# WeatherNext

> Семейство ИИ-моделей для прогнозирования погоды

WeatherNext от Google — семейство ИИ-моделей для точного прогноза погоды. Открытый код, готовые данные 4 раза в день и кастомный инференс на Vertex AI.

- Категории: Opensource, Инструменты разработчика, Исследования
- Модели: WeatherNext 2, WeatherNext 1
- Сайт сервиса: https://developers.google.com/weathernext
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/weathernext
- Обновлено: 2026-08-07

## Описание

WeatherNext — линейка моделей машинного обучения от Google, созданная для разработчиков, исследователей и всех, кому нужны точные метеоданные внутри своих продуктов. С прогнозами можно работать тремя способами: использовать открытый код моделей для запуска на своём железе, забирать готовые глобальные прогнозы прямо из облака или генерировать кастомные прогнозы под конкретную задачу на мощностях Google Cloud.

Если хочется разобраться в моделях изнутри или адаптировать их под свою область, весь код и предобученные веса лежат в открытом доступе на GitHub — под разрешительными лицензиями, так что запускать инференс на собственном оборудовании и воспроизводить результаты из публикаций можно без ограничений.

Для тех, кому не нужна настройка моделей, WeatherNext предоставляет готовые глобальные прогнозы погоды — они обновляются четыре раза в сутки. Данные можно запрашивать через BigQuery и Earth Engine или скачивать пакетами из Google Cloud Storage — прямо в свой рабочий процесс, без разворачивания инфраструктуры.

Третий вариант — кастомный инференс на Vertex AI: сервис сгенерирует прогноз под конкретные параметры, где можно управлять размером ансамбля и горизонтом прогнозирования, а вычисления идут на выделенном железе Google Cloud.

В основе — две линейки моделей. WeatherNext 2, рекомендованная и самая свежая, умеет строить ансамблевые прогнозы с более высокой точностью, скоростью инференса и временным разрешением — она заточена под требовательные вероятностные предсказания. WeatherNext 1 остаётся доступной как базовая исследовательская версия и включает две модели: детерминированную Graph и вероятностную Gen, обе удобны для сравнения с опубликованными научными результатами Google.

## Похожие сервисы в каталоге

- [Abliteration.ai](https://ailibri.com/abliteration-ai): API к языковой модели без встроенных отказов и шлюз политик: для red team, кибербезопасности, trust & safety, синтетических данных и ML-исследований.
- [Open Deep Research](https://ailibri.com/open-deep-research): Открытый AI-агент для глубоких исследований на базе LangChain. Работает с разными моделями, поисковыми инструментами и MCP-серверами. Топ-6 в Deep Research Benc
- [GeoAgent](https://ailibri.com/geoagent): GeoAgent - модель для геолокации с обучением через подкрепление. Использует датасет GeoSeek с разметкой экспертов, geo-similarity reward и consistency reward дл
- [InSpatio-WorldFM](https://ailibri.com/inspatio-worldfm): InSpatio-WorldFM - open-source модель генерации кадров для пространственного интеллекта в реальном времени с 3D-консистентностью на потребительских GPU
- [Letta](https://ailibri.com/letta): Создавайте AI-агентов с долговременной памятью, которые учатся и совершенствуются. Решение проблемы памяти ИИ для разработки умных ботов и помощников.
- [Laion](https://ailibri.com/laion): Некоммерческая организация, предоставляющая бесплатные открытые датасеты для машинного обучения с миллиардами изображений и текстовых пар.

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com