В чем особенность обучения Cogito v2.1?

Модель обучена с использованием метода Self-Play и обучения с подкреплением (RL), что позволяет ей достигать уровня флагманских проприетарных моделей в логических задачах.

Поддерживает ли модель работу с кодом?

Да, благодаря архитектуре 671B MoE и продвинутым методам обучения, модель отлично справляется с программированием и техническим анализом.

Можно ли использовать Cogito v2.1 через API alltokens?

Да, модель доступна через API alltokens с поддержкой широкого спектра параметров, включая управление логическими рассуждениями и структурированный вывод.

Deep Cogito: Cogito v2.1 671B

DEDeepcogitoОбновлено: 13 ноября 2025 г.

Deep Cogito v2.1 671B — это мощная модель с архитектурой Mixture-of-Experts, обученная методом Reinforcement Learning. Она демонстрирует производительность уровня флагманских решений, предлагая глубокое логическое рассуждение и работу с контекстом до 128 000 токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

150 ₽/M

Выход

150 ₽/M

Контекст

128k tokens

Параметры

Релиз

13 ноября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Cogito v2.1 671B MoE представляет собой одну из самых мощных открытых моделей в мире, сопоставимую по производительности с ведущими закрытыми и открытыми разработками. Модель обучена с использованием метода самостоятельной игры и обучения с подкреплением для достижения передовых результатов в нескольких категориях: выполнение инструкций, написание кода, обработка длинных запросов и творческое письмо. Эта продвинутая система демонстрирует значительный прогресс на пути к масштабируемому суперинтеллекту за счет улучшения стратегий принятия решений.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Deep Cogito: Cogito v2.1 671BТекущая

Для чего

Контекст

128k

Цена ₽

150 / 150

Deep Cogito: Cogito v2.1 671BТекущая

128k

150 / 150

Модель

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Для чего

Обе модели ориентированы на сложные цепочки рассуждений и используют продвинутые методы мышления для решения многоступенчатых задач.

Контекст

262k

Цена ₽

72 / 299

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

262k

72 / 299

Модель

Mistral: Devstral 2 2512

Для чего

Являются представителями высокопроизводительных открытых или полуоткрытых архитектур, оптимизированных для сложных вычислений и программирования.

Контекст

262k

Цена ₽

48 / 240

Mistral: Devstral 2 2512

262k

48 / 240

Когда выбирать

Необходима высокая точность в задачах, требующих глубокого логического вывода и самопроверки ответов
Требуется обработка объемных документов или длинных цепочек диалогов в пределах 128k контекста
Нужна поддержка структурированного вывода и тонкая настройка параметров генерации через alltokens

Когда не выбирать

Требуется мгновенный отклик для простых чат-ботов, где не важна глубина рассуждений
Задачи ограничены короткими запросами, не требующими использования архитектуры MoE такого масштаба
Необходима работа с мультимодальным контентом, так как модель специализируется на тексте