BaseTen

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.

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.

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

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.

Inkling Small — это открытая мультимодальная модель смеси экспертов с открытыми весами от лаборатории Thinking Machines, с 12B активными параметрами из 276B общих. Она позиционируется как меньший и более эффективный представитель семейства Inkling и подходит для рассуждений, программирования, агентных рабочих процессов, генерации с дополнением на основе поиска, следования инструкциям и многоязычного общения.

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.

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.

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.

NVIDIA Nemotron 3 Ultra — открытая модель фронтьерного рассуждения и оркестрации от NVIDIA, с 55B активными параметрами из 550B общих (MoE). Построенная на гибридной архитектуре Transformer-Mamba смеси экспертов, она поддерживает ввод и вывод текста с окном контекста до 1M токенов. Она подходит для длительных агентных рабочих процессов, включая оркестрацию агентов, агентов программирования, глубокие исследования и сложные корпоративные задачи. Модель особенно сильна в многошаговом рассуждении и планировании, с высокопроизводительным инференсом, разработанным для высокообъёмных агентных конвейеров. Она является частью семейства открытых моделей NVIDIA Nemotron для агентных AI.

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.

Kimi K2.6 — это мультимодальная модель следующего поколения от Moonshot AI, предназначенная для долгосрочного программирования, генерации UI/UX на основе кода и мультиагентной оркестрации. Она справляется со сложными сквозными задачами программирования на Python, Rust и Go, а также может преобразовывать промпты и визуальные входные данные в готовые к эксплуатации интерфейсы. Её архитектура роя агентов масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — создавая документы, веб-сайты и электронные таблицы за один запуск без участия человека.

gpt-oss-120b — это модель языка с открытым весом, на 117B параметров, архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) от OpenAI, предназначенная для производственных сценариев с высокими требованиями к рассуждению, агентных и универсальных задач. Она активирует 5.1B параметров за прямой проход и оптимизирована для работы на одном H100 GPU с нативной квантизацией MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке рассуждений и нативное использование инструментов, включая вызов функций, просмотр веб-страниц и генерацию структурированных выходных данных.