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 526 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

Qwen: Qwen3 8B

Qwen3 8B — компактная открытая текстовая модель Qwen с переключением thinking и non-thinking. Здесь она работает во внутреннем помощнике по регламентам: ищет источник, объясняет шаг и передаёт исключение ответственному сотруднику.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Qwen: Qwen3 14B

Qwen3 14B — текстовая dense-модель Qwen среднего размера с thinking и non-thinking. Её сценарий — готовить передачу сложного многоязычного обращения второй линии: восстановить факты, перевести без потери терминов и предложить безопасные проверки.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Qwen2.5 VL 72B Instruct — крупная vision-language модель Qwen. На странице она переносит элементы инженерной схемы в проверяемый реестр: локализует обозначения, связывает подписи и отмечает неразборчивые соединения для инженера.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Google: Gemini Embedding 001

Gemini Embedding 001 — текстовая embedding-модель Google для semantic search, классификации и RAG. На странице она индексирует многоязычную документацию с разными task types и готовит контролируемую миграцию к новому embedding-пространству.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Gemini 3 Flash Preview Batch — пакетный маршрут preview-модели Google для мультимодальных и агентных задач. Здесь он сопоставляет записи UX-тестов с событиями интерфейса и формирует проверяемые наблюдения для продуктовой команды.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Text Embedding Ada 002 — старая embedding-модель OpenAI, которая может оставаться в действующем векторном индексе. Страница посвящена безопасной миграции: измерить качество старого поиска, полностью перестроить новый индекс и переключиться без смешения пространств.

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 →