Laster katalogen …
Laster katalogen …
DeepSeek's vision-capable sparse MoE model for text and image input, with a 1M-token context window and MIT-licensed open weights.
Anthropics multimodale modell med kort svartid, et kontekstvindu på 1 000 000 token og konfigurerbare resonneringsnivåer.
Multimodal frontmodell fra Mistral AI basert på mixture-of-experts med 1,05 billioner parametere, 52 milliarder aktive parametere, 512k kontekstvindu og resonneringsspor som kan slås av og på.
Google's closed-weight Gemini 4 Argon is a multimodal reasoning model with configurable thinking levels and a 1,048,576-token context window.
OpenAIs modell med lukkede vekter og innebygd resonnering, med et kontekstvindu på 1 050 000 token, konfigurerbart resonneringsnivå og innebygde driftsbaserte verktøy – plassert mellom GPT-6 Sol og flaggskipmodellen GPT-6 Astra.
Anthropic sin Sonnet-klasse-resonneringsmodell med lukkede vekter, et kontekstvindu på 1 million token, alltid aktiv adaptiv tenkning og justerbare resonneringsnivåer.
Anthropics flaggskipmodell for hybrid resonnering, med alltid aktiv adaptiv tenkning og et kontekstvindu på 1 million token for dyptgående analyse og koding.
OpenAIs raske og kostnadseffektive GPT-6-modell for chat i store volumer, klassifisering og lette agentiske oppgaver – med justerbart resonneringsnivå og et kontekstvindu på 1,05 millioner token.
OpenAIs mellomsjiktsmodell for resonnering med konfigurerbare resonneringsnivåer, et kontekstvindu på 1,05 millioner token og tekst og bilder som inndata – egnet for koding og agentiske arbeidsflyter.
Xiaomis MIT-lisensierte effektivitetsmodell for omnimodal resonnering: en sparse MoE med 309 milliarder/15 milliarder parametere, kontekstvindu på 1 million token, innebygd forståelse av bilder, video og lyd, og en kallerstyrt tenkebryter.
xAIs resonnering-først-flaggskipmodell med et kontekstvindu på 500k token, bygget for dyp koding, agentiske oppgaver og kunnskapsarbeid med lange dokumenter.
Xiaomis omnimodale resonneringsmodell med åpne vekter, 1,02 billioner parametere og et kontekstvindu på 1 million token – tar imot tekst, bilder, video og lyd som inndata og returnerer tekst.
DeepSeeks samlede multimodale mixture-of-experts-modell med innebygd tekst- og bildeinndata, et kontekstvindu på 1 million token og et justerbart resonneringsnivå – alt i ett Flash-nivå-endepunkt.
OpenAIs flaggskipmodell med lukkede vekter og et kontekstvindu på 1,05 millioner token, med obligatorisk resonnering på hver forespørsel.
Googles resonneringsoptimaliserte Flash-modell for rask koding, agentiske oppgaver og resonnering med mange steg – med et multimodalt kontekstvindu på én million token.
Anthropics frontmodell med resonnering, et kontekstvindu på 1 million token, alltid aktiv adaptiv resonnering og innebygd støtte for tekst og bilder som inndata.
Z.ais innebygd multimodale mixture-of-experts-modell med kontekstvindu på over 1 million token og obligatorisk resonnering.
Flaggskipmodellen til Z.ai – en mixture-of-experts-modell med 743 milliarder parametere og åpne vekter, ettertrent for kompleks koding og agentiske oppgaver med mange steg, med et kontekstvindu på 1 million token.
DeepSeeks MIT-lisensierte V4 Pro-resonneringsmodell med åpne vekter – et stort mixture-of-experts-system med et kontekstvindu på én million token og valgbart resonneringsnivå for lange oppgaver med mange steg.
xAIs modell med lukkede vekter og innebygd resonnering for langvarige agentiske koding- og forskningsoppgaver, med et kontekstvindu på 500 000 token og justerbar resonneringsdybde.
Alibaba/Qwens største lansering med åpne vekter: en mixture-of-experts-modell med 2,4 billioner parametere, obligatorisk resonnering og et kontekstvindu på 262 144 token.
Alibabas mixture-of-experts-modell med åpne vekter og obligatorisk resonnering, av Qwen3.8 Max-klassen, med et innebygd kontekstvindu på 262K token.
En NVIDIA-modell med åpne vekter og kort svartid for resonnering og agentiske oppgaver, med en tankekjedemodus som kan slås av og på og en hybrid Mamba-2/MoE/Attention-arkitektur.
En mixture-of-experts-resonneringsmodell fra DeepSeek med kontekstvindu på én million token og justerbar resonneringsinnsats, betjent på Stav-plattformen via Fireworks AI.
Frontmodellen fra Anthropic med resonnering, kontekstvindu på 1 million token, justerbart resonneringsnivå og multimodal inndata – for kode, forskning og arbeid med lange dokumenter.
Googles raske, kostnadsoptimaliserte Gemini 3.5-modell med et kontekstvindu på én million token, obligatorisk konfigurerbar resonnering og multimodal inndata i form av tekst, bilder, lyd og video.
Googles Flash-modell med innebygd resonnering: multimodale inndata, et kontekstvindu på over én million token og alltid-på resonnering i tankekjede for agentiske oppgaver med mange steg.
Moonshot AIs flaggskipmodell med åpne vekter, alltid-aktiv resonnering, 2,8 billioner parametere (MoE), kontekstvindu på 1 million token, innebygd verktøybruk og multimodal inndata.
Den første modellen med åpne vekter fra Thinking Machines Lab: en mixture-of-experts-transformer med 975 milliarder parametere, hvorav 41 milliarder er aktive, multimodal inndata, et kontekstvindu på 1 million token og justerbart resonneringsnivå.
OpenAIs raske og kostnadseffektive GPT-5.6-nivå for chat med høyt volum, klassifisering og lette agentiske oppgaver – med et kontekstvindu på 1,05 millioner token.
OpenAIs flaggskipmodell GPT-5.6 for resonnering, beregnet på agentisk koding, cybersikkerhet og analyse med mange steg – med et kontekstvindu på 1,05 millioner token.
OpenAIs balanserte GPT-5.6-modell med et kontekstvindu på 1,05 millioner token og justerbart resonneringsnivå for kode- og dokumentoppgaver med middels kompleksitet.
xAIs proprietære resonneringsmodell med et kontekstvindu på 500 000 token, obligatorisk konfigurerbart resonneringsnivå og støtte for tekst og bilder som inndata.
Anthropics adaptivt resonnererende modell i Sonnet-klassen med et kontekstvindu på 1 million token, sterke resultater fra Design Arena innen koding og UI, og alltid aktiv resonnering med valgbart nivå fra lavt til maks.
Flaggskipmodellen til Z.ai for resonnering og agentisk koding med åpne vekter, med et kontekstvindu på 1 million token og MIT-lisensierte vekter.
Moonshot AIs mixture-of-experts-modell for koding og agentiske oppgaver med åpne vekter, 1 billion parametere, obligatorisk utvidet resonnering og et kontekstvindu på 262 144 token.
Anthropics Mythos-klasse frontmodell med alltid aktiv adaptiv resonnering og et kontekstvindu på én million token, bygget for dyp kode- og forskningsanalyse fremfor sanntidschat.
NVIDIAs flaggskip Nemotron 3 Ultra-resonneringsmodell med 550 milliarder parametere totalt og 55 milliarder aktive, med åpne vekter under OpenMDW-1.1 og et kontekstvindu på 256k token.
En modell med åpne vekter og 428 milliarder parametere (~23 milliarder aktive) med mixture-of-experts-arkitektur fra MiniMax, et kontekstvindu på 1 million token, multimodal inndata og en konfigurerbar tenkemodus – egnet til arbeidsflyter med lange kontekster, agentiske oppgaver og kodehjelp.
xAIs agentiske kodingsmodell: en assistent med 256k kontekstvindu og verktøykall, obligatorisk trinnvis resonnering og støtte for MCP-orkestrering – bygget for feilsøking med mange steg.
Anthropics frontmodell for resonnering med et kontekstvindu på 1 million token, bygget for komplekse agentiske arbeidsflyter, analyse på masternivå og oppgaver med lange kontekster.
Tett multimodal modell med åpne vekter og 128 milliarder parametere fra Mistral AI, med et 256k kontekstvindu og valgfri resonnering.
Google sin raske, kostnadsoptimaliserte multimodale Gemini-modell med et kontekstvindu på én million token, bygget for tekst, bilder, lyd, video og filer som inndata med høy gjennomstrømning.
xAIs resonneringsmodell med et kontekstvindu på 1 million token og konfigurerbart resonneringsnivå, aktivert som standard.
OpenAIs instruksjonsmodell for lange kontekster, bygget for kompleks resonnering med mange steg, analyse av lange dokumenter og verktøyorkestrering over et kontekstvindu på over 1 million token.
Anthropics frontmodell med lukkede vekter og et kontekstvindu på én million token, bygget for kompleks resonnering med mange steg og koding fremfor sanntidsinteraksjon.
Modellen til Z.ai med åpne vekter, 754 milliarder parametere og mixture-of-experts-arkitektur, med innebygd resonnering – bygget for agentiske ingeniøroppgaver med mange steg og toppytelse på kode-referansetester.
Google DeepMinds multimodale mixture-of-experts-modell med åpne vekter og et kontekstvindu på 262k token, tilpasset interaktiv chat og oppgaver med moderat kompleksitet.