КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.

681 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.

Найдено 55 моделейПо 30 на странице
Как определяется популярность

По объёму обработанных токенов, не по продажам или качеству. Публичный рейтинг. Данные по 2026-09-13. Снимок публичного топ-10. Модели без данных идут далее по алфавиту; версии учитываются отдельно. Источник: публичный рейтинг поставщика, CC BY 4.0.

Сравнение моделей

Текстовые ставки указаны за 1 млн токенов, ставки изображений — со своей единицей расчёта. Возможности проверяйте в полном обзоре.

Обзоры моделей

Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.

ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon — модель Google для сложных задач с кодом, рассуждением и последовательностью действий. Карточка описывает обычный каталожный маршрут, а не все возможности прямого Gemini API. Рассматривайте её для проверяемого анализа исходников и смешанных материалов: пригодность конкретной задачи определяется контрольными примерами, а не размером окна или общей специализацией.

Читать обзор →
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Gemini 4 Argon (batch)

Gemini 4 Argon batch — отдельная запись каталога для пакетного варианта модели Google. Эта страница нужна для различения ID и проверки ограничений процесса. Основная карточка отвечает на общий запрос о модели; здесь важны состав задания, учёт результатов и пределы переноса возможностей прямого API. Суффикс сам по себе не доказывает работающую очередь заданий в вашем приложении.

Читать обзор →
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B — текстовая reasoning-модель Liquid AI с архитектурой mixture of experts. Она представляет интерес для инструментальных агентов и проверки сценариев самостоятельного размещения. Важно различать исходный checkpoint и обслуживаемый API-маршрут: характеристики локального запуска не доказывают скорость, приватность или лимиты внешнего сервиса. На этой странице они рассматриваются раздельно.

Читать обзор →
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Pareto 26.9

Pareto 26.9 — именованный выпуск составной модели Unbiased. Новая запись нужна для различения версии и существующего общего Pareto, а не для второго поискового материала об одинаковом назначении. Разработчик описывает сочетание нескольких моделей и синтез результата. При выборе важнее проверить основания ответа и стабильность своего процесса, чем предполагать постоянный внутренний состав.

Читать обзор →
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Pareto Latest

Pareto Latest — изменяемый указатель на выпуск семейства Pareto в каталоге. Его задача отличается от карточки фиксированной версии: он удобен, когда приложение осознанно допускает смену целевого ID. На дату проверки alias_target указывает на unbiased/pareto-26.9. Слово latest не заменяет проверку этой цели и не обещает совпадение с последним анонсом разработчика.

Читать обзор →
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Summarize

Summarize — специализированная модель ScaleDown для краткого пересказа текста и документов. Она может быть кандидатом для обзора длинного материала или подготовки контекста следующему этапу. Полезность такого сжатия определяется сохранением важных условий: короткий и гладкий ответ может пропустить исключение, дату или несогласованное мнение. Приёмка должна сравнивать пересказ с исходником, а не только считать сокращение объёма.

Читать обзор →

Выберите модель и изучите её характеристики, ограничения и состояние тарифа.

Как выбрать модель

Сопоставьте задачу с размером контекста и форматом ответа. Оцените качество на примерах из своего приложения перед выбором основной модели.