Модели

Laguna S 2.1 — это новейшая модель кодинг-агента от Poolside. Laguna S 2.1 — это модель с общим количеством параметров 118B и 8B активными параметрами, показавшая результат 70.2% в Terminal-Bench 2.1 и 40.4% в DeepSWE, что делает её одной из самых сильных моделей для кодинга в своей категории. Открытые веса под лицензией OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 предназначена для случаев использования в разработке программного обеспечения и агентном кодинге, и вы несёте ответственность за подтверждение того, что она подходит для вашего предполагаемого применения. Laguna S 2.1 подпадает под действие OpenMDW-1.1 License и должна использоваться в соответствии с Acceptable Use Policy компании Poolside. Мы советуем не обходить защитные меры безопасности Laguna S 2.1, не внедрив по существу эквивалентные меры компенсации, подходящие для вашего случая использования. Пожалуйста, сообщайте об уязвимостях безопасности или проблемах безопасности на security@poolside.ai. Если вы используете Laguna S 2.1 бесплатно, мы можем использовать ваши входные и выходные данные для обучения и улучшения наших моделей.

Gemini 3.6 Flash — это высокоэффективная модель от Google для программирования, агентных рабочих процессов, а также веб- и прикладной разработки. Она создана для получения аккуратных результатов с меньшим числом лишних правок и меньшей осторожностью в формулировках, при этом снижая расход токенов и количество обращений к модели, необходимых для выполнения задачи.

Gemini 3.5 Flash Lite — это высокоэффективная модель от Google с улучшенными агентными возможностями. Она подходит для субагентов, выполняющих сфокусированные задачи в сложных мультиагентных рабочих процессах.

Krea 2 Large — это модель генерации изображений с высокой производительностью от Krea, более чем вдвое превышающая по размеру Krea 2 Medium. Более лёгкая постобработка придаёт изображениям более сырой, фактурный и гибкий характер, что делает её особенно подходящей для фотореализма, выразительных художественных стилей, размытия движения, зернистости и изображений с низким динамическим диапазоном.

Krea 2 Medium — это сбалансированная и экономичная модель генерации изображений от Krea, а также практичная отправная точка для широкого круга задач. Её обширное постобучение обеспечивает стабильную и согласованную генерацию, с особыми преимуществами в иллюстрации, аниме, живописи и других выразительных художественных стилях.

Krea 2 Medium Turbo — это дистиллированная, ориентированная на скорость версия модели Krea 2 Medium от Krea. Она создана для быстрой итерации и исследования графического дизайна, где приоритетом является скорость генерации.

LongCat 2.0 — это разреженная модель языка на основе смеси экспертов от Meituan, с 48B активными параметрами из 1.6T общих. Она подходит для написания кода, изменений на уровне репозитория, решения долгосрочных задач и агентных сценариев.

Grok Imagine Video 1.5 — это модель генерации видео от SpaceXAI. Она создаёт видео по текстовым запросам, с возможностью использования стартового изображения для направления сцены. Модель может управлять движением объектов и камеры, темпом, атмосферой и физическим поведением, сохраняя визуальную непрерывность, а также генерировать синхронизированные звуковые эффекты, фоновую атмосферу и диалоги.

Inkling — это мультимодальная модель со смесью экспертов и открытыми весами от лаборатории Thinking Machines, с 41B активными параметрами из 975B общих. Она предназначена для универсальных рассуждений, написания кода, использования в агентных системах и инструментальных средах, дополнения с检索-усиленной генерацией, следования инструкциям, а также для многоязычных диалоговых сценариев. Встроенное понимание изображений и звука позволяет модели обрабатывать мультимодальные данные наряду с текстом.

Aura-2 — это многоязычная модель преобразования текста в речь от Deepgram. Она поддерживает канонический каталог голосов Aura-2 от Deepgram для синтеза речи на нескольких языках.

Kimi K3 — это мультимодальная модель рассуждений с открытыми весами на 2.8T параметров от Moonshot AI. Она подходит для сложного программирования, работы со знаниями и длительных агентных сценариев, а особенно сильна в навигации по крупным репозиториям, использовании инструментов, отладке и итеративной работе с изображениями, логами, тестами и обратной связью от выполнения. В её архитектуре используются KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

Muse Spark 1.1 is a multimodal reasoning model from Meta, built for agentic tasks. It accepts text, images, video, and PDF documents and returns text, with a 1M-token context window. The model is designed to orchestrate multi-agent workflows, acting as either a main agent that plans and delegates or as a subagent, and generalizes zero-shot to new tools, MCP servers, and custom skills. It supports structured output, parallel function calling, built-in search with citations, and configurable reasoning effort. Meta reports strong performance on real-world coding across large codebases, computer-use workflows, and visual-to-code generation.

MiniMax Speech 2.8 HD — это модель преобразования текста в речь от MiniMax. Она подходит для приложений, которые генерируют аудио из текста и принимают произвольный MiniMax голос IDs.

MiniMax Speech 2.8 Turbo — это модель преобразования текста в речь от MiniMax. Она подходит для приложений, которые генерируют аудио из текста, и принимает произвольный голос MiniMax IDs.

Deepgram Nova-3 универсальная модель преобразования речи в текст с поддержкой одноязычной и многоязычной транскрипции.

GPT-5.6 Luna Pro — это та же базовая модель, что и GPT-5.6 Luna, предоставляемая с reasoning.mode, установленным в pro, для получения более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим расходует гораздо больше токенов рассуждения на запрос, поэтому типичный запрос стоит в несколько раз дороже, чем аналогичный запрос на GPT-5.6 Luna, и выполняется значительно дольше. Он предназначен для сложных задач с высокими ставками, где дополнительная точность оправдывает стоимость. Для повседневных задач программирования, агентных и чат-нагрузок используйте вместо этого GPT-5.6 Luna. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономически эффективная модель в серии OpenAI GPT-5.6. Она подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержке, таких как чат, классификация и лёгкие агентные рабочие процессы, обеспечивая достойные рассуждения для своего ценового сегмента.

GPT-5.6 Terra Pro — это та же базовая модель, что и GPT-5.6 Terra, но предоставляется с параметром reasoning.mode, установленным в pro, для получения более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим расходует значительно больше токенов рассуждения на запрос, поэтому типичный запрос стоит в несколько раз дороже, чем аналогичный запрос на GPT-5.6 Terra, и выполняется гораздо дольше. Он предназначен для сложных задач с высокой ценой ошибки, где дополнительная точность оправдывает затраты. Для повседневных задач программирования, агентных сценариев и чатов используйте GPT-5.6 Terra вместо этого. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

GPT-5.6 Terra — сбалансированная модель в серии OpenAI GPT-5.6, занимающая позицию между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Она подходит для повседневных задач программирования, рассуждений и агентных сценариев, где требуется баланс между производительностью и стоимостью, обеспечивая высокую эффективность примерно вдвое дешевле, чем Sol.

GPT-5.6 Sol Pro — это та же базовая модель, что и GPT-5.6 Sol, но с параметром reasoning.mode, установленным в pro, для более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим тратит гораздо больше токенов на рассуждение на каждый запрос, поэтому типичный запрос стоит в несколько раз дороже, чем аналогичный запрос на GPT-5.6 Sol, и занимает значительно больше времени. Он предназначен для сложных задач с высокой ответственностью, где дополнительная точность оправдывает стоимость. Для повседневного программирования, агентных и чат-нагрузок используйте вместо этого GPT-5.6 Sol. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

GPT-5.6 Sol — флагманская модель в серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для сложных рассуждений, написания кода и агентских рабочих процессов, и особенно сильна в задачах командной строки, многошаговых задачах кодирования и решении задач с длинным горизонтом.

Grok 4.5 — это модель от SpaceXAI с передовой производительностью в программировании, работе со знаниями и STEM.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель Grok от xAI.

Aion-3.0 Mini — это мультимодельная система для ролевых игр и повествования от AionLabs, построенная на семействе моделей DeepSeek. Она использует совместный процесс генерации, в котором несколько специализированных моделей вносят вклад в ответ, обеспечивая более сильную структуру повествования и более убедительные напряжение и конфликт.

Aion-3.0 — это мультимодельная система ролевых игр и повествования от AionLabs, построенная на семействе моделей GLM. Она использует совместный процесс генерации, в котором несколько специализированных моделей каждая вносят свой вклад в ответ, создавая более сильную повествовательную структуру и более захватывающие напряжение и конфликт.

Hy3 — это модель смеси экспертов (Mixture-of-Experts) с 295B параметрами от Tencent (активно 21B, 192 экспертов с маршрутизацией top-8), предназначенная для рассуждений, агентных рабочих процессов и реального производственного использования. Она поддерживает настраиваемое усилие рассуждения: по умолчанию — прямой режим без размышлений, а также режимы цепочки рассуждений с низким и высоким уровнем для сложных задач по математике, программированию и многошаговых проблем. С контекстным окном 256K, Hy3 нацелена на задачи с длинным горизонтом, включая улучшенное разрешение кореферентности, отслеживание ограничений в многоходовых диалогах и стабильный вызов инструментов, который обобщается на различные агентные каркасы. Tencent позиционирует её как надёжный и экономически эффективный вариант для программирования, обработки документов, финансового анализа, разработки игр и дизайна фронтенда, с сильным акцентом на обоснованное поведение, препятствующее галлюцинациям: модель отвечает, когда есть основание, и сигнализирует об отсутствии доказательств, а не выдумывает.

Laguna XS 2.1 — это новейшая модель агента-кодера в категории 33B-A3B от Poolside, представляющая собой шаг вперёд по сравнению с их моделью Laguna XS.2 (выпущенной в апреле 2026). Она сочетает вызов инструментов и возможности рассуждения с компактным размером, предлагая контекстное окно 256K и до 32K выходных токенов. Квантована до FP8 для быстрых и экономичных агентных процессов кодирования. Laguna XS 2.1 предназначена для случаев использования в программной инженерии и агентном кодировании, и вы несёте ответственность за подтверждение того, что она подходит для вашего целевого применения. Laguna XS 2.1 регулируется OpenMDW-1.1 License и должна использоваться в соответствии с Acceptable Use Policy компании Poolside. Мы рекомендуем не обходить защитные механизмы безопасности Laguna XS 2.1 без внедрения существенно эквивалентных мер защиты, соответствующих вашему случаю использования. Пожалуйста, сообщайте об уязвимостях безопасности или проблемах безопасности на security@poolside.ai. Если вы используете Laguna XS 2.1 бесплатно, мы можем использовать ваши входные и выходные данные для обучения и улучшения наших моделей.

Sonnet 5 — это самая мощная модель Anthropic класса Sonnet, с передовой производительностью в программировании, агентных задачах и профессиональной работе. Она поддерживает адаптивное мышление с выбираемым уровнем рассуждений (низкий, средний, высокий, максимальный и сверхвысокий), контекстное окно на 1M токенов, а также ввод текста, изображений и файлов. Sonnet 5 использует обновлённый токенизатор и включает киберзащиту в реальном времени, блокирующую определённые виды деятельности двойного назначения с высоким риском.

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) — у Google это самая быстрая и экономичная Gemini модель генерации изображений, созданная для высокоскоростных конвейеров разработки и быстрых визуальных исследований. Она обеспечивает генерацию из текста в изображение примерно за 4 секунд — примерно в 2.7 раз быстрее, чем Gemini 3.1 Flash Image, — сохраняя при этом согласованность персонажей, точное редактирование и знания о реальном мире, характерные для семейства Nano Banana. Единый API, подключаемый без изменений, обрабатывает генерацию из текста в изображение, редактирование изображений и создание композиций из нескольких изображений. Будучи мультимодальной моделью, она также возвращает текст вместе с изображениями. Результаты генерируются в разрешении 1K при 14 соотношениях сторон и содержат невидимый водяной знак SynthID, позволяющий идентифицировать их как AI-generated. Позиционируясь как лучший баланс качества и скорости в линейке Nano Banana 2, она позволяет генерировать тысячи изображений по стоимости, составляющей лишь малую долю затрат на более тяжёлые производственные модели, — идеально для прототипирования, приложений реального времени и масштабных визуальных рабочих процессов.

Fugu Ultra — это модель с более высокой производительностью в семействе Sakana AI's Fugu. Вместо единой монолитной модели, Fugu представляет собой обученную мультиагентную систему оркестрации: языковая модель, обученная направлять задачи через сменяемый пул базовых моделей и рекурсивно вызывать свои собственные экземпляры.\n\nFugu Ultra уделяет приоритет качеству ответов в сложных многошаговых рассуждениях, программировании и агентных рабочих процессах. Она поддерживает настраиваемые усилия по рассуждению, вызов инструментов и встроенный веб-поиск. Токены оркестрации, потребляемые системой, тарифицируются как стандартные входные/выходные токены.