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

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Диалоговая языковая модель 01.AI на 5,8 млрд параметров для ответов на инструкции, рассуждений, математики, программирования и понимания текста.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · объяснение и решение математических задач

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

OneRec-1.7B — модель на базе Qwen3 для генерации рекомендаций товаров, рекламы и коротких видео по истории взаимодействий и инструкциям пользователя.

Подходит для: рекомендация коротких видео по истории просмотров · подбор товаров в интернет-магазине · персонализация рекламных рекомендаций

Yi-6B-Chat — англо-китайская чат-модель 01.AI для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы на английском или китайском языке · генерация текста по запросу

Компактная модель Skywork для оценки и ранжирования ответов языковых моделей по предпочтениям.

Подходит для: сравнение качества двух ответов чат-бота · ранжирование вариантов ответа по предпочтительности · оценка ответов при разработке языковой модели

Дообученная Qwen3.5-4B оценивает варианты действий для браузера и рабочих процессов и помогает формировать текстовые решения.

Подходит для: ранжирование кандидатов действий браузера · выбор следующего шага в автоматизированном рабочем процессе · маршрутизация запросов между этапами workflow

Wald-Q4B v2.1 оценивает типизированные варианты решений и выдаёт откалиброванные вероятности для маршрутизации агентов, выбора действий и классификации.

Подходит для: выбор подходящего инструмента для запроса агента · маршрутизация задачи между агентами · ранжирование вариантов действий веб-интерфейса

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

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Trinity Mini — многоязычная MoE-модель Arcee AI для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · помощь с программированием

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.

Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Слитая диалоговая модель семейства Yi-1.5 с 33,9 млрд параметров для генерации английского текста и ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · генерация английского текста по запросу · следование инструкциям на естественном языке

Наградная модель InternLM2 на 1,7 млрд параметров для оценки, сравнения и ранжирования ответов диалоговых моделей по предпочтительности.

Подходит для: оценка предпочтительности ответа чат-бота · сравнение двух вариантов ответа языковой модели · ранжирование нескольких ответов для выбора лучшего

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

Диалоговая языковая модель 01.AI на 33,9 млрд параметров для следования инструкциям, рассуждений, программирования и математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текста по инструкциям · помощь с программированием

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

Дообученная модель Qwen3.5-9B для выбора действий в браузере, маршрутизации рабочих процессов и оценки вариантов по текстовым принципам.

Подходит для: ранжирование кандидатов следующего действия браузера · выбор маршрута для рабочего процесса · оценка вариантов по заданному принципу на естественном языке