Модели

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства DeepSeek V4 Flash.

Разреженная модель MoE (mixture of experts) от DeepSeek: 284B параметров, из них 13B активных. Эта версия прошла повторное дообучение и подходит для программирования, рассуждений и агентных сценариев.

DeepSeek V4 Pro — крупная модель от DeepSeek на архитектуре MoE (mixture of experts): 1.6T параметров, из них 49B активных, контекстное окно — 1M токенов. Предназначена для сложных рассуждений, программирования,...

DeepSeek V4 Flash — модель от DeepSeek на архитектуре MoE (mixture of experts), оптимизированная по эффективности: 284B параметров, из них 13B активных, контекстное окно — 1M токенов. Рассчитана на быстрый инференс и...

Большая языковая модель, сочетающая высокую вычислительную эффективность с сильными рассуждениями и работой с инструментами в агентных сценариях. Представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA) — детализированный механизм разреженного внимания...

Экспериментальная большая языковая модель от DeepSeek, промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм детальной разреженной атеншн...

Обновление DeepSeek V3.1: сохраняет исходные возможности модели и устраняет проблемы, о которых сообщали пользователи, включая согласованность языка и возможности агента, а также дополнительно оптимизирует...

Большая гибридная модель с рассуждениями (671B параметров, из них 37B активных), поддерживает режимы с размышлением и без него, которые переключаются шаблонами промптов. Расширяет базовую DeepSeek-V3 двухэтапным обучением на длинном контексте...

Обновление оригинальной DeepSeek R1 от 28 мая. Производительность на уровне OpenAI o1, но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер — 671B параметров, из них 37B активных...

Модель архитектуры MoE (mixture of experts) на 685B параметров, последняя версия линейки флагманских чат-моделей команды DeepSeek. Пришла на смену DeepSeek V3 и очень хорошо справляется с...

Новейшая модель команды DeepSeek, развивающая навыки следования инструкциям и программирования предыдущих версий. Предобучена почти на 15 триллионах токенов, по заявленным результатам оценок...

Флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и работы со знаниями, наследница Grok 4.6. Особенно сильна в долгих задачах разработки ПО, проверке собственной работы и...

Модель от SpaceXAI с передовыми результатами в программировании, интеллектуальной работе и STEM. Её сменила Grok 4.7.

Модель от SpaceXAI с передовым уровнем в программировании, интеллектуальной работе и STEM.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель Grok от xAI.

Быстрая модель SpaceXAI для программирования, обученная специально для агентной разработки ПО. Принимает текст и изображения, выдаёт текст, оптимизирована для интерактивного программирования...

Модель с рассуждениями от SpaceXAI. Принимает текст и изображения, выдаёт текст; подходит для агентных сценариев, задач на следование инструкциям и приложений, требующих высокой фактической...

Модель с рассуждениями от SpaceXAI. Принимает текст и изображения, выдаёт текст; подходит для агентных сценариев, задач на следование инструкциям и приложений, требующих высокой фактической...

Вариант Grok 4.20 от SpaceXAI для совместных агентных сценариев. Несколько агентов работают параллельно: проводят глубокие исследования, координируют использование инструментов и обобщают информацию...

Модель с рассуждениями от SpaceXAI с лучшей в отрасли скоростью и возможностями вызова инструментов в агентных сценариях. Сочетает самый низкий на рынке уровень галлюцинаций со строгим следованием промптам и обеспечивает...

Muse Spark Open — модель с открытыми весами, оптимизированная для написания кода. Обучена специально для агентных сценариев программирования: чаще даёт верный результат с первой попытки, надёжно вызывает инструменты и глубоко понимает кодовую базу в репозиториях, с которыми работают разработчики...

Muse Wonder — передовая модель с рассуждениями от Meta для сложных личных и профессиональных агентных задач. Принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, а возвращает текст, с...

Экономичный уровень Contributor мультимодальной модели с рассуждениями от Meta для экспериментов, обучения и ранних проектов с агентными и мультиагентными сценариями и программированием. Создана, чтобы отслеживать информацию...

Muse Spark 1.3 — мультимодальная модель с рассуждениями от Meta для долгих агентных и мультиагентных сценариев, а также для программирования. Она рассчитана на то, чтобы удерживать информацию в ходе продолжительных задач, прорабатывать...

Модель с рассуждениями от Meta для разработчиков, которые хотят начать работу при ещё меньших затратах. Заметно дешевле, чем Muse Spark...

Плотная мультимодальная модель с открытыми весами от Meta Superintelligence Labs, полученная дистилляцией из Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на потребительском оборудовании. Подходит для долгосрочных...

Модель с рассуждениями от Meta для сложных агентных задач. Принимает текст, изображения, видео и PDF-документы, возвращает текст, контекстное окно — 1M токенов...

Мультимодальная модель с рассуждениями от Meta для агентных задач. Принимает текст, изображения, видео и PDF-документы, возвращает текст. Контекстное окно — 1M токенов.

Мультимодальная предобученная модель на основе Llama 4 Scout, дообученная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, может использоваться для классификации контента как в LLM...

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) — мультимодальная языковая модель Meta большой ёмкости на архитектуре MoE (mixture of experts): 128 экспертов и 17 миллиардов активных параметров на каждый прямой проход...

Языковая модель архитектуры MoE (mixture of experts) от Meta: 109B параметров, из них 17B активных. Поддерживает нативный мультимодальный ввод...

Многоязычная большая языковая модель (LLM) Meta Llama 3.3 — предобученная генеративная модель на 70B, дообученная на инструкциях (текст на входе, текст на выходе). Текстовая модель Llama 3.3, обученная следовать инструкциям...

Llama 3.2 1B — языковая модель на 1 млрд параметров для эффективного решения задач обработки естественного языка: суммаризации, диалога и многоязычного анализа текста. Небольшой размер позволяет ей работать...

Llama 3.2 3B — многоязычная большая языковая модель на 3 млрд параметров, оптимизированная для сложных задач обработки естественного языка: генерации диалогов, рассуждений и суммаризации. Построена на новейшей архитектуре трансформера, она...

Новейшее семейство моделей Meta (Llama 3.1) вышло в разных размерах и вариантах. Эта версия на 70B, дообученная на инструкциях, оптимизирована для качественного диалога. Показала высокие...

Новейшее поколение моделей Meta (Llama 3.1) вышло в разных размерах и вариантах. Эта версия на 8B, обученная следовать инструкциям, быстрая и эффективная. Показала высокие результаты по сравнению с...