Laster katalogen …
Laster katalogen …
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.
Mistral AIs tette multimodale Instruct-modell med 14 milliarder parametere, Apache-2.0-lisensierte åpne vekter, et kontekstvindu på 262 144 token og innebygd verktøykall.
Mistral AIs Apache-2.0-lisensierte Ministral 3 3B Instruct-modell: tekst og bilder som inndata, tekst som utdata, 256k kontekst – bygget for raske, enkle oppgaver.
Mistral AIs tette 8B Instruct-modell med tekst og bilder som inndata, et kontekstvindu på 262 144 token og åpne Apache-2.0-vekter.
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.
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.
OpenAIs o3-resonneringsmodell med høyere beregningskapasitet, for dyptgående matematikk, kode og forskning i batch-stil via Responses API.
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.
Mistral AIs tette 128-milliarders-modell med tekst og bilder som inndata, valgfri resonnering og et kontekstvindu på 262 144 token.
OpenAIs beregningsoptimaliserte o3-resonneringsmodell, bygget for dyp flertrinns resonnering innen matematikk, kode og forskning over et kontekstvindu på 200 000 token.