без потери качества. Примечание: 1–10 референсных изображений в форматах PNG, JPG или WEBP, каждое размером не менее 256 px по короткой стороне. Ценообразование состоит из двух частей: $0.12 за изображение плюс разовый сбор в размере $0.005 за создание стиля на каждый запрос, независимо от количества изображений, возвращаемых этим запросом. Запрос на одно изображение стоит $0.125, а запрос на шесть изображений — $0.725.

Recraft V4 Styles — это модель генерации изображений с согласованным стилем от Recraft. Каждый запрос требует как минимум одного референсного изображения стиля и генерирует новое изображение, которое воспроизводит технику рендеринга, цвет, текстуру и композицию референса, а не редактирует его. Она создаёт растровые изображения с разрешением примерно 1K. Примечание: от 1 до 10 референсных изображений в PNG, JPG или WEBP, каждое размером не менее 256 пикселей по короткой стороне. Цена состоит из двух частей: $0.035 за изображение плюс разовый сбор $0.005 за создание стиля за запрос, независимо от того, сколько изображений возвращает запрос. Запрос на одно изображение стоит $0.040, а запрос на шесть изображений — $0.215.

Wan 3.0 — это модель генерации видео от Alibaba для генерации видео из текста, изображений и по эталону. Она создаёт видео с разрешением 480p, 720p или 1080p длительностью от 2 до 30 секунд.

HeyGen: Avatar IV — это модель преобразования изображения в видео, которая оживляет одно фото, превращая его в выразительное видео с говорящей головой и синхронизацией губ. Вместо простого подбора формы губ под слова, она интерпретирует вокальный тон, ритм и эмоции аудио, чтобы управлять движениями головы, мимикой и жестами, создавая результат с разрешением до 1080p. Озвучка берётся из одного из двух источников: текстовый сценарий, который модель озвучивает с помощью синтеза речи HeyGen, либо предоставленная аудиодорожка, под которую изображение синхронизирует губы напрямую. Сквозные параметры позволяют выбрать голос, настроить параметры голоса, задать выразительность, указать конкретные движения, заменить или удалить фон, добавить субтитры и задать название видео.

Muse Spark 1.2 — это уровень участника, представляющий собой модель рассуждений от Meta, созданную для разработчиков, которые хотят начать создавать решения с ещё более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает её идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях без опасений по поводу расходов. Это модель рассуждений от Meta, адаптированная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео и документы PDF, возвращает текст и предлагает окно контекста в 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов — как в роли основного агента, который планирует и делегирует задачи, так и в роли субагента, выполняющего действия параллельно. Она работает с множеством сред разработки и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемое усилие рассуждения. В тестировании Meta модель показывает хорошие результаты при рефакторинге многофайловых проектов, длительных сессиях отладки, генерации целого репозитория и задачах, выходящих далеко за рамки одного запроса.