токенмостAPIЛичный кабинет ↗

КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

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

Быстрый поиск: OpenAIDeepSeekClaude

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

Найдено 18 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

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

В версии Muse Spark 1.3 компания Meta развивает длительные agentic и coding workflows. Маршрут Contributor рассматривается для открытого тестового репозитория: агент разбирает issue, вносит ограниченную правку и запускает проверки в изолированной среде.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Meta: Muse Spark 1.2

Muse Spark 1.2 — мультимодальная модель Meta, представленная вместе с терминальным агентом Muse Code. На странице разобрана контролируемая миграция зависимости: найти затронутые места, обновить конфигурацию и подтвердить результат сборкой.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Poolside: Laguna XS 2.1

Laguna XS 2.1 — компактная MoE-модель Poolside для быстрых итераций coding-агента. Её сценарий — исправить локальную ошибку валидации API: найти ветку, добавить регрессионный тест и вернуть небольшой reviewable diff.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Poolside: Laguna S 2.1 (free)

Laguna S 2.1 — MoE-модель Poolside для agentic coding и долгих задач в репозитории. Здесь она расследует редкую гонку в checkout: прослеживает транзакции, предлагает минимальную правку и подтверждает её параллельным тестом.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Thinking Machines: Inkling Small (free)

Inkling Small — мультимодальная MoE-модель Thinking Machines Lab с управляемым reasoning effort. Здесь она используется как контролёр обучающих материалов: сопоставляет слайд, короткий аудиофрагмент и текст задания, затем возвращает замечания по рубрике.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Thinking Machines: Inkling

Inkling — старшая модель с открытыми весами от Thinking Machines Lab, использующая разреженную Mixture-of-Experts архитектуру и несколько видов входа. Её отдельный сценарий — исследовательский агент, который сопоставляет интервью, графики и документы и формирует карту подтверждений.

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.

Тексты и рассуждения

DeepSeek

Семейство для текстовых задач и многошаговых ответов. Выбирайте конкретную версию и параметры в каталоге.

Подробнее →Автоматизация и код

Qwen

Семейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.

Подробнее →Документы и агенты

Kimi

Кандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.

Подробнее →