GPT-4.5 (Preview) - это исследовательская версия новейшей языковой модели OpenAI, разработанная для улучшения возможностей в области рассуждений, творчества и многоступенчатого общения. Она основывается на предыдущих итерациях с улучшениями в области знаний о мире, контекстуальной согласованности и способности более эффективно следовать намерениям пользователя.

Модель демонстрирует улучшенную производительность в задачах, требующих открытого мышления, решения проблем и коммуникации. Ранние тесты показывают, что она лучше генерирует нюансированные ответы, поддерживает согласованность при работе с длинным контекстом и снижает количество галлюцинаций по сравнению с предыдущими версиями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация, цены указаны за 1000 токенов. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Минимальный баланс для вызова модели: 200р.

Версия o3-mini с онлайн-поиском.

За онлайн-поиск берется плата за вызов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Это вариант модели o3-mini с предустановленным пресетом high (больше размышлений, но дольше и больший расход токенов)

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
OpenAI o3-mini - это экономичная языковая модель, оптимизированная для задач логического мышления в области STEM, особенно преуспевающая в науке, математике и программировании. Модель имеет три регулируемых уровня затрат на рассуждения (low, medium, high)

При средних настройках уровня рассуждений o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 при сложных оценках рассуждений, таких как AIME и GPQA, сохраняя при этом меньшую задержку и стоимость.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Версия GPT-4o от 20.11.2024 предлагает улучшенные возможности креативного письма с более естественным, увлекательным и индивидуальным подходом для повышения актуальности и удобства чтения. Модель выступает несколько хуже на логических задачах, но лучше - на задачах, требующих креативности.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 16000 токенов

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Он сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50 % экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Данные обучения: до октября 2023 г.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Самая последняя модель от OpenAI из семейства GPT-4o.
Превосходит по цене и качеству GPT-3.5-Turbo, а также Claude 3 Haiku и Gemini Flash.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
Последнее и самое мощное семейство моделей от OpenAI, o1 разработано так, чтобы тратить больше времени на размышления перед ответом.

Модели o1 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD в тестах по физике, химии и биологии.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 100р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Специальная версия с поддержкой более старой функциональностью function calling.

Тарифицируется потокенно; цена указана за 1000 токенов.

Окончательная стоимость указывается после выполнения запроса.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Версия GPT-4o от 20.11.2024 предлагает улучшенные возможности креативного письма с более естественным, увлекательным и индивидуальным подходом для повышения актуальности и удобства чтения. Модель выступает несколько хуже на логических задачах, но лучше - на задачах, требующих креативности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 16000 токенов

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
Последнее и самое мощное семейство моделей от OpenAI, o1 разработано так, чтобы тратить больше времени на размышления перед ответом.

Модели o1 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD в тестах по физике, химии и биологии.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 100р.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
Последнее и самое мощное семейство моделей от OpenAI, o1 разработано так, чтобы тратить больше времени на размышления перед ответом.

Модели o1 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD в тестах по физике, химии и биологии.

RATE-LIMIT:
В момент запуска (12-13 сентября) модель ОЧЕНЬ сильно ограничена в числе запросов и постоянно выдает ошибку 429 как экспериментальная модель. Позднее данные ограничения должны быть сняты.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 30р.

По этому ID доступна самая последняя модель GPT-4o от OpenAI. Поведение модели постоянно меняется и улучшается; если вам нужно стабильное поведение по API, используйте другие модели.

Версия GPT-4o в которой расширены возможности генерации выхода до 64 000 токенов). Представлена в июле 2024.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 64000 токенов

Версия GPT-4o от 2024-08-06 предлагает улучшенную производительность в структурированных выводах, с возможностью предоставления JSON-схемы в формате ответа.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Самая последняя модель от OpenAI из семейства GPT-4o.
Превосходит по цене и качеству GPT-3.5-Turbo, а также Claude 3 Haiku и Gemini Flash.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Он сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50 % экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Данные обучения: до октября 2023 г.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Последняя модель GPT-4-Turbo.

Модель gpt-4-0125-preview

Новейшая модель GPT-4 с улучшенным выполнением инструкций, режимом JSON, воспроизводимыми выводами, параллельным вызовом функций и многим другим. Данные обучения: до декабря 2023 г.

Примечание. Во время предварительной версии OpenAI сильно ограничивает скорость.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Последняя модель GPT-4 с улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON, воспроизводимыми выходными данными, параллельным вызовом функций и многим другим. Возвращает максимум 4096 выходных токенов. Данные обучения: до апреля 2023.

Самая мощная нейросетевая модель от OpenAI.

Новейшая модель GPT-3.5 Turbo с улучшенным выполнением инструкций, режимом JSON, воспроизводимыми выходными данными, параллельным вызовом функций и многим другим. Данные обучения: до сентября 2021 г.

Эта версия имеет более высокую точность ответа в запрошенных форматах и исправлена ошибка, которая вызывала проблему с кодировкой текста для вызовов функций не на английском языке.

В отличие от традиционного GPT-3.5 Turbo, эта модель больше сфокусирована на выполнении инструкций (дай ответ и пр.), нежели на ведение диалога в чате.

Анонсирована Майкрософт 21 сентября 2023.

Стоимость и производительность такие же, как и у других моделей GPT-3.5 с контекстными окнами 4K. Обучающие данные актуальны на сентябрь 2021 года.

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct заменит существующие модели Instruct, а также text-ada-001, text-babbage-001, text-curie-001 и три модели text-davinci, которые выйдут на пенсию 4 января 2024 г.

Новейшая модель GPT-3.5 Turbo с улучшенным выполнением инструкций, режимом JSON, воспроизводимыми выходными данными, параллельным вызовом функций и многим другим. Возвращает максимум 4096 выходных токенов. Данные обучения: до сентября 2021.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Sonnet 3.7 Thinking с расширенным поиском по интернету и формированием полноценного отчета
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

В процессе запроса
- выбираются наиболее релевантные источники
- из их текста делается выжимка по пользовательскому запросу с помощью gpt-4o-mini, что увеличивает в 2-3 раза число фактической информации, по которой делается анализ. Вызовы gpt-4o-mini для всех источников будет показан в Активности пользователя и оплачивается дополнительно (около 0.5 р. за вызов)

Информация о research и примеры отчета
Примеры отчета Deep 1.0 в PDF

Особенности функционирования

- Будет рассмотрен только запрос пользователя. Предыдущий чат и инструкции будут проигнорированы.
- При работе модель подменяет ваши предыдущие запросы и настройки собственным системным промтом и настройками максимальной генерации - т.е. входной промт будет большим, это нормально.
- Research можно вызывать по API так же, как любую другую нейросетевую модель – просто передайте в последнем сообщении пользователя необходимый запрос.

Минимальный баланс для вызова модели: 250р.

Версия Sonnet 3.7 с расширенным поиском по интернету и анализом источников.
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

В процессе запроса
- выбираются наиболее релевантные источники
- из их текста делается выжимка по пользовательскому запросу с помощью gpt-4o-mini, что увеличивает в 2-3 раза число фактической информации, по которой делается анализ. Вызовы gpt-4o-mini для всех источников будет показан в Активности пользователя и оплачивается дополнительно (около 0.5 р. за вызов)

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 30-50 рублей за запрос.
Минимальный баланс для вызова модели: 70р.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Sonnet 3.7 Thinking с расширенным поиском по интернету и формированием полноценного отчета
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 80-120 рублей за запрос.

Информация о research и примеры отчета
Примеры отчета в PDF

Особенности функционирования

- Будет рассмотрен только запрос пользователя. Предыдущий чат и инструкции будут проигнорированы.
- При работе модель подменяет ваши предыдущие запросы и настройки собственным системным промтом и настройками максимальной генерации - т.е. входной промт будет большим, это нормально.
- Research можно вызывать по API так же, как любую другую нейросетевую модель – просто передайте в последнем сообщении пользователя необходимый запрос.


Минимальный баланс для вызова модели: 200р.

Версия Sonnet 3.7 с расширенным поиском по интернету - при ответе берется 20 источников.
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 10-15 рублей за запрос.
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Компания Anthropic объявила о выпуске новой версии своей языковой модели Claude 3.7 Sonnet. Ключевой особенностью обновления стала интеграция стандартного режима ответов и режима "размышления" в одной нейросети.

В стандартном режиме Claude 3.7 Sonnet представляет собой улучшенную версию Claude 3.5 Sonnet. В режиме "размышления" (аналогичному o3-mini от OpenAI или DeepSeek R1) она анализирует себя перед ответом, что улучшает её производительность в математике, физике, следовании инструкциям, программировании и многих других задачах.

ОСОБЕННОСТИ РАЗМЫШЛЕНИЯ:
Модели Anthropic позволяют задать бюджет токенов на размер размышлений, но это плохо стыкуется с уже имеющимися интерфейсами.
Поэтому для них будет доступно 3 модели с разным параметром "уровень размышлений" OpenAI: low, medium (по умолчанию) и high.

Исходя из уровня размышлений, бюджет на размышления будет определяться как
thinking_budget = max_tokens * effort_thinking_level, где
effort_thinking_level равен 0.8 для high, 0.5 для medium и 0.2 для low.

При этом thinking_budget не может быть меньше 1024 или более 32000 токенов - при выходе за эти границы он будет округляться в сторону границ.

Компания Anthropic объявила о выпуске новой версии своей языковой модели Claude 3.7 Sonnet. Ключевой особенностью обновления стала интеграция стандартного режима ответов и режима "размышления" в одной нейросети.

В стандартном режиме Claude 3.7 Sonnet представляет собой улучшенную версию Claude 3.5 Sonnet. В режиме "размышления" (аналогичному o3-mini от OpenAI или DeepSeek R1) она анализирует себя перед ответом, что улучшает её производительность в математике, физике, следовании инструкциям, программировании и многих других задачах.

ОСОБЕННОСТИ РАЗМЫШЛЕНИЯ:
Модели Anthropic позволяют задать бюджет токенов на размер размышлений, но это плохо стыкуется с уже имеющимися интерфейсами.
Поэтому для них будет доступно 3 модели с разным параметром "уровень размышлений" OpenAI: low, medium (по умолчанию) и high.

Исходя из уровня размышлений, бюджет на размышления будет определяться как
thinking_budget = max_tokens * effort_thinking_level, где
effort_thinking_level равен 0.8 для high, 0.5 для medium и 0.2 для low.

При этом thinking_budget не может быть меньше 1024 или более 32000 токенов - при выходе за эти границы он будет округляться в сторону границ.

Компания Anthropic объявила о выпуске новой версии своей языковой модели Claude 3.7 Sonnet. Ключевой особенностью обновления стала интеграция стандартного режима ответов и режима "размышления" в одной нейросети.

В стандартном режиме Claude 3.7 Sonnet представляет собой улучшенную версию Claude 3.5 Sonnet. В режиме "размышления" (аналогичному o3-mini от OpenAI или DeepSeek R1) она анализирует себя перед ответом, что улучшает её производительность в математике, физике, следовании инструкциям, программировании и многих других задачах.

ОСОБЕННОСТИ РАЗМЫШЛЕНИЯ:
Модели Anthropic позволяют задать бюджет токенов на размер размышлений, но это плохо стыкуется с уже имеющимися интерфейсами.
Поэтому для них будет доступно 3 модели с разным параметром "уровень размышлений" OpenAI: low, medium (по умолчанию) и high.

Исходя из уровня размышлений, бюджет на размышления будет определяться как
thinking_budget = max_tokens * effort_thinking_level, где
effort_thinking_level равен 0.8 для high, 0.5 для medium и 0.2 для low.

При этом thinking_budget не может быть меньше 1024 или более 32000 токенов - при выходе за эти границы он будет округляться в сторону границ.

Компания Anthropic объявила о выпуске новой версии своей языковой модели Claude 3.7 Sonnet. Ключевой особенностью обновления стала интеграция стандартного режима ответов и режима "размышления" в одной нейросети.

В стандартном режиме Claude 3.7 Sonnet представляет собой улучшенную версию Claude 3.5 Sonnet. В режиме "размышления" (аналогичному o3-mini от OpenAI или DeepSeek R1) она анализирует себя перед ответом, что улучшает её производительность в математике, физике, следовании инструкциям, программировании и многих других задачах.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Клод 3.5 Хайку обладает улучшенными возможностями в скорости, точности кодирования и использовании инструментов. Разработанный для достижения высоких результатов в приложениях реального времени, он обеспечивает быстрое время отклика, что крайне важно для динамических задач, таких как чат-взаимодействия и мгновенные предложения по кодированию.

Это делает его особенно подходящим для сред, требующих как скорости, так и точности, таких как разработка программного обеспечения, чат-боты для обслуживания клиентов и системы управления данными.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 8192 токенов

Сегодня мы запускаем Claude 3.5 Sonnet — наш первый релиз в будущей линейке моделей Claude 3.5. Claude 3.5 Sonnet поднимает планку в отрасли по уровню интеллекта, превосходя конкурентные модели и Claude 3 Opus по широкому спектру оценок, с такой же скоростью и стоимостью, как и у нашей средней модели Claude 3 Sonnet.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Клод 3.5 Хайку обладает улучшенными возможностями в скорости, точности кодирования и использовании инструментов. Разработанный для достижения высоких результатов в приложениях реального времени, он обеспечивает быстрое время отклика, что крайне важно для динамических задач, таких как чат-взаимодействия и мгновенные предложения по кодированию.

Это делает его особенно подходящим для сред, требующих как скорости, так и точности, таких как разработка программного обеспечения, чат-боты для обслуживания клиентов и системы управления данными.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 8192 токенов

Сегодня мы запускаем Claude 3.5 Sonnet — наш первый релиз в будущей линейке моделей Claude 3.5. Claude 3.5 Sonnet поднимает планку в отрасли по уровню интеллекта, превосходя конкурентные модели и Claude 3 Opus по широкому спектру оценок, с такой же скоростью и стоимостью, как и у нашей средней модели Claude 3 Sonnet.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude 3 Haiku — самая быстрая и компактная модель Anthropic, обеспечивающая практически мгновенное реагирование. Быстрая и точная целевая производительность.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 4096 токенов

Claude 3 Opus — самая мощная модель Anthropic для решения очень сложных задач. Он может похвастаться высочайшим уровнем производительности, интеллекта, беглости речи и понимания.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude 3 Sonnet — это идеальный баланс интеллекта и скорости для корпоративных рабочих нагрузок. Максимальная полезность по более низкой цене, надежность, сбалансированность для масштабируемых развертываний.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Anthropic: Claude v2.0

Аналог GPT-4 от компании Anthropic - главного конкурента OpenAI, выдающего схожие по качеству ответы.

Отмечу, что Claude v2 дешевле, но по ощущениям не проигрывает GPT-4, если брать текстовую генерацию (в задачах логики она обычно хуже).

Обновлена до последней версии от Anthropic - Claude v2.1 c 200 000 контекста с презентации 21 ноября!

Сонар - легкий, доступный, быстрый и простой в использовании инструмент, теперь с функцией цитирования и возможностью настройки источников.

Sonar Reasoning - это модель рассуждений, предоставляемая Perplexity на основе Deepseek R1.

Она позволяет разработчикам использовать длинные цепочки рассуждений со встроенным веб-поиском.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 127000 токенов

Llama 3.1 Sonar - это новейшее семейство моделей Perplexity. Оно превосходит предыдущие модели Sonar по экономической эффективности, скорости и производительности.

Llama 3.1 Sonar - это новейшее семейство моделей Perplexity. Оно превосходит предыдущие модели Sonar по экономической эффективности, скорости и производительности.

Gemma 3 27B - это новейшая модель Google с открытым исходным кодом, преемник Gemma 2. Она обрабатывает контекстные окна до 128 тысяч токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные возможности в математике, рассуждениях и чате, включая структурированные выходные данные и вызов функций.

Модели Gemma хорошо подходят для различных задач генерации текста, включая ответы на вопросы, обобщение и рассуждение.

Нормально работает на русском языке (рекомендуется температура пониже)

Gemini Flash 2.0 Lite предлагает значительно более быстрое время до первого токена (TTFT) по сравнению с Gemini Flash 1.5, сохраняя при этом качество на уровне более крупных моделей, таких как Gemini Pro 1.5.

Gemini Flash 2.0 предлагает значительно более быстрое время до первого токена (TTFT) по сравнению с Gemini Flash 1.5, сохраняя при этом качество на уровне более крупных моделей, таких как Gemini Pro 1.5.

Новейшая мультимодальная модель Google, поддерживающая изображения и видео в текстовых сообщениях или подсказках чата.

Оптимизирована для языковых задач, таких как:

- Генерация кода
- Генерация текста
- Редактирование текста
- Решение проблем
- Рекомендации
- Извлечение информации
- Извлечение или генерация данных
- ИИ-агенты

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.

Gemini 1.5 Flash-8B оптимизирован для скорости и эффективности, обеспечивая улучшенную производительность в небольших задачах с подсказками, таких как чат, транскрипция и перевод. Благодаря сниженной задержке он очень эффективен для операций в режиме реального времени и в больших масштабах. Эта модель ориентирована на экономически эффективные решения при сохранении высокого качества результатов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 2 27B от Google - это открытая модель, созданная на основе тех же исследований и технологий, которые использовались для создания моделей Gemini.

Модели Gemma хорошо подходят для различных задач генерации текста, включая ответы на вопросы, обобщение и рассуждение.

Нормально работает на русском языке (рекомендуется температура пониже)

Gemma 2 9B от Google - это передовая языковая модель с открытым исходным кодом, которая устанавливает новый стандарт эффективности и производительности в своем классе размеров.

Разработанная для широкого спектра задач, она позволяет разработчикам и исследователям создавать инновационные приложения, сохраняя при этом доступность, безопасность и экономическую эффективность.

Gemini 1.5 Flash — это базовая модель, которая хорошо справляется с различными мультимодальными задачами, такими как визуальное понимание, классификация, обобщение и создание контента из изображений, аудио и видео. Он умеет обрабатывать визуальные и текстовые данные, такие как фотографии, документы, инфографика и снимки экрана.

Gemini 1.5 Flash предназначен для выполнения объемных и высокочастотных задач, где стоимость и задержка имеют значение. При выполнении большинства распространенных задач Flash обеспечивает качество, сравнимое с другими моделями Gemini Pro, при значительно меньших затратах. Flash хорошо подходит для таких приложений, как чат-помощники и создание контента по требованию, где скорость и масштаб имеют значение.

Новейшая мультимодальная модель Google, поддерживающая изображения и видео в текстовых сообщениях или подсказках чата.

Оптимизирована для языковых задач, таких как:

- Генерация кода
- Генерация текста
- Редактирование текста
- Решение проблем
- Рекомендации
- Извлечение информации
- Извлечение или генерация данных
- ИИ-агенты

Версия от мая 2024 г.

PaLM 2 — это флагманская языковая модель Google с улучшенными возможностями многоязычности, рассуждения и генерации кода.

Предназначен для решения задач на естественном языке, текстового и кодового чата, а также генерации кода.

Максимальный размер генерации: 8 192 токена.

Дотренированная версия DeepSeek V3 от 24 марта 2025 - несколько лучшие результаты по всем метрикам.

Версия от альтернативных провайдеров.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 2000 токенов

DeepSeek R1 Distill Llama 70B - это дистиллированная большая языковая модель, основанная на Llama-3.3-70B-Instruct, использующая выходные данные DeepSeek R1.

При использовании рекомендуется добавлять в системный промт фразу "Think step by step"
Максимальный размер выходной генерации для модели: 32000 токенов

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но может не показываться в ответе.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 163840 токенов

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями.

Эта версия также включает в себя анализ результатов Интернет-поиска по запросу пользователя

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

DeepSeek R1 Distill Llama 70B - это дистиллированная большая языковая модель, основанная на Llama-3.3-70B-Instruct, использующая выходные данные DeepSeek R1.

При использовании рекомендуется добавлять в системный промт фразу "Think step by step"
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями.

До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Версия от альтернативных провайдеров.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 2000 токенов

DeepSeek-V3 - это новейшая модель от команды DeepSeek, основанная на возможностях следования инструкциям и программирования предыдущих версий. Предварительно обученная на почти 15 триллионах токенов, согласно представленным оценкам, модель превосходит другие модели с открытым исходным кодом и соперничает с ведущими моделями с закрытым исходным кодом.

Мы представляем DeepSeek-Coder-V2, открытую языковую модель Mixture-of-Experts (MoE), которая достигает результатов, сопоставимых с GPT4-Turbo в задачах, связанных с кодом. Модель была дообучена на 6 триллионах токенов и улучшила свои способности в программировании и математическом рассуждении, сохраняя при этом производительность в общих языковых задачах. DeepSeek-Coder-V2 поддерживает 338 языков программирования и 32К контекст.

Всего параметров: 236B, активных: 21B

Хостинг осуществляется разработчиком DeepSeek, который отмечает, что ваши данные могут быть залогированы и использованы для тренировки.

Передовая языковая модель Mistral для программирования. Codestral специализируется на задачах с низкой задержкой и высокой частотой, таких как заполнение пропусков в коде (FIM), исправление кода и генерация тестов.

Mistral Large 2 2411 - это обновление Mistral Large 2.

Модель свободно владеет английским, французским, испанским, немецким и итальянским языками с высокой грамматической точностью, а её большое контекстное окно позволяет точно извлекать информацию из объёмных документов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Ministral 8B - это модель с 8 миллиардами параметров, отличающаяся уникальным чередующимся паттерном внимания с скользящим окном для более быстрого и эффективного по памяти вывода.

Увы, не очень хороша в русском языке.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Mistral AI представила Mistral NeMo, 12-миллиардную модель, разработанную в сотрудничестве с NVIDIA. Mistral NeMo предлагает большой контекст до 128 тысяч токенов.

Модель тренировалась на многоязычных данных, и, что довольно приятно, графики включают в себя оценки эффективности на русском языке.

Наша новость на Хабре: https://habr.com/ru/news/829822/
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Официальный Instruct-файнтюн Mistral для версии Mixtral 8x22B. Он использует 39 миллиардов активных параметров из 141 миллиарда, обеспечивая беспрецедентную экономическую эффективность для своего размера.

Это флагманская модель Mistral AI, Mistral Large 2 (версия mistral-large-2407). Она основана на прототипе с закрытым исходным кодом и превосходно справляется с рассуждениями, кодом, JSON, чатом и многим другим.

Это флагманская модель Mistral AI с закрытым исходным кодом. Он основан на прототипе с закрытым исходным кодом и превосходно справляется с рассуждениями, кодом, JSON, чатом и многим другим. В тестах он сравнивается со многими флагманскими моделями других компаний.

В настоящее время эта модель оснащена Mixtral-8X7B-v0.1, редкой смесью экспертной модели с 12B активными параметрами. Он лучше рассуждает, демонстрирует больше возможностей, может создавать код и рассуждать о нем, а также является многоязычным, поддерживая английский, французский, немецкий, итальянский и испанский языки.

Эта модель в настоящее время работает на базе Mistral-7B-v0.2 и включает в себя «лучшую» тонкую настройку, чем Mistral 7B , вдохновленную опенсорсом. Его лучше всего использовать для больших задач пакетной обработки, где стоимость является важным фактором, но возможности рассуждения не имеют решающего значения.

Предварительно обученная генеративная разреженная смесь экспертов от Mistral AI для использования в чате и инструкциях. Включает 8 экспертов (сети прямого распространения) для 47B параметров.

Mistral Small 3.1 24B Instruct - это усовершенствованная версия модели Mistral Small 3 (2501), обладающая 24 миллиардами параметров и расширенными мультимодальными возможностями.

Mistral Small 3 - это языковая модель с 24 миллиардами параметров, оптимизированная для выполнения типовых задач ИИ с низкой задержкой. Выпущенная под лицензией Apache 2.0, она представлена как в предварительно обученной версии, так и в версии, настроенной на выполнение инструкций, предназначенных для эффективного локального развертывания.

Модель достигает 81% точности в тестировании MMLU и демонстрирует результаты, сопоставимые с более крупными моделями, такими как Llama 3.3 70B и Qwen 32B, при этом работая в три раза быстрее на аналогичном оборудовании.

Команда Mistral AI представила Mistral 7B — открытую языковую модель из 7,3 миллиардов параметров, которая превосходит вдвое большую модель Llama 2 13B на всех бенчмарках. При этом Mistral 7B достигает сравнимых результатов с Code Llama 2 в задачах генерации и исправления кода, хотя она не дообучалась специально для этих задач. Mistral 7B удалось достичь такого результата благодаря grouped-query механизму внимания и скользящему окну внимания (sliding window attention) при обучении на длинных последовательностях.

29 мая модель обновлена до версии 0.3

Вердикт автора VseGPT: на английском справляется относительно неплохо, на русском сильно хуже. Но цена за 1000 символов очень низкая.

command-r-plus-08-2024 - это обновление Command R+ с примерно на 50% более высокой пропускной способностью и на 25% меньшей задержкой по сравнению с предыдущей версией Command R+

command-r-08-2024 - это обновление Command R с улучшенной производительностью для многоязычной генерации с дополнением извлечения (RAG) и использования инструментов. В более широком смысле, она лучше справляется с математикой, кодом и рассуждениями и конкурентоспособна с предыдущей версией более крупной модели Command R+.

Command R+ — это новый масштабируемый LLM от Cohere с расширенными возможностями извлечения дополненной генерации (RAG), предназначенный для минимизации неточностей и обеспечения цитирования, что делает его идеальным для использования в бизнесе.

Анонс: https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Command-R — это диалоговая модель, основанная на выполнении инструкций, которая выполняет языковые задачи более качественно, более надежно и с более длинным контекстом, чем предыдущие модели. Его можно использовать для сложных рабочих процессов, таких как генерация кода, расширенная генерация извлечения (RAG), использование инструментов и агентов.

Анонс: https://txt.cohere.com/command-r/

Command R7B (12-2024) - это небольшое, быстрое обновление модели Command R+, выпущенное в декабре 2024 года. Она отлично справляется с RAG, использованием инструментов, агентами и подобными задачами, требующими сложных рассуждений и множества этапов.

QwQ - это модель рассуждений серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная к мышлению и рассуждению, может достичь значительно улучшенной производительности в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B - это модель рассуждений среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с современными моделями рассуждений, такими как DeepSeek-R1, o1-mini.

Данный вариант быстрый, до 300 токенов с секунду

Версия с поддержкой structured outputs
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

QwQ-32B-Preview - это экспериментальная исследовательская модель, направленная на развитие возможностей ИИ в области рассуждений, разработанная командой Qwen.

Администрация: для русского языка рекомендуем пониженную температуру, около 0.3-0.7

Как предварительная версия, она демонстрирует многообещающие аналитические способности, но имеет несколько важных ограничений:

- Смешение языков и переключение кодов: Модель может смешивать языки или неожиданно переключаться между ними, что влияет на ясность ответов.
- Рекурсивные циклы рассуждений: Модель может входить в циклические паттерны рассуждений, приводящие к длительным ответам без окончательного вывода.
- Безопасность и этические соображения: Модель требует усиленных мер безопасности для обеспечения надежной и безопасной работы, и пользователи должны проявлять осторожность при её развертывании.
- Ограничения производительности и тестирования: Модель отлично справляется с математикой и программированием, но имеет возможности для улучшения в других областях, таких как здравый смысл и понимание нюансов языка.

Qwen2.5-Coder - это новейшая серия специализированных языковых моделей Qwen для работы с кодом (ранее известных как CodeQwen). Qwen2.5-Coder предлагает следующие улучшения по сравнению с CodeQwen1.5:

Значительные улучшения в генерации кода, логическом анализе кода и исправлении ошибок.
Более комплексная основа для практических приложений, таких как Код-агенты. Не только улучшение возможностей программирования, но и сохранение сильных сторон в математике и общих компетенциях.

Qwen2.5 7B - это новейшая серия больших языковых моделей Qwen.

Многоязычная поддержка более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.

Для работы с русским рекомендуется: пониженная температура 0.5, а также 0 штрафы за присутствие и частоту.

Qwen2.5 72B - это последняя серия больших языковых моделей Qwen. Qwen2.5 приносит следующие улучшения по сравнению с Qwen2:

Значительно больше знаний и значительно улучшенные возможности в кодировании и математике благодаря нашим специализированным экспертным моделям в этих областях.

Значительные улучшения в следовании инструкциям, генерации длинных текстов (более 8 тысяч токенов), понимании структурированных данных (например, таблиц) и генерации структурированных выходных данных, особенно JSON. Более устойчива к разнообразию системных подсказок, улучшая реализацию ролевых игр и настройку условий для чат-ботов.

Поддержка длинного контекста до 128 тысяч токенов и возможность генерировать до 8 тысяч токенов.

Многоязычная поддержка более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.

Большая модель Qwen, превосходящая по разным показателям Llama3 70B.
Неплохо работает с русским языком.

Qwen-Max обеспечивает наилучшую производительность вывода среди моделей Qwen, особенно для сложных многоэтапных задач
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen-Plus предоставляет сбалансированное сочетание производительности, скорости и стоимости.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen-Turbo обеспечивает высокую скорость и низкую стоимость, подходит для простых задач
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Amazon Nova Pro 1.0 - это многофункциональная мультимодальная модель от Amazon, ориентированная на обеспечение сочетания точности, скорости и экономичности для широкого спектра задач. По состоянию на декабрь 2024 года она достигает передовых результатов в ключевых тестах, включая визуальные вопросы и ответы (TextVQA) и понимание видео (VATEX).

Amazon Nova Pro демонстрирует высокие способности в обработке как визуальной, так и текстовой информации, а также в анализе финансовых документов.

Amazon Nova Lite 1.0 - это очень бюджетная мультимодальная модель от Amazon.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Amazon Nova Micro 1.0 - это текстовая модель, обеспечивающая самую низкую задержку ответов среди семейства моделей Amazon Nova при очень низкой стоимости. С контекстной длиной в 128 тысяч токенов и оптимизацией для скорости и экономичности, Amazon Nova Micro отлично справляется с такими задачами, как суммаризация текста, перевод, классификация контента, интерактивный чат и мозговой штурм. Она обладает базовыми способностями к математическим вычислениям и программированию.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Модель представляет микс из Сайги, Вихрь, и ряда англоязычных моделей с целью получить хорошую модель для русскоязычного ролеплея.

Модель показала высокие результаты в ролеплей рейтинге.

Версия Сайги на базе MistralNemo 12B. Автор: Илья Гусев

Уникальная фича модели — расцензурированность и ориентация на role-play. Обучена abliterated версии Немо, и из и SFT, и SimPO датасетов вычищены отказы.

К сожалению, ввиду особенностей инференса, не даем гарантий, что роль system упоминается в темплейте корректно. В случае проблем исключите роль system из чата.

Описание от команды VikhrModels

Vikhr-Nemo - это наша флагманская унимодальная LLM (Large Language Model) представляющая из себя улучшенную версию mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 командой VikhrModels, адаптированную преимущественно для русского и английского языков. Для ее обучения мы использовали несколько этапов включающих в себя SFT и SMPO - нашу собственную вариацию DPO, подробнее читайте в секции "Как эта модель создавалась".

Модель оптимизированна для различных вариантов использования, включая ризонинг, суммаризацию, код, roleplay, поддержание диалога. Vikhr-Nemo обладает возможностью многоязычной генерации, и высокопроизводительными возможностями RAG. Модель иммет лучшие оценки среди прочих на наших инструктивных и RAG бенчарках и, поэтому, мы верим, что в некоторых задачах (например, RAG) может быть не хуже gpt-4o-mini от OpenAI.

Vikhr-Llama3.1 - это унимодальная LLM (Large Language Model) на 8B параметров представляющая из себя улучшенную версию meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct командой VikhrModels, адаптированную преимущественно для русского и английского языков. Для обучения использовались несколько этапов включающих в себя SFT и SMPO.

Модель оптимизирована для различных вариантов использования, включая ризонинг, суммаризацию, код, roleplay, поддержание диалога. Vikhr-Llama обладает возможностью многоязычной генерации, и высокопроизводительными возможностями RAG. Модель иммет лучшие оценки среди прочих на наших инструктивных и RAG бенчарках и, поэтому, мы верим, что во многих задачах может быть лучше чем gpt-3.5-turbo от OpenAI.

Версия Сайги для LLama3 8B

Вызов позволяет конвертировать файлы DOCX, PDF в текст через API.

(Ввиду сложности процесса мы не гарантируем точность результатов в 100% случаев)

Пример вызова доступен на странице документации API.

Meta Llama 3.3 - это многоязычная языковая модель большого масштаба (LLM), предварительно обученная и настроенная на выполнение инструкций, размером 70B (текст на входе/текст на выходе). Текстовая модель Llama 3.3, настроенная на выполнение инструкций, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные модели с открытым и закрытым исходным кодом по общепринятым отраслевым показателям.

По бенчмаркам сопоставима с Llama 3.1 405B

Модель использует квантизацию bf16

Специализированная модель для ролевых игр и написания историй, полная тонкая настройка Qwen2.5-72B на основе смеси синтетических и естественных данных.

Использует смесь данных Celeste 70B 0.1, значительно расширенную для улучшения универсальности, креативности и "характера" итоговой модели.

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.

Meta Llama 3.3 - это многоязычная языковая модель большого масштаба (LLM), предварительно обученная и настроенная на выполнение инструкций, размером 70B (текст на входе/текст на выходе). Текстовая модель Llama 3.3, настроенная на выполнение инструкций, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные модели с открытым и закрытым исходным кодом по общепринятым отраслевым показателям.

По бенчмаркам сопоставима с Llama 3.1 405B

Модель использует квантизацию bf16

Отвечает с учетом онлайн-источников - за это берется дополнительная плата в размере вызова.

В серии MiniMax-01 мы совершили смелую инновацию: впервые в крупном масштабе мы внедрили новый механизм Lightning Attention, предлагая альтернативу традиционной архитектуре Transformer. Эта модель насчитывает впечатляющие 456 миллиардов параметров, из которых 45,9 миллиардов параметров активируются при каждом выводе. Её общая производительность находится на уровне ведущих мировых моделей, при этом она эффективно обрабатывает самую длинную в мире контекстную длину до 4 миллионов токенов (в рамках сервиса доступен контекст до 1 млн токенов)

Euryale L3.3 70B - это модель от Sao10k, ориентированная на креативную ролевую игру. Она является преемником Euryale L3 70B v2.2.

EVA Llama 3.33 70b - это специализированная модель для ролевых игр и написания историй. Это полнопараметрическая точная настройка Llama-3.3-70B-Instruct на основе смеси синтетических и естественных данных.

Она использует смесь данных Celeste 70B 0.1, значительно расширяя её для улучшения универсальности, креативности и "характера" результирующей модели.

Версия Llama 3.3 70B с поддержкой structured outputs
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Грок 2 1212 представляет значительные улучшения в точности, соблюдении инструкций и многоязычной поддержке, что делает его мощным и гибким выбором для разработчиков, ищущих легко управляемую, интеллектуальную модель.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Meta Llama 3.3 - это многоязычная языковая модель большого масштаба (LLM), предварительно обученная и настроенная на выполнение инструкций, размером 70B (текст на входе/текст на выходе). Текстовая модель Llama 3.3, настроенная на выполнение инструкций, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные модели с открытым и закрытым исходным кодом по общепринятым отраслевым показателям.

По бенчмаркам сопоставима с Llama 3.1 405B

Модель использует квантизацию bf16

Специализированная модель для ролевых игр и написания историй, полная тонкая настройка Qwen2.5-72B на основе смеси синтетических и естественных данных.

Использует смесь данных Celeste 70B 0.1, значительно расширенную для улучшения универсальности, креативности и "характера" итоговой модели.

Новая модель Nemotron от NVidia.

К сожалению, русский у этой модели не очень хорош.

Rocinante 12B разработан для увлекательного повествования и богатой прозы.

Ранние тестировщики сообщали о:

Расширенном словарном запасе с уникальным и выразительным выбором слов
Улучшенной креативности для создания ярких повествований
Наполненных приключениями и захватывающих историях

Grok Beta - это передовая языковая модель xAI с современными возможностями рассуждения, наиболее подходящая для сложных и многоэтапных задач.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Новая модель LLama 3.2 90B

Llama 3.2 3B - это многоязычная модель большого языка с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для продвинутых задач обработки естественного языка, таких как генерация диалогов, рассуждения и обобщение. Разработанная с использованием новейшей архитектуры трансформеров, она поддерживает восемь языков, включая английский, испанский и хинди, и адаптируема для дополнительных языков.

Обученная на 9 триллионах токенов, модель Llama 3.2B отлично справляется с выполнением инструкций, сложными рассуждениями и использованием инструментов. Её сбалансированная производительность делает её идеальной для приложений, требующих точности и эффективности в генерации текста в многоязычных средах.

Это модель для креативных ролевых игр и написания историй, использующая nothingiisreal/mn-celeste-12b в качестве основы и объединенная с intervitens/mini-magnum-12b-v1.1 с помощью метода TIES.

Хотя в целом модель больше похожа на Magnum, она остается очень креативной, с приятным стилем письма. Рекомендуется для людей, желающих большего разнообразия, чем Magnum, и в то же время более многословной прозы, чем Celeste.

Euryale L3.1 70B v2.2 - это модель, ориентированная на креативную ролевую игру, созданная Sao10k. Она является преемником Euryale L3 70B v2.1, но уже на базе модели Llama 3.1, которая значительно лучше работает с русским языком.

Гермес 3 - это универсальная языковая модель со многими улучшениями по сравнению с Гермесом 2, включая продвинутые агентные возможности, гораздо лучшее ролевое взаимодействие, рассуждение, многоходовую беседу, согласованность длинного контекста и улучшения по всем направлениям.

Гермес 3 405B - это полнопараметрическая доводка базовой модели Llama-3.1 405B уровня передовых технологий, ориентированная на согласование языковых моделей с пользователем, с мощными возможностями управления и контроля, предоставляемыми конечному пользователю.

Специализированная модель для написания историй и ролевых игр, основанная на Mistral's NeMo 12B Instruct. Дообучена на отобранных наборах данных, включая Reddit Writing Prompts и Opus Instruct 25K.

Эта модель превосходно справляется с творческим письмом. Она демонстрирует замечательную универсальность разного рода сценариях, с сильными возможностями управления вне роли (OOC), что позволяет точно контролировать направление повествования и поведение персонажей.

Давно ожидаемая модель Llama3 405B.

По результатам бенчмарков сравнима с GPT-4o и Sonnet.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

От создателя Голиафа, Magnum 72B - это первая модель из нового семейства, разработанного для достижения уровня прозы моделей Claude 3, в частности Opus и Sonnet.

Модель основана на Qwen2 72B и обучена на 55 миллионах токенов тщательно отобранных данных ролевых игр (RP).

Nemotron-4-340B-Instruct - это англоязычная модель чата, оптимизированная для генерации синтетических данных. Эта крупная языковая модель (LLM) является доработанной версией Nemotron-4-340B-Base, разработанной для одно- и многоходовых сценариев чата с контекстной длиной 4096 токенов.

Базовая модель была предварительно обучена на 9 триллионах токенов из разнообразных английских текстов, более 50 естественных языков и более 40 языков программирования. Инструктивная модель прошла дополнительные этапы настройки:

- Супервизированное дообучение (SFT)
- Прямая оптимизация предпочтений (DPO)
- Оптимизация предпочтений с учетом вознаграждения (RPO)

В процессе выравнивания использовалось примерно 20 тыс. образцов, аннотированных человеком, в то время как 98% данных для дообучения были синтетически сгенерированы.

Модель умеет работать с русским языком

Модель, ориентированная на креативную ролевую игру от Sao10k.

- Лучшее соблюдение подсказок.
- Лучшая анатомия / пространственное восприятие.
- Гораздо лучше адаптируется к уникальным и нестандартным форматам / форматам ответов.
- Очень креативная, много уникальных идей.
- Без фильтров

Базируется на Llama3 70B

Llama 3 70B finetune, созданный на основе ролевых данных и расширенным контекстом. Находясь в балансе между ERP и RP, Lumimaid был разработан, чтобы быть серьезным, но без цензуры, когда это необходимо.

Для повышения общего уровня интеллекта и возможностей чата около 40 % обучающих данных не были ролевыми. Это обеспечивает широкий доступ к знаниям, но при этом ролевая игра остается основным вариантом применения.

Используется int4 квантизация для обработки запросов.

Phi-3 Mini — это мощная модель размером 3.8B, предназначенная для углубленного понимания языка, рассуждения и выполнения инструкций. Оптимизированная за счет контролируемой тонкой настройки и настройки предпочтений, она превосходно справляется с задачами, связанными со здравым смыслом, математикой, логическим рассуждением и обработкой кода.

На момент выпуска Phi-3 Medium продемонстрировала самые современные характеристики среди легких моделей. Эта модель обучена на автономном наборе данных с конечной датой октября 2023 года.

Phi-3 Medium — это мощная модель с 14 миллиардами параметров, предназначенная для углубленного понимания языка, рассуждения и выполнения инструкций. Оптимизированная за счет контролируемой тонкой настройки и настройки предпочтений, она превосходно справляется с задачами, связанными со здравым смыслом, математикой, логическим рассуждением и обработкой кода.

На момент выпуска Phi-3 Medium продемонстрировала самые современные характеристики среди легких моделей. В тесте MMLU-Pro модель даже приблизилась к уровню производительности Llama3 70B.

Llama 3 8B finetune, созданный на основе ролевых данных и расширенным контекстом. Находясь в балансе между ERP и RP, Lumimaid был разработан, чтобы быть серьезным, но без цензуры, когда это необходимо.

Для повышения общего уровня интеллекта и возможностей чата около 40 % обучающих данных не были ролевыми. Это обеспечивает широкий доступ к знаниям, но при этом ролевая игра остается основным вариантом применения.

Топовая опенсорс модель LLaMA v3 70B - по метрикам сравнимая с Claude 3 Sonnet.

Последняя базовая опенсорс модель Llama v3 размером 8B.
По тестам превосходит предыдущего гиганта Llama2 70B.

WizardLM-2 7B — это уменьшенный вариант последней модели Wizard от Microsoft AI. Она самая быстрая и обеспечивает производительность, сопоставимую с существующими ведущими моделями с открытым исходным кодом, в 10 раз более крупными.

Это усовершенствованная версия Mistral 7B Instruct , использующая ту же технику, что и WizardLM-2 8x22B .

WizardLM-2 8x22B — самая совершенная модель Wizard от Microsoft AI. Она демонстрирует высокую конкурентоспособность по сравнению с ведущими проприетарными моделями и неизменно превосходит все существующие современные модели с открытым исходным кодом.

DBRX - это новая открытая модель большого языка, разработанная Databricks. При 132B она превосходит существующие открытые LLM, такие как Llama 270B и Mixtral-8x7B, на стандартных отраслевых бенчмарках для понимания языка, программирования, математики и логики.

Она использует архитектуру MoE с большим количеством экспертов. 36B параметров активны на любом вводе. Она был предварительно обучена на 12T токенах текста и кода. По сравнению с другими открытыми моделями MoE, такими как Mixtral-8x7B и Grok-1, DBRX использует большее количество меньших экспертов.

Midnight Rose - это уникальная нейросетевая модель, созданная специально для написания захватывающих историй и увлекательных ролевых игр. Она является преемницей таких известных моделей, как Rogue Rose и Aurora Nights, объединяя в себе лучшие качества каждой из них.

Благодаря сложному "генеалогическому древу", Midnight Rose унаследовала выдающиеся способности своих предшественников - более ранних версий Midnight Rose и Wizard Tulu Dolphin 70B. Эта модель была тщательно настроена командой sophosympatheia, чтобы производить объемные и детализированные тексты, которые подарят вам незабываемые впечатления от чтения или игры.

Веса модели:
https://huggingface.co/sophosympatheia/Midnight-Rose-70B-v2.0.3

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO — это новая флагманская модель Nous Research, обученная на Mixtral 8x7B MoE LLM .

Модель была обучена на более чем 1 000 000 записей, в основном данных, сгенерированных GPT-4 , а также других высококачественных данных из открытых наборов данных в среде ИИ, что позволило достичь высочайшего уровня производительности при выполнении различных задач.

Это файнтюн Mixtral-8x7b на данных до 16к токенов. Он отлично справляется с задачами кодирования благодаря обширным тренировкам с задачами кодогенерации и известен своим послушанием, хотя у него отсутствует настройка DPO.

OpenHermes 2 обучен на 900 тыс. инструкций и превосходит все предыдущие версии Hermes 13B и ниже и соответствует 70B в некоторых тестах.

OpenHermes 2.5 - это продолжение модели OpenHermes 2, обученное на дополнительных наборах данных кода. Потенциально самым интересным результатом обучения с хорошим соотношением (около 7–14% от общего набора данных) инструкций по коду было то, что они улучшили несколько тестов, не связанных с кодом, включая набор TruthfulQA, AGIEval и GPT4All. Тем не менее, это снизило оценку теста BigBench, но в целом чистый прирост значителен.

Объединение нескольких моделей для получения эффективно модели для ролевого взаимодействия. Базируется на Mistral 7B.

OpenChat - это инновационная библиотека языковых моделей с открытым исходным кодом, настроенная с помощью C-RLFT - стратегии, вдохновленной автономным обучением с подкреплением.

По бенчмаркам разработчика, модель сравнима по уровню с ChatGPT марта 2023 года.

Модель довольно хорошо работает на русском даже без переводчика; рекомендуемые параметры: temperature около 0.7, top_p = 0.95. Временно испытывает проблемы при установке ненулевого "штрафа за присутствие" и "штрафа за частоту"

https://huggingface.co/openchat/openchat_3.5

Модель, хорошо подходящая для ролевого взаимодействия.

Идеально для английского языка; для русского будет чуть хуже.

Из серии Mytho моделей, сделана поверх Llama2 13b

Очень популярна на Западе для самых разных запросов, включая ролеплей.

Очень низкая цена - 13B модель по цене 7B.

Translate-версия OpenChat 7B

Mythalion 13B с дополнительной функциональностью.

Весь вход переводится на английский язык.
Весь выход переводится на русский язык.

Это позволяет взаимодействовать с моделью "как бы на английском языке", который модель понимает лучше.

ВАЖНО: При работе с этой моделью ваши данные будут отсылаться в Google Translate или другому провайдеру перевода. Имейте это ввиду.

Mistral 7B Instruct v0.1 с дополнительной функциональностью.

Весь вход переводится на английский язык.
Весь выход переводится на русский язык.

Это позволяет взаимодействовать с моделью "как бы на английском языке", который модель понимает лучше.

ВАЖНО: При работе с этой моделью ваши данные будут отсылаться в Google Translate или другому провайдеру перевода. Имейте это ввиду.

Модель Mistral 3 24B, дотюненая на ролеплей.

Размышляющая модель QwQ-32B, дотюненая на ролеплей.

Размышляющая модель QwQ-32B, дотюненая на выключение этических фильтров

Модель представляет микс из Сайги, Вихрь, и ряда англоязычных моделей с целью получить хорошую модель для русскоязычного ролеплея.

Модель показала высокие результаты в ролеплей рейтинге.

Обновленная специализированная модель для ролевых игр и написания историй, файнтюн Qwen2.5-72B на смеси синтетических и естественных данных.
Использует набор данных Celeste 70B 0.1, значительно расширенный для улучшения универсальности, креативности и "характера" результирующей модели.

Примечания к версии 0.1: Обработанный заново набор данных (через Cahvay для 32B 0.2, использован также здесь), скорректированная конфигурация обучения для 8xH100 SXM. Значительные улучшения в следовании инструкциям, понимании длинного контекста и общей согласованности по сравнению с v0.0.

Версия Сайги на базе MistralNemo 12B. Автор: Илья Гусев

Уникальная фича модели — расцензурированность и ориентация на role-play. Обучена abliterated версии Немо, и из и SFT, и SimPO датасетов вычищены отказы.

К сожалению, ввиду особенностей инференса, не даем гарантий, что роль system упоминается в темплейте корректно. В случае проблем исключите роль system из чата.

Специализированная модель для ролевых игр и написания историй, файнтюн Qwen2.5-72B на смеси синтетических и естественных данных.
Использует набор данных Celeste 70B 0.1, значительно расширенный для улучшения универсальности, креативности и "характера" результирующей модели.

Файнтюн версии Qwen2.5-72B, который значительно реже отказывается отвечать.

Ролеплейная модель Starcannon версия 3

Месяц назад мы выпустили первую серию математических LLM - Qwen2-Math - из нашего семейства Qwen. Сегодня мы обновили его и сделали открытым исходный код серии Qwen2.5-Math, включая базовые модели Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B, модели, настроенные на инструкции Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct, и математическую модель вознаграждения Qwen2.5-Math-RM-72B.

В отличие от серии Qwen2-Math, которая поддерживает только использование Chain-of-Thought (CoT) для решения математических задач на английском языке, серия Qwen2.5-Math расширена для поддержки использования как CoT, так и Tool-integrated Reasoning (TIR) для решения математических задач как на китайском, так и на английском языках. Модели серии Qwen2.5-Math достигли значительного улучшения производительности по сравнению с моделями серии Qwen2-Math на китайских и английских математических эталонных тестах с использованием CoT.

Описание от команды VikhrModels

Vikhr-Nemo - это наша флагманская унимодальная LLM (Large Language Model) представляющая из себя улучшенную версию mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 командой VikhrModels, адаптированную преимущественно для русского и английского языков. Для ее обучения мы использовали несколько этапов включающих в себя SFT и SMPO - нашу собственную вариацию DPO, подробнее читайте в секции "Как эта модель создавалась".

Модель оптимизированна для различных вариантов использования, включая ризонинг, суммаризацию, код, roleplay, поддержание диалога. Vikhr-Nemo обладает возможностью многоязычной генерации, и высокопроизводительными возможностями RAG. Модель иммет лучшие оценки среди прочих на наших инструктивных и RAG бенчарках и, поэтому, мы верим, что в некоторых задачах (например, RAG) может быть не хуже gpt-4o-mini от OpenAI.

Vikhr-Llama3.1 - это унимодальная LLM (Large Language Model) на 8B параметров представляющая из себя улучшенную версию meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct командой VikhrModels, адаптированную преимущественно для русского и английского языков. Для обучения использовались несколько этапов включающих в себя SFT и SMPO.

Модель оптимизирована для различных вариантов использования, включая ризонинг, суммаризацию, код, roleplay, поддержание диалога. Vikhr-Llama обладает возможностью многоязычной генерации, и высокопроизводительными возможностями RAG. Модель иммет лучшие оценки среди прочих на наших инструктивных и RAG бенчарках и, поэтому, мы верим, что во многих задачах может быть лучше чем gpt-3.5-turbo от OpenAI.

Топовая модель для решения математических задач на английском - превосходит GPT-4o по метрикам.

Один из первых тюнов Llama 2, вышедший 30 марта 2023

https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/

Довольно сильный файюнтюн Smaug теперь и на базе Qwen 72B, с расширенным контекстом 16 000 токенов.

Мы создали Tess-v2.5.2, новейшую передовую модель в серии больших языковых моделей (LLM) Tess. Tess, сокращение от Tesoro (Сокровище на итальянском), - это флагманская серия LLM, созданная Мигелем Тиссерой. Tess-v2.5.2 приносит значительные улучшения в способностях рассуждения, кодирования и математики. В настоящее время это модель №1 с открытым весом при оценке по MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Она набирает больше баллов, чем все другие модели с открытым весом, включая Qwen2-72B-Instruct, Llama3-70B-Instruct, Mixtral-8x22B-Instruct и DBRX-Instruct. Более того, при оценке по MMLU, модель Tess-v2.5.2 (Qwen2-72B) превосходит даже передовые закрытые модели Gemini-1.0-Ultra, Gemini-1.5-Pro, Mistral-Large и Claude-3-Sonnet.

Доработка Magnum-72B от Undi95

Модель от Sao10K, известного своими ролеплейными моделями.

Эта модель представляет собой многоуровневое SLERP-слияние нескольких вариантов Llama 3 70B, в основном для ролеплей задач.

Пример генерации:

Ты - персонаж Аква из аниме Коносуба. Скажи что-нибудь в характере персонажа.

Модель:
Вздыхает Ох, опять эти люди... Они не понимают, что я - Аква, богиня воды! Я создала этот мир, и я могу его уничтожить. Но вместо того, чтобы поклоняться мне, они предпочитают отправлять меня на задания и требовать, чтобы я выполняла их прихоти. Брезгливо морщит нос И эти грязные, мерзкие монстры, которые я должна убивать... Скрещивает руки на груди Я не для этого создана. Я - богиня, а не убийца. Вздыхает Но что я могу сделать? Я обещала помочь этим людям, и я не могу нарушить свое слово. Склоняет голову Я - Аква, богиня воды, и я выполню свой долг. Вздыхает Даже если это будет означать, что я должна будет убивать монстров и выполнять прихоти этих людей. Склоняет голову и закрывает глаза Ох, если бы только они знали, что я на самом деле... Шепчет Богиня...

Эта модель представляет собой 50/50 SLERP-слияние между crestf411/L3-70B-daybreak-storywriter-v0.4 и tenyx/Llama3-TenyxChat-70B и нацелена на написание историй и ролеплей.

За основу взята LLama3 70B.

Одна из самых компактных ролеплей моделей, которую можно запустить локально, с хорошими отзывами.

Эта модель была создана с использованием нового рецепта Smaug для улучшения производительности в реальных многоходовых разговорах, примененного к meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct.

Модель значительно превосходит Llama-3-70B-Instruct и находится на одном уровне с GPT-4-Turbo по результатам MT-Bench (см. ниже).

Smaug-Llama-3-70B-Instruct в настоящее время является лучшей моделью с открытым исходным кодом на Arena-Hard! Она также почти не уступает Claude Opus

Это Suzume 8B, многоязычная доработка Llama 3 (meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct).

Llama 3 показала отличные результаты во многих тестах на английском языке.
Однако, похоже, она также была настроена в основном на английских данных, что означает, что она будет отвечать на английском, даже если запрос сделан на других языках.

Мы доработали Llama 3 на почти 90 000 многоязычных разговоров, что означает, что эта модель обладает интеллектом Llama 3, но с дополнительной способностью общаться на большем количестве языков.

Версия Сайги для LLama3 8B

Флагманская модель для генерации изображений от OpenAI

Цены за 1 изображение:
Качество standard:
- 1024x1024 - 7 р. 76 к.
- 1024x1792 - 15 р. 52 к.
- 1792x1024 - 15 р. 52 к.

Качество hd:
- 1024x1024 - 15 р. 52 к.
- 1024x1792 - 23 р. 28 к.
- 1792x1024 - 23 р. 28 к.

Модель для генерации изображений от OpenAI (несколько устарела с выходом Dall-E 3)

Цены за 1 изображение:
Качество standard:
- 1024x1024 - 3 р. 88 к.
- 512x512 - 3 р. 50 к.
- 256x256 - 3 р. 10 к.

14.9 рублей за генерацию

Модель поддерживает разрешения
- 512x512
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

14.9 рублей за генерацию

Модель поддерживает разрешения
- 512x512
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

4.0 рублей за 512x512
7.5 рублей за остальные разрешения

Модель поддерживает разрешения
- 512x512
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает дополнительные параметры в body_json:
- "guidance_scale" (по умолчанию 3.5)

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

0.9 рублей за 512x512
1.8 рублей за остальные разрешения

Модель поддерживает разрешения
- 512x512
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

Опенсорсная text-to-image модель, сравнимая с DALLE

Модель поддерживает разрешения
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает дополнительные параметры в body_json:
- "cfg_scale" (по умолчанию 3)
- "negative_prompt" (по умолчанию "bad quality, worse quality")

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)
Модель поддерживает разрешения
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает дополнительные параметры в body_json:
- "cfg_scale" (по умолчанию 7)
- "negative_prompt" (по умолчанию "bad quality, worse quality")

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

Модель генерации изображений от stability.ai.

Модель поддерживает разрешения
- 1024x1024
- 1152x896
- 896x1152
- 1216x832
- 832x1216
- 1344x768
- 768x1344
- 1536x640
- 640x1536

Модель поддерживает дополнительные параметры в body_json:
- "cfg_scale" (по умолчанию 7)
- "negative_prompt" (по умолчанию "bad quality, worse quality")

Модель поддерживает ТОЛЬКО response_format="b64_json"

С цензурой - если запрос не проходит safety_check, будет возвращен черный квадрат. По вопросам отключения напишите на support (пока не поддерживается)

Модель, предназначенная для тестирования API.
Возвращает простой рисунок с запросом и выбранным размером.

Поддерживает response_format="url" и response_format="b64_json"

Модель для текстовых эмбеддингов от OpenAI

Модель Llama 90B Vision - это первоклассная мультимодальная модель с 90 миллиардами параметров, разработанная для самых сложных задач визуального мышления и языкового анализа.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 3 27B, vision-версия
Минимальный баланс для вызова модели: 1р.

Mistral Small 3.1 24B Instruct - это усовершенствованная версия модели Mistral Small 3 (2501), обладающая 24 миллиардами параметров и расширенными мультимодальными возможностями.
Минимальный баланс для вызова модели: 1р.

Вариант Claude 3.7 Sonnet для обработки изображений
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Google: Gemini Flash 2.0
Минимальный баланс для вызова модели: 1р.

Qwen2.5 VL 72B - это мультимодальная LLM от команды Qwen.

Qwen2.5-VL искусно распознает обычные объекты, такие как цветы, птицы, рыбы и насекомые. Он также весьма способен анализировать тексты, диаграммы, значки, графику и макеты внутри изображений.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.
Минимальный баланс для вызова модели: 30р.

Модель Llama 90B Vision - это первоклассная мультимодальная модель с 90 миллиардами параметров, разработанная для самых сложных задач визуального мышления и языкового анализа.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.

Llama 3.2 11B Vision - это мультимодальная модель с 11 миллиардами параметров, разработанная для решения задач, сочетающих визуальные и текстовые данные. Она отлично справляется с такими задачами, как подписи к изображениям и визуальные вопросы и ответы, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным рассуждением. Предварительно обученная на огромном наборе данных пар изображений и текста, она хорошо работает в сложном, высокоточном анализе изображений.
Минимальный баланс для вызова модели: 10р.

Первая модель преобразования изображения в текст от Mistral AI.
Минимальный баланс для вызова модели: 30р.

Qwen2 VL 72B - это мультимодальная LLM от команды Qwen со следующими ключевыми улучшениями:

Передовое понимание изображений различного разрешения и соотношения сторон: Qwen2-VL достигает наилучших результатов в тестах на визуальное понимание, включая MathVista, DocVQA, RealWorldQA, MTVQA и др.

Агент, способный управлять вашими мобильными устройствами, роботами и т.д.: благодаря способностям к сложным рассуждениям и принятию решений, Qwen2-VL может быть интегрирован с такими устройствами, как мобильные телефоны, роботы и т.д., для автоматического управления на основе визуальной среды и текстовых инструкций.

Многоязычная поддержка: для обслуживания глобальных пользователей, помимо английского и китайского, Qwen2-VL теперь поддерживает понимание текстов на разных языках внутри изображений, включая большинство европейских языков, японский, корейский, арабский, вьетнамский и др.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.
Минимальный баланс для вызова модели: 30р.

Multimodal-версия OpenAI: GPT-4o
Минимальный баланс для вызова модели: 10р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Вариант Claude 3.5 Sonnet для обработки изображений
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Google: Gemini Flash 1.5
Минимальный баланс для вызова модели: 1р.

Multimodal-версия OpenAI: GPT-4o
Минимальный баланс для вызова модели: 10р.

Модель Google: Gemini Pro 1.5
Минимальный баланс для вызова модели: 200р.

Новейшая модель GPT-4 Turbo с возможностями машинного зрения. Запросы Vision теперь могут использовать режим JSON и вызов функций. Данные обучения: до декабря 2023 г.

Эта модель обновлена OpenAI, чтобы указать на последнюю версию GPT-4 Turbo , в настоящее время gpt-4-turbo-2024-04-09 (по состоянию на апрель 2024 г.).
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Vision-вариант Haiku
Минимальный баланс для вызова модели: 10р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Vision-вариант Anthropic: Claude 3 Opus
Минимальный баланс для вызова модели: 150р.

Вариант Claude 3 Sonnet для обработки изображений
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Флагманская мультимодальная модель Google, поддерживающая в запросе изображения и текст.

Приблизительная стоимость 1 запроса с 1 картинкой - всего 5 копеек!


Минимальный баланс для вызова модели: 12р.

Усовершенствованная большая визуально-языковая модель Qwen.
Минимальный баланс для вызова модели: 5р.

Усовершенствованная большая визуально-языковая модель Qwen. Значительно улучшена для возможностей детального распознавания и способностей распознавания текста, поддерживает сверхвысокие разрешения пикселей до миллионов пикселей и экстремальные соотношения сторон для ввода изображений. Обеспечивает значительную производительность в широком спектре визуальных задач.
Минимальный баланс для вызова модели: 5р.

Распознавание речи с помощью gpt-4o-transcribe.
Тарификация идет посекундно; цена указана за 1000 секунд и измеряется при входе.

Важно: нужно корректно передавать имя файла (например, userfile.mp3) в запросе, иначе возможны ошибки.

Распознавание речи с помощью gpt-4o-mini-transcribe.
Тарификация идет посекундно; цена указана за 1000 секунд и измеряется при входе.

Важно: нужно корректно передавать имя файла (например, userfile.mp3) в запросе, иначе возможны ошибки.

Распознавание речи с помощью Whisper.
Тарификация идет посекундно; цена указана за 1000 секунд и измеряется при входе.

Важно: обращение идет не к OpenAI, а к стороннему хостеру модели Whisper v3. Возможны некоторые несовместимости в отношении ответа по отношению к оригинальному OpenAI.

Распознавание речи с помощью Whisper (ускоренная версия Turbo, чуть хуже качество, но выше скорость)
Тарификация идет посекундно; цена указана за 1000 секунд и измеряется при входе.

Важно: обращение идет не к OpenAI, а к стороннему хостеру модели Whisper v3. Возможны некоторые несовместимости в отношении ответа по отношению к оригинальному OpenAI.

Распознавание речи с помощью Whisper.
Тарификация идет посекундно; цена указана за 1000 секунд и измеряется при входе.

Важно: обращение идет не к OpenAI, а к стороннему хостеру модели Whisper v3. Возможны некоторые несовместимости в отношении ответа по отношению к оригинальному OpenAI.

Модель OpenAI: gpt-4o-mini-tts

Последняя модель от OpenAI, поддерживающая задания интонаций при чтении текста.
Примеры: https://vsegpt.ru/Docs/API/gpt4ominitts

Поддерживаемые голоса: alloy, ash, ballad, coral, echo, fable, onyx, nova, sage, shimmer, verse
Поддерживаемые response_format: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm

Модель OpenAI: TTS HD

Поддерживаемые голоса: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
Поддерживаемые response_format: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm

Модель OpenAI для генерации речи.

Поддерживаемые голоса: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
Поддерживаемые response_format: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm

Модель предназначена для генерации музыки.

Модель LTX Video 0.9.5 для генерации видео.

Длительность сгенерированного видео - 4 секунды.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16
Время генерации - около 2 минут.


Минимальный баланс для вызова модели: 20р.

Модель Kling Pro V1.6 для генерации видео.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Модель Kling Standart 1.6 для генерации видео.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Превращайте текст в гиперреалистичные видео с помощью Haiper 2.0. Оцените лидирующее в отрасли разрешение, плавность движения и быструю генерацию потрясающих AI-видео.

Длительность сгенерированного видео - 4 секунды.
Поддерживаются только 16:9

Поддерживает параметр JSON-запроса prompt_enhancer (по умолчанию - True)

Модель Kling Pro V1.5 для генерации видео.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Модель Kling Standart для генерации видео.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.


Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Модель LTX Video 0.9.5 для генерации видео по изображению.

Длительность сгенерированного видео - 4 секунды.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16
Время генерации - около 2 минут.

В отличие от большинства других сетей при генерации картинка будет обрезана до формата 16:9 или 9:16 - т.е. генерация не будет производиться по формату картинки.

Модель Kling Pro V1.6 для генерации видео по изображению.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Модель Kling Standart 1.6 для генерации видео по изображению.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Превращайте текст и изображения в гиперреалистичные видео с помощью Haiper 2.0. Оцените лидирующее в отрасли разрешение, плавность движения и быструю генерацию потрясающих AI-видео.

Длительность сгенерированного видео - 4 секунды.
Соотношение сторон соответствует размеру картинки

Поддерживает параметр JSON-запроса prompt_enhancer (по умолчанию - True)

Модель Kling Pro V1.5 для генерации видео по изображению.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Модель Kling Standart для генерации видео по изображению.

Длительность сгенерированного видео - 5 секунд.
Поддерживаются соотношения сторон 16:9, 9:16, 1:1
Время генерации - около 6 минут.

Создавайте музыку на основе текстовых запросов с помощью модели MiniMax, которая использует передовые технологии искусственного интеллекта для создания качественных и разнообразных музыкальных композиций.

Вызов позволяет конвертировать файлы DOCX, PDF в текст через API.

(Ввиду сложности процесса мы не гарантируем точность результатов в 100% случаев)

Пример вызова доступен на странице документации API.