Хостинг-провайдер

Wafer

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

4

моделей в каталоге

Модели на хостинге Wafer

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