Экспериментальная английская языковая модель на 128 млн параметров для генерации текста и изучения недорогого обучения разговорных LLM.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · обучение и демонстрация формата диалога user/assistant · изучение синтаксиса английского в небольшой языковой модели

GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Открытая мультимодальная MoE-модель Moonshot AI для программирования, анализа визуальных данных и автономного выполнения многошаговых задач с инструментами и агентами.

Подходит для: создание и исправление кода в многошаговых задачах · генерация веб-интерфейсов по текстовому описанию и изображениям · анализ изображений и видеокадров в диалоге

Дообученная LongT5-модель для создания простых и понятных неспециалистам пересказов научных статей.

Подходит для: подготовка кратких изложений научных статей для широкой аудитории · упрощение биомедицинских исследований без специального жаргона · создание понятных пересказов публикаций по биологии

Дообученная на Qwen/Qwen3.5-35B-A3B модель Apodex для рассуждений, вызова инструментов и выполнения сложных многоэтапных задач.

Подходит для: проведение исследований с поиском и анализом источников · подготовка отчетов по документам и данным · анализ финансовых задач с помощью инструментов

Плотная модель InternScience на 4 млрд параметров для многошаговых агентных задач, поиска, исследований и работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многошаговых поисковых задач с веб-инструментами · разбиение сложной инженерной задачи на исполнимые этапы · помощь в научном исследовании с использованием внешних инструментов

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

Небольшая базовая языковая модель, обученная с нуля для генерации английского текста и исследования усвоения языковой структуры при ограниченных ресурсах.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · исследование усвоения английской грамматики небольшими языковыми моделями · оценка языковых моделей на ограниченных обучающих данных

35-миллиардная MoE-модель InternScience для многошаговых агентных задач, научных рассуждений, поиска и вызова инструментов.

Подходит для: планирование и выполнение длительного веб-поиска · разбиение инженерной задачи на исполнимые этапы · научные рассуждения с обращением к внешним инструментам

Диалоговая MoE-модель Tencent для рассуждений, работы с длинным контекстом, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение сложных задач по математике и естественным наукам · ответы на вопросы по длинным и сложным инструкциям · написание и отладка кода

Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии

Tongyi-DeepResearch — англоязычная модель Tongyi Lab для многошагового агентного поиска и глубокого исследования информации.

Подходит для: многошаговый поиск ответов по веб-источникам · подготовка исследовательских ответов с использованием браузерного агента · решение сложных задач, требующих последовательного сбора информации

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

35-миллиардная MoE-модель InternScience в формате GGUF F16 для многошагового агентного поиска, научных и инженерных задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск информации в интернете · разбиение сложной задачи на план и последовательность действий · научные рассуждения и ответы на исследовательские вопросы

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Компактная модель Agentica на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, дообученная с подкреплением для решения математических задач и генерации текстовых рассуждений.

Подходит для: решение задач уровня AIME и AMC · генерация пошаговых математических рассуждений · ответы на вопросы из математических наборов задач

Дообученная на базе QwQ-32B модель для автономного веб-поиска, агентных действий и рассуждений по найденной информации.

Подходит для: автономный поиск информации в интернете · ответы на сложные вопросы с опорой на веб-источники · проведение многошагового Deep Research

Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах

Самостоятельная модель VIDRAFT на 27,6 млрд параметров для многошагового научного и математического рассуждения, генерации кода и диалога.

Подходит для: решение задач университетского уровня по естественным наукам · многошаговое решение математических задач и задач в стиле AIME · генерация и отладка программного кода

Компактная дообученная модель SupraLabs, которая анализирует текстовый запрос и решает, направить ли его локальной малой модели или облачной большой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов между локальной и облачной LLM · оценка сложности пользовательского запроса перед выбором модели · выявление запросов с математикой или программированием

Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Мультимодальная модель InternLM на 35 млрд параметров для научных задач, диалога, рассуждений, понимания изображений и агентных рабочих процессов.

Подходит для: Ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · Рассуждения и решение сложных научных задач · Анализ физических временных рядов и сигналов

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода