Флагманская модель Anthropic для сложного программирования, рассуждений и длительных агентных задач.

Подходит для: многоэтапные изменения в больших кодовых базах · решение сложных задач программирования · выполнение длительных агентных задач

Claude Sonnet 5 — модель Anthropic для программирования, агентных систем и профессиональных задач с адаптивным рассуждением.

Подходит для: написание и анализ программного кода · выполнение задач агентными системами · решение профессиональных рабочих задач

Мультимодальная модель Anthropic для сложной разработки ПО, агентных сценариев и длительной работы с компьютером.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение многошаговых задач агентом с инструментами · работа с компьютерным интерфейсом в длительных сценариях

Claude Opus 4.1 — флагманская модель Anthropic для программирования, сложных рассуждений и агентных задач.

Подходит для: помощь в написании и изменении кода · решение задач из SWE-bench Verified · пошаговое выполнение агентных задач

Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic для сложного рассуждения, программирования, агентных задач и визуального анализа.

Подходит для: выполнение комплексных задач разработки ПО · проверка кода · поиск ошибок в коде

Claude Fable 5 — модель Anthropic для автономной интеллектуальной работы и программирования с текстовыми, графическими и файловыми входами.

Подходит для: анализ изображений с ответом на вопросы · анализ файлов и подготовка текстовых выводов · помощь в написании и анализе кода

Claude Haiku 5.5 — быстрая модель Anthropic для суммаризации, работы субагентов и браузерных сценариев при большом потоке запросов.

Подходит для: суммаризация текстов · выполнение задач субагентами · использование браузера

openrouter: единое deployment удовлетворяет контексту, features и price constraints

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

Claude Fable 5.1 — модель Anthropic для агентного программирования, длительных рабочих процессов и интеллектуальных задач.

Подходит для: выполнение длительных агентных рабочих процессов · рефакторинг крупных кодовых баз · агентное программирование

Claude Opus 4.8 от Anthropic — модель для рассуждений и задач с текстом, изображениями и файлами в контексте до 1 млн токенов.

Подходит для: анализ длинных документов · ответы на вопросы по загруженным файлам · описание и анализ изображений

Claude Opus 4.7 — модель Anthropic для длительно работающих асинхронных агентов и задач программирования.

Подходит для: выполнение длительных задач асинхронным агентом · помощь в программировании · создание агентных систем

Claude Sonnet 4.6 — модель Anthropic для программирования, агентных сценариев и профессиональных задач.

Подходит для: итеративная разработка программного обеспечения · навигация и анализ сложной кодовой базы · ведение проекта разработки от начала до конца

Claude Sonnet 4 от Anthropic предназначена для задач программирования и рассуждений с повышенной точностью и управляемостью.

Подходит для: помощь в программировании · решение задач SWE-bench · выполнение задач на рассуждение

Claude Opus 4.6 — модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач, в том числе для агентов, выполняющих многоэтапные рабочие процессы.

Подходит для: помощь в написании и анализе кода · выполнение многоэтапных задач агентом · автоматизация длительных профессиональных рабочих процессов

Claude Haiku 4.5 — быстрая и экономичная модель Anthropic для задач, требующих ответов с низкой задержкой.

Подходит для: быстрые ответы на пользовательские запросы · интерактивные диалоги с низкой задержкой · масштабируемая обработка запросов с ограничением стоимости

Claude Sonnet 4.5 — модель Anthropic для агентных сценариев и задач программирования.

Подходит для: написание и редактирование кода · выполнение задач программирования в агентных сценариях · решение задач разработки, похожих на SWE-bench Verified

Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT

Небольшая англоязычная модель EleutherAI для генерации продолжения текста и научных исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующих токенов · исследование интерпретируемости языковых моделей · анализ влияния обучающих данных на генерацию

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели