DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
- Вход / 1 млн токенов
- 20 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 30 ₽
КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ
Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.
685 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.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
deepseek/deepseek-v4.1-flash
deepseek/deepseek-v4-flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
~deepseek/deepseek-flash-latest
~deepseek/deepseek-pro-latest
deepseek/deepseek-chat
deepseek/deepseek-chat-v3-0324
deepseek/deepseek-chat-v3.1
deepseek/deepseek-v3.1-terminus
deepseek/deepseek-v3.2
deepseek/deepseek-v3.2-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch
~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:batch
deepseek/deepseek-v4-pro
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-r1
deepseek/deepseek-r1-0528
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.
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 ПРИМЕНЕНИЕLaguna 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 ПРИМЕНЕНИЕInkling 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 ПРИМЕНЕНИЕInkling — 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 →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕHy-MT2 7B — более крупная dense-модель Tencent из специализированной серии перевода. Её сценарий — черновой перевод договора или технической инструкции с согласованием терминов между разделами и обязательной редакторской проверкой.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕHy-MT2 1.8B — компактная модель Tencent для машинного перевода. На этой странице она применяется к потоку карточек товаров и интерфейсных строк, где важны скорость, единый глоссарий и автоматическая проверка формата.
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 →