Llama 3.2 1B Instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 10 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 40 ₽
КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ
Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.
600 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.
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.
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
meta-llama/llama-4-maverick
meta-llama/llama-4-scout
meta-llama/llama-guard-4-12b
meta/muse-glimmer-30b
meta/muse-glimmer-30b:batch
meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.2
meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.3
meta/muse-spark-1.3-contributor
microsoft/phi-4
minimax/minimax-m1
minimax/minimax-m2
minimax/minimax-m2-her
minimax/minimax-m2.1
minimax/minimax-m2.5
minimax/minimax-m2.7
minimax/minimax-m3
minimax/minimax-m3:batch
minimax/minimax-01
mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-large-2407
mistralai/codestral-2508
mistralai/codestral-2508:batch
mistralai/devstral-2512
mistralai/ministral-14b-2512
mistralai/ministral-3b-2512
Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.
Cohere Rerank 4 Fast — облегчённая версия четвёртого поколения reranker. На странице она улучшает порядок товаров после широкого поиска, сохраняя задержку, приемлемую для интерактивного каталога.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕBGE-M3 — мультиязычная embedding-модель BAAI для разных режимов retrieval. Её сценарий — единый поиск по карточкам товаров на нескольких языках, где название, код и развернутое описание должны дополнять друг друга.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕBGE Large EN v1.5 — старшая англоязычная embedding-модель линейки BAAI v1.5. На этой странице она применяется к поиску условий в договорной базе, где пропущенный релевантный пункт обходится дороже дополнительного места в векторном индексе.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕBGE Base EN v1.5 — англоязычная embedding-модель BAAI среднего размера. Её практическая задача — семантический поиск по базе инструкций, где нужен разумный баланс между качеством векторов, объёмом индекса и скоростью обновления.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕMAI Voice 2 Flash — low-latency модель синтеза речи Microsoft. Её сценарий — голосовой агент поддержки, который быстро озвучивает короткий проверенный ответ и корректно передаёт управление человеку.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕMAI Voice 2 — модель Microsoft с акцентом на высокое качество и длинную выразительную речь. Здесь она рассматривается для озвучки учебного курса, где важны стабильный голос между главами, ясные термины и удобная редактура.
Читать обзор →Выберите модель и изучите её характеристики, ограничения и состояние тарифа.
Сопоставьте задачу с размером контекста и форматом ответа. Оцените качество на примерах из своего приложения перед выбором основной модели.
Семейство для текстовых задач и многошаговых ответов. Выбирайте конкретную версию и параметры в каталоге.
Подробнее →Автоматизация и кодСемейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.
Подробнее →Документы и агентыКандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.
Подробнее →