токенмостAPIЛичный кабинет ↗

КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

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

Быстрый поиск: OpenAIDeepSeekClaude

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

Найдено 132 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

MoonshotAI: Kimi K2 0905

Kimi K2 0905 — обновление K2, которое можно рассмотреть для агента, работающего с кодом проекта. Начните оценку с ограниченного изменения: понятная ошибка, воспроизводимый пример и проверка исправления. Такой результат проще сопоставить с расходом API, чем большую генерацию проекта с нуля.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

MoonshotAI: Kimi K2 0711

Kimi K2 0711 можно рассмотреть для текстового помощника, который находит сведения в справочнике и уточняет их через инструменты. Для такой интеграции важно проверить весь диалог: от первого вопроса до ответа после уточнения. Эта карточка посвящена исходной K2, а не визуальным сценариям K2.5.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

DeepSeek: R1 Distill Llama 70B

DeepSeek R1 Distill Llama 70B — отдельная модель рассуждений на основе Llama. Её стоит рассмотреть для задач с проверяемым ответом: составления расписания по условиям, разбора ограничений или выбора допустимого варианта. Ниже — способ оценить такой сценарий и сопоставить затраты с полной R1.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp — экспериментальный выпуск для исследования эффективности работы с длинным контекстом. Если приложение передаёт большие документы, сравнивайте не только время ответа, но и сохранение важных деталей. Для такой проверки полезен набор вопросов, ответы на которые находятся в разных частях одного материала.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 можно рассмотреть для агента, который рассуждает и выполняет последовательные действия через инструменты. При подключении важно предусмотреть случай, когда модель вернула неполный или некорректный вызов. Приложение должно обнаружить такую ошибку до выполнения действия и сохранить достаточно данных для её разбора.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

DeepSeek V3.1 Terminus стоит рассмотреть при переносе приложения с V3.1, особенно если в ответах смешивались языки или поисковый агент работал нестабильно. Соберите примеры прежних ошибок и проверьте их повторно. Обновление имеет смысл оценивать по исправленным случаям и новым сбоям, а не только по названию версии.

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 →