Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

Сборка Qwen-AgentWorld в GGUF для симуляции взаимодействий агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: симуляция взаимодействия агента с текстовой средой · предсказание состояния среды после действия агента · прогнозирование следующих наблюдений по истории взаимодействий

Многовидовая модель мира для робототехники, предсказывающая будущие наблюдения камер по начальному изображению и последовательности действий.

Подходит для: прогнозирование видео с нескольких камер по действиям робота · открытые роллауты будущих наблюдений робота · пошаговое авторегрессионное моделирование действий и наблюдений

Специализированная модель Qwen2.5 для выбора действий языкового агента в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в текстовых задачах ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

Квантованный GGUF-вариант Qwen-AgentWorld для симуляции взаимодействия агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: предсказание состояния среды после действия агента · симуляция последовательности взаимодействий агента со средой · моделирование текстовых сценариев среды

Производная модели empulse/KiCAD-MCP-Qwen3.5-4B-GGUF. Дообученная Qwen3.5-4B для выбора и вызова инструментов KiCAD MCP при проектировании схем и печатных плат.

Подходит для: подбор инструмента KiCAD MCP для запроса на создание или редактирование схемы · извлечение обозначений компонентов, координат и имён цепей из текстовой команды · планирование последовательности действий для проектирования печатной платы

Производная модели Qwen/WebWorld-32B. WebWorld-32B — дообученная на Qwen3-8B текстовая модель мира для симуляции состояний веб-страниц и обучения веб-агентов.

Подходит для: предсказание состояния страницы после действия веб-агента · симуляция многошаговых взаимодействий с веб-сайтами · синтез траекторий для обучения веб-агентов

Дообученная 3,1-миллиардная Qwen2.5-модель для генерации текста и задач агента в среде ALFWorld.

Подходит для: генерация действий и ответов агента в ALFWorld · эксперименты с дистилляцией языковых моделей на задачах взаимодействия со средой · создание диалогового агента для сценариев, подобных ALFWorld

Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели

Дообученная модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции взаимодействий агентов.

Подходит для: симуляция следующих наблюдений в TextWorld · генерация развёртываний агента в текстовой среде · оценка поведения агента в TextWorld

WebWorld-32B — дообученная на Qwen3-8B текстовая модель мира для симуляции состояний веб-страниц и обучения веб-агентов.

Подходит для: предсказание состояния страницы после действия веб-агента · симуляция многошаговых взаимодействий с веб-сайтами · синтез траекторий для обучения веб-агентов

Дообученная методом дистилляции модель Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения задач в ALFWorld.

Подходит для: выполнение текстовых задач в среде ALFWorld · генерация ответов агента в интерактивных сценариях · диалоговое взаимодействие с языковым агентом

Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct языковая модель для целенаправленного принятия решений и выполнения заданий в ALFWorld.

Подходит для: выбор последовательности действий для достижения цели в ALFWorld · планирование поведения агента в текстовой среде · проверка применения знаний о мире при решении задач

WebWorld-8B — дообученная на веб-траекториях языковая модель для симуляции состояний сайтов, генерации данных и поддержки веб-агентов.

Подходит для: предсказание следующего состояния веб-страницы по действию агента · симуляция многошагового взаимодействия с сайтом · генерация синтетических траекторий для обучения веб-агентов

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для целенаправленного принятия решений в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор действий для выполнения целей в ALFWorld · планирование последовательности действий в интерактивной среде · генерация текстовых решений с опорой на знания о мире

Дообученная Qwen2.5-7B предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции прогонов агентов.

Подходит для: предсказание следующего наблюдения TextWorld по истории и действию агента · симуляция текстовой среды для прогонов агента · исследование согласованности поведения мировых моделей

Промежуточная версия Qwen2.5-7B-Instruct, дообученная методом CCPO для управления текстовым агентом в бытовых задачах ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в текстовой симуляции бытовых задач · выполнение многошаговых инструкций в ALFWorld · оценка экспериментальных методов распределения заслуг в обучении агентной политики

AlayaWorld — основанная на LTX-2.3 модель Alaya Lab для генерации длительных интерактивных видеосцен по изображению.

Подходит для: создание видео по исходному изображению · генерация длительных видеосцен · создание интерактивных игровых миров в виде видео

Дообученный языковой агент Qwen2.5 для выбора действий и исследований в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в задании ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

Дообученная на данных ALFWorld модель Qwen2.5-7B для генерации текста в сценариях взаимодействия с виртуальной средой.

Подходит для: генерация текстовых действий и ответов в сценариях ALFWorld · эксперименты с агентами, выполняющими задания в виртуальной среде · исследование применения языковых моделей для пошагового взаимодействия со средой

Промежуточная дообученная Qwen2.5-7B-Instruct для генерации действий агента в текстовом бытовом бенчмарке ALFWorld.

Подходит для: выполнение бытовых задач в симуляторе ALFWorld · выбор следующего действия агента по текстовому наблюдению среды · эксперименты с многошаговым обучением агентов методом CCPO

ABot-World-0-5B-LF генерирует непрерывные интерактивные видеосцены, реагирующие на действия пользователя.

Подходит для: создание интерактивных видеомиров для исследования сцен · генерация продолжения видео по исходному изображению и действиям пользователя · разработка прототипов игровых миров с управляемой видеогенерацией

Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.

Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках