Modal

Muse Spark Open — это модель с открытыми весами, оптимизированная для программирования. Обученная специально для агентных рабочих процессов написания кода, она обеспечивает более высокую точность с первой попытки, надёжный вызов инструментов и глубокое понимание кодовой базы в репозиториях, с которыми разработчики реально работают.

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.

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

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.

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.

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.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства Kimi.