Laster katalogen …
Laster katalogen …
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.
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.
Frontmodellen fra Anthropic med resonnering, kontekstvindu på 1 million token, justerbart resonneringsnivå og multimodal inndata – for kode, forskning og arbeid med lange dokumenter.
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.
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.
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.
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.
Anthropics frontmodell for resonnering med et kontekstvindu på 1 million token, bygget for komplekse agentiske arbeidsflyter, analyse på masternivå og oppgaver med lange kontekster.
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.
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.
OpenAIs effektive instruksjonsmodell GPT-5.4 mini, bygget for koding og agentiske arbeidsbelastninger med valgfri resonneringsdybde og et multimodalt kontekstvindu på 400 000 token.
Modell med åpne vekter og mixture-of-experts-arkitektur på 119 milliarder parametere fra Mistral AI (128 eksperter, 4 aktive, 6,5 milliarder aktive per token) – kombinerer instruksjonsfølging, valgfri resonnering og visjon i én enkelt modellversjon med 262k kontekstvindu og interaktiv svartid.
OpenAIs konfigurerbare modell med resonnering i tankekjede, et kontekstvindu på 1 million token og innebygd støtte for tekst, bilder og filer som inndata.
Googles frontmodell for resonnering med obligatorisk inferens i tankekjede, et kontekstvindu på 1 million token og full multimodal inndata – for komplekse oppgaver med mange steg.
En hybridresonnerings-modell fra Anthropic med et kontekstvindu på 1 million token, valgbart resonneringsnivå og verktøykall for koding, forskning og agentisk arbeid.
En av Anthropics Claude Opus 4-modeller – et kontekstvindu på én million token, valgfri adaptiv tenkning og innebygd dokumentforståelse for oppgaver med mye resonnering og agentisk arbeid.
Googles multimodale Flash-modell med et kontekstvindu på over 1 million token og valgfritt resonneringsnivå, bygget for rask inferens på komplekse oppgaver med blandet medieinnhold.
Flaggskipmodellen fra Mistral AI med åpne vekter: en Granular MoE-modell med 675 milliarder parametere (41 milliarder aktive), innebygd visjon som inndata, funksjonskall og et kontekstvindu på 262 144 token – bygget for arbeid med lange dokumenter og multimodale arbeidsflyter.
Anthropics frontmodell Claude Opus 4.5: en proprietær modell med tekst og bilder som inndata, bygget for kompleks koding, forskning og resonnering over lange dokumenter – med valgfri utvidet resonnering.
Anthropics raskeste Claude 4-modell – bygget for agentiske arbeidsflyter og koding med høy gjennomstrømning, med et kontekstvindu på 200 000 token, valgfri utvidet resonnering, bildeinndata og sterke sikkerhetsmålinger.
Anthropics instruksjonsoptimaliserte Claude Sonnet 4.5 – bygget for agentisk koding, datamaskinbruk og resonnering i lange kontekster via Claude API.
OpenAIs kompakte GPT-5-variant med justerbare resonneringsnivåer, et kontekstvindu på 400 000 token og multimodal inndata for interaktive dokument- og bildeoppgaver.
OpenAIs raskeste og letteste GPT-5-nivå for klassifisering, oppsummering og korte svar i stort volum – 400k kontekstvindu, støtte for bilder og filer som inndata, og obligatoriske resonneringsspor.
Mistral AI sin kodespesialiserte API-modell for fill-in-the-middle-fullføring, kodekorrigering og testgenerering, med et kontekstvindu på 256k token.
Googles raskeste og rimeligste Gemini 2.5-modell – en multimodal instruksjonsmodell med et kontekstvindu på 1 million token, bygget for inferens i sanntid med høy gjennomstrømming.
Utfaset multimodal instruksjonsmodell med åpne vekter og 24 milliarder parametere fra Mistral AI – med 131k kontekstvindu, verktøykall og sterk dokumentvisjon. Bruk Small 4 til nye prosjekter.
Googles flaggskipmodell med lukkede vekter og resonneringsoptimalisering – med et kontekstvindu på 1 million token, multimodal inndata og innebygd verktøykall.
Googles multimodale effektivitetsmodell med et kontekstvindu på 1 million token, valgfri resonnering i tankekjede og innebygd støtte for tekst, bilder, lyd, video og filer som inndata.
OpenAIs GPT-4 Turbo med lukkede vekter gir et kontekstvindu på 128K token og støtte for tekst og bilder som inndata til komplekse oppgaver med lang kontekst – med kort svartid.
OpenAIs opprinnelige GPT-4: en proprietær, tekstbasert instruksjonsmodell for profesjonell skriving, resonnering og enkle arbeidsflyter med verktøykall, med et kontekstvindu på 8k token og treningsdata som slutter i 2021.
OpenAIs GPT-3.5 Turbo er en rask, tekstbasert chatmodell bygget for høyvolums, enkle konversasjonsoppgaver via Chat Completions API, med støtte for verktøykall og JSON-modus.