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.
Hunyuan A13B Instruct — MoE-модель Tencent с 80B общих и 13B активных параметров. Практический фокус «reasoning и структурированные ответы» раскрывает задачу: разбирать русско-китайские обращения поставщиков и готовить маршрутизацию с объяснимыми основаниями. Полезность сценария «двуязычная маршрутизация обращений» оценивается через macro F1 категорий, точность цитат, качество перевода и долю эскалаций, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGranite 4.0 H Micro — компактная 3B hybrid-модель IBM Granite 4 для быстрых корпоративных задач. Практический фокус «компактный корпоративный помощник» раскрывает задачу: нормализовать заявки на пополнение склада в строго проверяемую структуру. Полезность сценария «структурирование складских заявок» оценивается через точность SKU, валидность полей, долю уточнений и latency, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕRelace Search — специализированная модель Relace для исследования репозитория через view_file и grep. Практический фокус «поиск по репозиторию для агентов» раскрывает задачу: найти все места, влияющие на расчёт скидки, до изменения бизнес-логики. Полезность сценария «поиск затронутого кода перед правкой» оценивается через recall релевантных файлов, precision списка, число tool calls и время до плана, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕRelace Apply 3 — узкая code-patching модель Relace, которая превращает инструкцию и фрагмент изменения в обновлённый файл. Практический фокус «применение diff к исходному коду» раскрывает задачу: встроить неполный diff в изменившийся компонент и сохранить соседнюю ручную правку. Полезность сценария «надёжное применение предложенного изменения» оценивается через долю корректно применённых правок, потерянные изменения, размер лишнего diff и тестовые ошибки, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕPalmyra X5 — корпоративная текстовая модель Writer с окном более миллиона токенов и ориентацией на агентские задачи. Практический фокус «длинный контекст и AI-агенты» раскрывает задачу: проверить пакет тендерной документации и собрать таблицу требований с цитатами. Полезность сценария «аудит большого комплекта документов» оценивается через recall требований, точность цитат, долю противоречий и время проверки, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕBody Builder — beta-маршрутизатор OpenRouter, который проектирует объекты запросов к другим моделям. Практический фокус «сборка запросов к моделям» раскрывает задачу: описать конвейер разбора счёта и получить проверяемый план вызовов без их автоматического выполнения. Полезность сценария «проектирование многошагового API-запроса» оценивается через валидность схемы, соблюдение бюджета, долю ручных исправлений и число небезопасных предложений, поэтому общие обещания не заменяют измеримый результат.
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 →