qwenQwen3 235B A22B Thinking 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
- Вход / 1 млн токенов
- 50 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 420 ₽
КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ
Модель под вашу задачу.
Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.
682 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.
Найдено 682 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.
qwenqwenQwen3 30B A3B
qwen/qwen3-30b-a3b
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 100 ₽
qwenQwen3 30B A3B Instruct 2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
- Вход / 1 млн токенов
- 10 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 40 ₽
qwenQwen3 30B A3B Thinking 2507
qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 440 ₽
qwenQwen3 32B
qwen/qwen3-32b
- Вход / 1 млн токенов
- 20 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 60 ₽
qwenQwen3 8B
qwen/qwen3-8b
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 90 ₽
qwenQwen3 ASR 0.6B
qwen/qwen3-asr-0.6b
Условия тарифа — в карточке модели
Обзор и подключение →qwenQwen3 ASR 1.7B
qwen/qwen3-asr-1.7b
Условия тарифа — в карточке модели
Обзор и подключение →qwenQwen3 ASR Flash
qwen/qwen3-asr-flash-2026-02-10
Условия тарифа — в карточке модели
Обзор и подключение →qwenQwen3 Coder 30B A3B Instruct
qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 20 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 60 ₽
qwenQwen3 Coder 480B A35B
qwen/qwen3-coder
- Вход / 1 млн токенов
- 60 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 190 ₽
qwenQwen3 Coder Flash
qwen/qwen3-coder-flash
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 180 ₽
qwenQwen3 Coder Next
qwen/qwen3-coder-next
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 150 ₽
qwenQwen3 Coder Plus
qwen/qwen3-coder-plus
- Вход / 1 млн токенов
- 120 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 590 ₽
qwenQwen3 Embedding 4B
qwen/qwen3-embedding-4b
- Вход / 1 млн токенов
- Не указан
- Выход / 1 млн токенов
- —
qwenQwen3 Embedding 8B
qwen/qwen3-embedding-8b
- Вход / 1 млн токенов
- Не указан
- Выход / 1 млн токенов
- —
qwenQwen3 Max
qwen/qwen3-max
- Вход / 1 млн токенов
- 150 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 710 ₽
qwenQwen3 Max Thinking
qwen/qwen3-max-thinking
- Вход / 1 млн токенов
- 150 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 710 ₽
qwenQwen3 Next 80B A3B Instruct
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 20 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 200 ₽
qwenQwen3 Next 80B A3B Thinking
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 220 ₽
qwenQwen3 VL 235B A22B Instruct
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 350 ₽
qwenQwen3 VL 235B A22B Thinking
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
- Вход / 1 млн токенов
- 80 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 730 ₽
qwenQwen3 VL 30B A3B Instruct
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 100 ₽
qwenQwen3 VL 30B A3B Thinking
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 440 ₽
qwenQwen3 VL 32B Instruct
qwen/qwen3-vl-32b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 20 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 80 ₽
qwenQwen3 VL 8B Instruct
qwen/qwen3-vl-8b-instruct
- Вход / 1 млн токенов
- 30 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 90 ₽
qwenQwen3 VL 8B Thinking
qwen/qwen3-vl-8b-thinking
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 390 ₽
qwenQwen3.5 397B A17B
qwen/qwen3.5-397b-a17b
- Вход / 1 млн токенов
- 100 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 640 ₽
qwenQwen3.5 Plus 2026-02-15
qwen/qwen3.5-plus-02-15
- Вход / 1 млн токенов
- 50 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 290 ₽
qwenQwen3.5 Plus 2026-04-20
qwen/qwen3.5-plus-20260420
- Вход / 1 млн токенов
- 60 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 330 ₽
Обзоры моделей
Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.
ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ
LFM2.5-2.6B
LFM2.5-2.6B — компактная текстовая модель Liquid AI для агентных сценариев, извлечения данных и работы с найденными документами. Её стоит рассмотреть, когда задачу можно описать узким контрактом и проверить результат. Разработчик отдельно не рекомендует эту модель для агентного программирования и задач, сильно зависящих от внутренних знаний. Новая запись в каталоге не подтверждает включённую генерацию или опубликованный тариф Tokenmost.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-6.1 Terra Pro
GPT-6.1 Terra Pro — запись OpenRouter для той же базовой Terra с reasoning.mode=pro. Это режим обслуживания, а не подтверждённая новая архитектура или отдельные веса. Рассматривайте его для трудных вопросов с проверяемым результатом. Наличие карточки не подтверждает включённую генерацию, тариф или поддержку всех инструментов в Tokenmost.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-6.1 Terra Pro (batch)
GPT-6.1 Terra Pro (batch) — отдельная batch-запись OpenRouter для отложенной обработки наборов заданий. Она относится к тому же семейству Terra и режиму Pro, но идентификатор маршрута нужно сохранять отдельно от обычной версии. Это карточка варианта обслуживания, а не обещание работающей очереди Tokenmost. Пакетный сценарий подходит, когда ответ не нужен в текущем диалоге и каждый результат можно проверить отдельно.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra — модель OpenAI для визуального анализа, работы с экранами приложений и подготовки текста по заданным материалам. Её можно рассмотреть для сопоставления фотографий с каталогом или разбора технической схемы. Результаты требуют проверки: распознанная деталь и выполненное действие должны подтверждаться исходными данными и состоянием приложения.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-6.1 Terra (batch)
GPT-6.1 Terra (batch) — отдельная batch-запись OpenRouter для отложенной обработки наборов заданий. Она относится к тому же семейству Terra, но идентификатор маршрута нужно сохранять отдельно от обычной версии. Это карточка варианта обслуживания, а не обещание работающей очереди Tokenmost. Пакетный сценарий подходит, когда ответ не нужен в текущем диалоге и каждый результат можно проверить отдельно.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕTernary Bonsai 2 9B
Ternary Bonsai 2 9B — модель PrismML на основе Qwen3.5-9B для диалога, рассуждения и работы с изображениями. Тернарные веса языковой части используют три значения: −1, 0 и +1. Это позволяет компактно хранить модель, но размер файла нельзя принимать за полную потребность приложения в памяти. Карточка помогает сравнить API-маршрут и локальное размещение; доступность генерации и розничный тариф Tokenmost проверяются отдельно.
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 кодQwen
Семейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.
Подробнее →Документы и агентыKimi
Кандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.
Подробнее →