20+개 모델을 하나의 API로

DeepSeek V4 Flash 0423은 초기 V4 계열의 텍스트 전용 Flash 모델입니다. 희소 MoE 구조로 코드, 대화, 긴 텍스트를 처리하며 후속 0731 버전과는 별도 항목입니다.

DeepSeek V4 Pro 0423은 초기 V4 조합의 대규모 텍스트 추론 모델입니다. 개발사 카드는 전체 1.6T, 활성 49B 매개변수를 설명하며 복잡한 추론과 소프트웨어 작업에 초점을 둡니다.

DeepSeek V4.1 Flash는 기본 이미지 이해를 추가한 Flash 모델입니다. CED 구조로 입력 처리와 출력 생성을 분리하며 입력이 많은 코드 및 컴퓨터 조작 작업을 겨냥합니다.

DeepSeek V4 Flash 0731은 초기 미리보기 이후의 정식 Flash 버전입니다. 텍스트 전용이며 코드, 추론, 에이전트 작업을 위한 후학습 개정이 핵심입니다.

Qwen3.8 Flash는 Alibaba의 멀티모달 추론 모델입니다. OpenRouter는 텍스트, 이미지, 동영상 입력을 기재하며 문서와 차트 이해를 코드 지원과 함께 검토할 수 있습니다.

MiniMax M2.7은 디버깅, 원인 분석, 여러 단계의 전문 작업에 초점을 둔 텍스트 모델입니다. 공개 작업 사례는 외부 도구를 사용하며 응답만으로 전체 작업이 실행되지는 않습니다.

GLM 5.2는 장기 엔지니어링 작업용 Z.ai 텍스트 추론 모델입니다. 개발사는 백만 토큰 컨텍스트와 희소 어텐션의 인덱스 계산을 재사용하는 IndexShare를 소개합니다.

GLM 5.3은 GLM 5.2 기반에서 복잡한 코드와 장기 작업을 위한 후학습을 개정했습니다. OpenRouter는 추론이 항상 활성화된다고 설명하므로 출력 예산에도 고려해야 합니다.

GLM 5.3 Flash는 GLM 5 계열에 기본 멀티모달 처리를 도입합니다. 텍스트 전용 5.3과 달리 새 기반 모델에서 희소 어텐션과 선형 어텐션을 결합합니다.

Kimi K3는 코드, 지식 작업, 장기 에이전트를 위한 Moonshot AI의 공개 가중치 멀티모달 모델입니다. 저장소, 이미지, 로그, 실행 피드백에 따른 반복 작업을 강조합니다.

Kimi K2.6은 코드, UI 생성, 에이전트 조율에 초점을 둔 기본 멀티모달 모델입니다. 참조 목록의 입력은 텍스트와 이미지이며 컨텍스트는 K3보다 작습니다.

OpenRouter는 Claude Opus 5를 복잡한 추론, 소프트웨어, 장기 에이전트용 Anthropic 모델로 소개합니다. 참조 사양은 텍스트, 이미지, 파일 입력과 텍스트 출력을 기재합니다.

Claude Sonnet 5는 코드와 전문 작업을 위한 Sonnet 계열입니다. 확인한 자료는 적응형 사고와 새 토크나이저를 설명하므로 마이그레이션에서 이름 이상의 변화에 주의해야 합니다.

GPT-5.6 Sol은 OpenRouter의 GPT-5.6 대표 항목입니다. 복잡한 추론, 명령줄 코드 작업, 다단계 문제 해결에 초점을 두며 참조 사양은 이미지와 파일 입력도 기재합니다.

GPT-5.6 Luna는 대량 대화, 분류, 가벼운 에이전트 작업의 비용 효율 후보입니다. 더 낮은 가격으로 Sol과 같은 복잡한 추론 품질을 보장한다는 뜻은 아닙니다.

Tencent Hy3는 전체 295B, 활성 21B 매개변수의 텍스트 전용 MoE입니다. 참조 자료는 직접 응답과 추론 모드, 다중 턴 제약과 도구 작업을 설명합니다.

Xiaomi MiMo-V2.5의 참조 사양은 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 입력을 포함합니다. 출력은 텍스트로, 다양한 입력 이해가 음성이나 이미지 생성 능력을 뜻하지는 않습니다.

Tencent Hy4 preview는 770B 기반, 49B 활성 매개변수와 Hy3보다 긴 컨텍스트를 갖춘 텍스트 미리보기입니다. 지속적인 코드 에이전트와 도구 작업을 대상으로 합니다.

Step 3.7 Flash는 희소 언어 기반과 시각 인코더를 결합합니다. 개발사는 지각과 도구 조율을 강조하고 OpenRouter는 이미지·동영상 입력과 추론 강도를 기재합니다.

MiMo-V2.6-Flash는 코드와 에이전트용 효율 중심 멀티모달 항목입니다. OpenRouter가 연결한 Flash-RL 카드는 다양한 작업 환경의 강화학습을 설명합니다.