Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
Google DeepMinds multimodale dense-model med åbne vægte og 30,7 milliarder parametre. Den har et kontekstvindue på 256k tokens, valgfri ræsonnering i tankekæde og er instruktionstrænet til opgaver med lang kontekst og multimodale inddata.
OpenAIs effektive GPT-5.4 mini instruct-model, bygget til kodning og agentiske opgaver med valgfri ræsonneringsdybde og et multimodalt kontekstvindue på 400k tokens.
OpenAI's compact closed GPT-5.4 model for text and image input, with configurable reasoning effort and a 400,000-token context.
MoE-model med åbne vægte og 119 milliarder parametre fra Mistral AI (128 eksperter, 4 aktive, 6,5 milliarder aktive per token), der samler instruct, valgfri ræsonnering og billedforståelse i én modelversion med 262k-kontekst og interaktiv svartid.
NVIDIA's open-weight text MoE model with optional reasoning, 12B active parameters and a long context window.
xAI's Grok 4.20-modelversion uden ræsonnering: 1 million tokens kontekst, billeder som inddata, verktøjskald og strukturerede uddata, med en score i midterfeltet i Artificial Analysis Intelligence Index.
xAI's ræsonneringsmodel med tankekæde i Grok 4.20-generationen, bygget til bevidst inferens i flere trin med tekst og billeder som inddata.
xAI's multi-agent-orkestreringsmodel: parallel debat mellem underagenter samlet til ét svar, bygget til grundig ræsonnering frem for hastighed.
OpenAIs konfigurerbare model til ræsonnering i tankekæde med et kontekstvindue på 1 million tokens og indbygget understøttelse af tekst, billeder og filer som inddata.
En dense multimodal model med åbne vægte og 9,65 milliarder parametre fra Qwen med et indbygget kontekstvindue på 262k tokens og understøttelse af tekst, billeder og video som inddata.
Open-weight Qwen multimodal MoE model with about 10B active parameters, image input, optional extended thinking and up to 120K tokens through Stav.
Googles ræsonneringsmodel på frontniveau med obligatorisk ræsonnering i tankekæde, et kontekstvindue på 1 million tokens og fuld multimodal inddata til komplekse opgaver med mange trin.
En Claude-model med hybrid-ræsonnering fra Anthropic med et kontekstvindue på 1 million tokens, valgbart ræsonneringsniveau og verktøykall til kodning, forskning og agentisk arbejde.
Qwen's open-weight multimodal MoE model with 397B total and 17B active parameters, image input and a 262,144-token context.
En af Anthropics Claude Opus 4-modeller — et kontekstvindue på en million tokens, valgfri adaptiv tænkning og indbygget dokumentforståelse til ræsonneringstunge og agentiske opgaver.
Qwens MoE-kodemodel med åbne vægte (80 milliarder/3 milliarder aktive), 262k kontekst, verktøykall og Apache-2.0-licens, velegnet til kodeopgaver i stor skala og IDE-assistenter.
Googles multimodale Flash-model med et kontekstvindue på over 1 million tokens og valgfrit ræsonneringsniveau, bygget til hurtig inferens på komplekse opgaver med blandede medier.
Mistral AIs tætte 14 milliarder multimodale Instruct-model med Apache-2.0 åbne vægte, et kontekstvindue på 262.144 tokens og indbygget værktøjskald.
Mistral AIs Apache-2.0 Ministral 3 3B Instruct-model: tekst og billeder ind, tekst ud, 256k kontekst, bygget til hurtige, simple opgaver.
Mistral AI's tætte 8B Instruct-model med tekst og billeder som inddata, et kontekstvindue på 262.144 tokens og åbne Apache-2.0-vægte.
Flagskibet med åbne vægte fra Mistral AI: en Granular MoE-model med 675 milliarder parametre (41 milliarder aktive), indbyggede billeder som inddata, verktøjskald og et kontekstvindue på 262.144 tokens, bygget til lange dokumenter og multimodale arbejdsflow.
DeepSeeks MoE-model med åbne vægte, valgfri ræsonnering, et kontekstvindue på 164k tokens og stærk brug af værktøjer. Udgivet under MIT-licensen.
Anthropics frontmodel Claude Opus 4.5: en proprietær model til tekst og billeder, bygget til kompleks kodegenerering, forskning og ræsonnering i lange dokumenter med valgfri udvidet tænkning.
Anthropics hurtigste Claude 4-model — bygget til agentiske opgaver og kodning med høj gennemstrømning, et kontekstvindue på 200k tokens, valgfri udvidet tænkning, billeder som inddata og stærke benchmarks for sikkerhed.
Anthropics instruct-tunede Claude Sonnet 4.5 — bygget til agentisk kodning, computer-use og ræsonnering i lange kontekster via Claude-API'et.
En instruction-model med 70 milliarder parametre og helt åbne vægte fra Swiss AI Initiative, bygget med fokus på gennemsigtighed og flersproget dækning frem for maksimal benchmark-ydelse.
Nous Research's open-weight 405B hybrid reasoning model based on Llama 3.1, with a 131K-token context and text input and output.
OpenAIs kompakte GPT-5-variant med justerbart ræsonneringsniveau, et kontekstvindue på 400k tokens og multimodale inddata til interaktive dokument- og billedopgaver.
OpenAIs hurtigste og letteste GPT-5-klasse til klassificering i store mængder, opsummering og korte færdiggørelser — 400k kontekstvindue, billed- og filinddata samt obligatoriske ræsonneringsspor.
OpenAI's open-weight 21B mixture-of-experts reasoning model under Apache 2.0, with adjustable reasoning effort and a 131K-token context.
Mistral AI's specialiserede kodemodel til fill-in-the-middle, koderettelse og testgenerering med et kontekstvindue på 256k tokens.
Googles hurtigste Gemini 2.5-model til den laveste pris — en multimodal instruct-model med et kontekstvindue på 1 million tokens, bygget til inferens i sanntid med høj gennemstrømning.
Qwens Mixture-of-Experts-model med åbne vægte til instruktionsfølgning, med et kontekstvindue på 262k tokens. Den svarer direkte uden en separat ræsonneringsfase.
Multimodal instruct-model med 24 milliarder parametre og åbne vægte fra Mistral AI (under udfasning). Har 131k kontekst, verktøjskald og stærk billedforståelse af dokumenter — brug Small 4 til nyt arbejde.
Googles flagskib med lukkede vægte og ræsonneringsoptimering, et kontekstvindue på 1 million tokens, multimodale inddata og indbygget verktøjskald.
OpenAIs o3-ræsonneringsmodel med højere beregningskraft til dybe batch-opgaver inden for matematik, kode og forskning via Responses-API.
Google DeepMinds multimodale model i effektivitetsklassen med et kontekstvindue på 1 million tokens, valgfri ræsonnering i tankekæde og indbygget inddata for tekst, billeder, lyd, video og filer.
BSCs spanske og flerspråklige 40B-modell, instruct-varianten ALIA-40b-instruct-2601 (huggingface.co/BSC-LT/ALIA-40b-instruct-2601), Apache-2.0.
Metas tætte 70 milliarder-instruktionsmodel med åbne vægte og et 128k-token kontekstvindue, bygget til suveræn inferens eller til at køre selv.
OpenAIs GPT-4 Turbo med lukkede vægte bringer et kontekstvindue på 128k tokens og inddata af både tekst og billeder til komplekse opgaver med mange trin og hurtig svartid.
OpenAIs originale GPT-4: en proprietær instruct-model kun til tekst, beregnet til professionel skrivning, ræsonnering og grundlæggende arbejdsflow med verktøjskald, med et kontekstvindue på 8k tokens og træningsdata, der slutter i 2021.
OpenAIs GPT-3.5 Turbo er en hurtig tekstbaseret chatmodel bygget til simple samtaleopgaver med høj volumen via Chat Completions-API'et, med understøttelse af værktøjskald og JSON-tilstand.
OpenAIs Mixture-of-Experts-model med åbne vægte og ræsonnering — Apache-2.0-licens, 131k kontekst, kan køres selv.
MiniMax' multimodale MoE-model med åbne vægte, et kontekstvindue på 1 million tokens og ræsonneringsniveau, der kan konfigureres.
Mistral AIs tætte model med 128 milliarder parametre, inddata af tekst og billeder, valgfri ræsonnering og et kontekstvindue på 262.144 tokens.
OpenAIs beregningsmaksimerede o3-ræsonneringsmodel, bygget til dyb ræsonnering med mange trin inden for matematik, kode og forskning over en 200k-tokens kontekst.
Qwen's 27.8B dense vision-language model for long-context text and image inference, with configurable reasoning depth.