Хостинг-провайдер

Morph

Morph обслуживает эти модели как инфраструктурный провайдер. Авторы моделей указаны отдельно в списке.

6

моделей в каталоге

Модели на хостинге Morph

В списке показаны только включённые модели из публичного каталога GoRouter.

Z.ai: GLM 5.3 Flash

z-ai/glm-5.3-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.

автор z-ai26 авг. 2026 г.9,28 ₽ / 1 млн входных30,94 ₽ / 1 млн выходных
Z.ai: GLM 5.3

z-ai/glm-5.3

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.

автор z-ai18 авг. 2026 г.173,29 ₽ / 1 млн входных544,61 ₽ / 1 млн выходных
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

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.

автор deepseek31 июл. 2026 г.13,41 ₽ / 1 млн входных37,13 ₽ / 1 млн выходных
MoonshotAI: Kimi K3

moonshotai/kimi-k3

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.

автор moonshotai16 июл. 2026 г.371,33 ₽ / 1 млн входных1 856,63 ₽ / 1 млн выходных
Morph: Morph V3 Large

morph/morph-v3-large

Модель высокоточной обработки Morph для сложных правок кода. ~4,500 токенов/сек с точностью 98% для точных преобразований кода. Модель требует, чтобы запрос был в следующем формате: {instruction} {initial_code} {edit_snippet} Для Morph включено нулевое хранение данных. Узнайте больше об этой модели в их документации.

автор morph7 июл. 2025 г.111,40 ₽ / 1 млн входных235,17 ₽ / 1 млн выходных
Morph: Morph V3 Fast

morph/morph-v3-fast

Morph — самая быстрая модель для правок кода. ~10,500 токенов/сек с точностью 96% для быстрых преобразований кода. Модель требует, чтобы prompt был в следующем формате: {instruction} {initial_code} {edit_snippet} Нулевое хранение данных включено для Morph. Подробнее об этой модели в документации

автор morph7 июл. 2025 г.99,02 ₽ / 1 млн входных148,53 ₽ / 1 млн выходных