Хостинг-провайдер

Sail Research

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

11

моделей в каталоге

Модели на хостинге Sail Research

В списке показаны только включённые модели из публичного каталога GoRouter.

~deepseek/deepseek-pro-latest

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

автор deepseek•14 сент. 2026 г.•79,19 ₽ / 1 млн входных237,57 ₽ / 1 млн выходных

deepseek/deepseek-v4.1-flash

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.

автор deepseek•10 сент. 2026 г.•18,00 ₽ / 1 млн входных71,99 ₽ / 1 млн выходных

~z-ai/glm-flash-latest

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

автор z-ai•27 авг. 2026 г.•36,00 ₽ / 1 млн входных119,99 ₽ / 1 млн выходных

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-ai•26 авг. 2026 г.•36,00 ₽ / 1 млн входных119,99 ₽ / 1 млн выходных

~z-ai/glm-latest

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

автор z-ai•19 авг. 2026 г.•9,48 ₽ / 1 млн входных575,93 ₽ / 1 млн выходных

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-ai•18 авг. 2026 г.•9,48 ₽ / 1 млн входных575,93 ₽ / 1 млн выходных

deepseek/deepseek-v4-pro-0813

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

автор deepseek•12 авг. 2026 г.•79,19 ₽ / 1 млн входных237,57 ₽ / 1 млн выходных

~deepseek/deepseek-v4-flash-latest

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

автор deepseek•1 авг. 2026 г.•0,54 ₽ / 1 млн входных153,58 ₽ / 1 млн выходных

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 deepseek•31 июл. 2026 г.•0,85 ₽ / 1 млн входных153,58 ₽ / 1 млн выходных

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 moonshotai•16 июл. 2026 г.•42,91 ₽ / 1 млн входных1 684,87 ₽ / 1 млн выходных

~moonshotai/kimi-latest

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства Kimi.

автор moonshotai•27 апр. 2026 г.•42,91 ₽ / 1 млн входных1 684,87 ₽ / 1 млн выходных