Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Large — модель Stability AI для генерации изображений по тексту. В её основе — мультимодальный диффузионный трансформер MMDiT с отдельными кодировщиками описания.
Главное
- Место в общем рейтингене измереномодель пока не участвует в открытых замерах оценок людей
- Цена за 1 млн токеновне установленацена в открытых каталогах не зафиксирована
- Контекстне установленразмер окна в открытых каталогах не зафиксирован
- ПринимаетТекстотвечает: изображения
- Выход моделине установлендата выпуска не зафиксирована
- БесплатноНеттолько платные тарифы
Где доступна модель
| Канал | Как доступна | Бесплатно или тариф | Оплата из РФ | Проверено | Ссылка |
|---|---|---|---|---|---|
| Без VPN и с оплатой в рублях | |||||
| BotHub | чат, API | стартовые токены | да | 4 ноября 2026 | Открыть |
| API-агрегаторы и чаты | |||||
| Hugging Face Inference Providers | API, чат | месячные кредиты | нет | 4 ноября 2026 | Открыть |
Дата в таблице — день, когда доступность у сервиса подтверждена в последний раз: по списку моделей самого сервиса, а где списка нет — по дате ручной проверки. Доступность и цены у сервиса могут измениться раньше следующей проверки.
Альтернативы
- Лидер общего рейтингаClaude Opus 4.610-е из 419 в общем зачётецена $5 / $25первое место снимка
- Китайская альтернативаMiMo-V2.6-Pro12-е из 419 в общем зачётецена $0,44 / $0,87разработчик Xiaomi, Китай
Подбор по последнему снимку общего зачёта и ценам за 1 млн токенов (вход + выход).
Вопросы и ответы
Как увеличить готовую картинку с помощью Stable Diffusion 3.5 Large?
Для этого Stability AI выпустила Blur ControlNet — дополнительную модель, которая направляет генерацию по исходному изображению. Авторы описывают увеличение по частям: картинку делят на участки, обрабатывают каждый с Blur и соединяют в изображение большего разрешения. Это отдельный процесс с исходной картинкой и дополнением для Large; одного текстового описания для него недостаточно.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 4 ноября 2026
Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.
Часть фактов внесена вручную по публикациям разработчика.
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число