Alibaba

Qwen Image 2.1 Turbo — это быстрый, менее затратный уровень серии Qwen Image 2.1 от Qwen, для генерации и редактирования изображений, где пропускная способность и цена важнее максимальной точности. См. Qwen Image 2.1 Pro для уровня более высокого качества.

Qwen Image 2.1 Pro — это модель генерации и редактирования изображений от Qwen, более качественного уровня серии Qwen Image 2.1. Выбирайте её вместо Qwen Image 2.1 Turbo, когда точность вывода важнее стоимости или скорости.

GLM-5.3-Prime — это высокоскоростной вариант модели GLM-5.3 от Z.ai, который наследует все её возможности, обеспечивая при этом в 1.5–2× большую пропускную способность вывода благодаря ускорению инференса. Модель поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1M токенов и до 128K выходных токенов и предназначена для задач написания кода и агентных сценариев, включая долгосрочную многошаговую оркестрацию агентов, диалог в реальном времени и потоковую генерацию кода. Режим рассуждения всегда включён и не может быть отключён. Поддерживаются уровни рассуждения low, high и max; по умолчанию используется max.

Qwen3.8 Omni Flash — это омнимодальная модель рассуждений от Alibaba, первая модель Qwen, созданная на основе агентных возможностей с нативным пониманием аудио и видео. Она подходит для анализа и суммаризации аудио и видео, рабочих процессов монтажа и производства видео, аудио-визуального диалога, программирования, интеллектуальной работы и взаимодействия с GUI, а также особенно сильна в длительных мультимедийных задачах, сочетающих речь, звук и визуальный контекст. Она также поддерживает понимание пространственного аудио с двумя и четырьмя каналами.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель в семействе DeepSeek Pro.

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek и первая модель, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из базовой модели с 552B параметрами; такое асимметричное разделение обеспечивает низкий объём вычислений на токен по сравнению с общим размером модели. Понимание изображений изначально присуще архитектуре: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются впоследствии, как в более ранней экспериментальной модели V4 Flash Vision Exp. Она подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и компьютером, а также для задач с длинным горизонтом, которые должны выполняться до конца на протяжении многих шагов, и для анализа длинного контекста. Сжатое KV кэширование сокращает объём кэш-памяти примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует её как экономичный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

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.

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

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.

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.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель GLM от Z.ai.

GLM-5.3 — это крупномасштабная модель рассуждения от Z.ai, созданная для сложной разработки программного обеспечения и долгосрочных агентных задач. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1M токенов и превосходит GLM-5.2 в кодировании, а также в балансе между производительностью и эффективностью использования токенов. Рассуждение всегда включено и не может быть отключено. Поддерживаются уровни усилий рассуждения low, high и max; по умолчанию используется max.

Qwen3.8 27B — это открытая модель с публичными весами, относящаяся к классу плотных мультимодальных моделей «зрение-язык» от компании Qwen. Она подходит для задач программирования, профессиональных рабочих процессов, исследований, мультимодального взаимодействия и длительных агентских задач, поддерживая гибкий режим рассуждений, который можно включать или отключать.

Qwen3.8 2.4T A95B — это открытая по весам разреженная модель смеси экспертов от Qwen и открытая по весам версия Qwen3.8 Max, с 95 миллиардами активных параметров из 2.4 триллионов всего. Она подходит для программирования, исследований, сложных рассуждений и агентных рабочих процессов.

DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель смеси экспертов от DeepSeek. Это GA-й выпуск DeepSeek V4 Pro.

Qwen Image 3 — это унифицированная модель генерации и редактирования изображений от Qwen. Она поддерживает точное отображение текста и деталей размером до 10px, а также более богатую базу знаний о мире, чем предыдущие поколения.

Qwen Image 3 Pro — это модель генерации и редактирования изображений от Qwen. Она поддерживает точное отображение текста и деталей размером до 10px, а также обладает более глубокими знаниями о мире по сравнению с предыдущими поколениями.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства DeepSeek V4 Flash.

DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek, с 13B активными параметрами из 284B общих. Эта переобученная версия подходит для задач кодирования, рассуждений и агентных рабочих процессов. Это GA-релиз DeepSeek V4 Flash.

Qwen3.7 Flash — это модель визуально-языкового рассуждения от Alibaba. Она подходит для мультимодальных агентов, визуального программирования, поиска и компьютерного взаимодействия, с сильными сторонами в распознавании объектов, пространственном понимании и восприятии реального мира.

Qwen-Audio-3.0-TTS Flash — это быстрая и экономичная модель синтеза речи от Alibaba, которая генерирует аудио из текста с помощью речевого синтезатора DashScope API.

Qwen-Audio-3.0-TTS Plus — это модель синтеза речи более высокого качества от Alibaba, которая генерирует звуковую речь из текста через синтезатор речи DashScope API.

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.

HappyHorse 1.1 — это модель генерации видео от Alibaba. Она создает короткие видеоролики на основе текстового запроса, одного стартового изображения или набора референсных изображений, с выходом до 1080p и длительностью от 3 до 15 секунд. Она подходит для творческого контента, клипов для социальных сетей и анимации на основе изображений, а также превосходит предыдущую версию за счет более точного следования запросу, более плавных движений и более стабильных персонажей в кадрах.

HappyHorse 1.0 — это модель генерации видео от Alibaba. Она создаёт короткие видеоролики по текстовому запросу, одному стартовому изображению или набору референсных изображений, с выходом до 1080p и длительностью от 3 до 15 секунд. Модель подходит для творческого контента, клипов для социальных сетей и анимации на основе изображений при различных соотношениях сторон.

GLM 5.2 — это крупномасштабная модель рассуждения от Z.ai. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1M токенов и подходит для долгосрочных агентных рабочих процессов, разработки программного обеспечения на уровне проектов и сложной многоэтапной автоматизации. Поддерживаются уровни усилий рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждения. Модель особенно сильна в написании кода и использовании инструментов в длительных задачах, способна сохранять инженерный контекст и последовательно следовать стандартам на протяжении всего цикла разработки — от требований до развертывания на нескольких платформах — в рамках одной задачи.

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель, ориентированная на программирование, из семейства Kimi K2 от Moonshot AI, созданная для надёжного выполнения комплексных задач программирования в условиях длинных контекстов. Она использует нативную мультимодальную архитектуру смеси экспертов, которая принимает текст и изображения на входе, и всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержимое рассуждений при многоходовых диалогах. С контекстным окном в 256K токенов модель нацелена на долгосрочное программирование, декомпозицию агентских задач и многоходовые диалоги. Модель активирует 32B параметров из примерно 1T общих.

Qwen3.7-Plus — это экономичная модель в серии Alibaba Qwen3.7. Она поддерживает ввод текста и изображений с выводом текста, развивая текстовые возможности серии за счёт всестороннего улучшения визуально-языковых способностей, сохраняя при этом полностековый интеллект агентного уровня для программирования, использования инструментов и рабочих процессов продуктивности. Её отличительная черта — мультимодальная интерактивная гибридная агентная способность: она может воспринимать реальные сцены, читать экраны и взаимодействовать с GUIs, генерировать код по визуальным ссылкам и выполнять сквозную навигацию внутри мобильных приложений.

Qwen3.7-Max — флагманская модель в серии Alibaba Qwen3.7. Она поддерживает ввод и вывод текста и предназначена для агентно-ориентированных рабочих нагрузок, с особыми преимуществами в программировании, офисных и продуктивных задачах, а также в длительном автономном выполнении. Модель демонстрирует заметные улучшения в программировании и агентной производительности по сравнению с предыдущими поколениями Qwen и поддерживает явное кэширование промптов для эффективного повторного использования контекста.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства Kimi.

Qwen3.5 Plus (апрель 2026) — это крупномасштабная мультимодальная языковая модель от Alibaba. Она принимает текст, изображения и видео на входе и генерирует текстовый вывод с контекстным окном в 1M токенов. Это обновлённая версия Qwen3.5 Plus с многоуровневым ценообразованием: стоимость зависит от количества токенов, превышающего 256K.

Qwen3.6 Flash — это быстрая и эффективная языковая модель из серии Alibaba Qwen 3.6. Она поддерживает ввод текста, изображений и видео с контекстным окном в 1M токенов. Начиная с 256K токенов действует многоуровневое ценообразование. Поддерживается кэширование подсказок, включая тарификацию как за явное чтение кэша, так и за его создание.

Qwen3.6 27B — это плотная языковая модель с 27 миллиардами параметров от команды Qwen в Alibaba, выпущенная в апреле 2026. Она обладает гибридными мультимодальными возможностями — принимает текстовые, графические и видео входные данные — и поддерживает контекстное окно на 262,144 токенов. Модель предназначена для агентных задач кодирования и рассуждений, с особой силой в понимании кода на уровне репозитория, рабочих процессах фронтенд-разработки и многошаговом решении проблем. Она включает встроенный режим мышления для расширенного рассуждения и сохраняет контекст мышления в истории разговора. Qwen3.6 27B поддерживает 201 языков и диалектов и выпущена под лицензией Apache 2.0.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель смеси экспертов от DeepSeek с общим количеством параметров 1.6T и активными параметрами 49B, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Модель предназначена для сложных задач рассуждения, программирования и длительных агентных сценариев, демонстрируя высокую производительность в области знаний, математики и программной инженерии. Основанная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она использует гибридную систему внимания для эффективной обработки длинных контекстов. Поддерживаются уровни рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному режиму рассуждения. Модель хорошо подходит для ресурсоёмких задач, таких как анализ всего кодового репозитория, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как производительность, так и эффективность.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с 284B общим количеством параметров и 13B активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она предназначена для быстрого вывода и высокопроизводительных рабочих нагрузок, сохраняя при этом высокую производительность в рассуждениях и написании кода. Модель включает гибридное внимание для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются режимы рассуждений high и xhigh; xhigh соответствует максимальному режиму рассуждений. Она хорошо подходит для таких приложений, как ассистенты программирования, чат-системы и агентные рабочие процессы, где важны отзывчивость и экономическая эффективность.

Qwen 3.6 Plus построена на гибридной архитектуре, сочетающей эффективное линейное внимание с маршрутизацией разреженных смесей экспертов, что обеспечивает высокую масштабируемость и высокопроизводительный вывод. По сравнению с серией 3.5 она обеспечивает значительные улучшения в агентном кодировании, фронтенд-разработке и общем рассуждении, а также значительно улучшенный опыт «вайб-кодинга». Модель превосходно справляется со сложными задачами, такими как 3D-сцены, игры и решение проблем на уровне репозитория, достигая оценки 78.8 на SWE-bench Verified. Она представляет собой значительный скачок как в чисто текстовых, так и в мультимодальных возможностях, работая на уровне ведущих современных моделей.

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.

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.

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.

Qwen3 Coder Flash — это быстрая и экономически эффективная версия проприетарной модели Qwen3 Coder Plus от Alibaba. Это мощная модель-агент для написания кода, специализирующаяся на автономном программировании с помощью вызова инструментов и взаимодействия с окружением, сочетающая владение программированием с разносторонними возможностями общего назначения.

Qwen-Plus, основанная на базовой модели Qwen2.5, представляет собой модель с контекстом 131K, обладающую сбалансированным сочетанием производительности, скорости и стоимости.