Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Производная модели microsoft/TRELLIS-image-large. TRELLIS Image Large создаёт 3D-объекты по входному изображению.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · преобразование концепт-арта в трёхмерный объект · подготовка 3D-объектов для визуализации

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей

Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

Небольшая языковая модель Vaayu, обученная с нуля для локальной генерации структурированных вызовов инструментов и интеграции через MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схемам · формирование JSON-RPC запросов для локальных сервисов · подключение языковой модели к MCP-серверам

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Компактная модель Vaayu для локальной генерации структурированных вызовов инструментов в агентных системах и интеграциях MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схеме · передача аргументов инструментам через JSON-RPC · подключение локальных MCP-серверов к агенту

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей

Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.

Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2

Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей

Текстовая модель MindLab Research на базе Qwen3.6-35B-A3B для персональных агентов, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: создание персонального ИИ-агента с вызовом инструментов · написание и редактирование кода в репозитории · ответы в диалоговом помощнике

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

CRIA v1.3 — дообученная и объединённая с базой модель Llama 2 для генерации текста и прототипирования чат-приложений, в том числе с задачами по коду.

Подходит для: создание чат-бота на базе Llama 2 · генерация ответов в диалоговом приложении · помощь с задачами по программированию

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. 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