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

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

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

Экспериментальная 27-миллиардная модель Jackrong для агентного программирования, отладки репозиториев и вызова инструментов.

Подходит для: генерация кода и правок в существующем репозитории · поиск и исправление ошибок в коде · создание патчей по описанию задачи

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Базовая модель DeepSeek на 6,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · заполнение пропусков и вставка кода по контексту · завершение кода с учётом файлов проекта

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

Дообученная на агентных траекториях модель Qwen3.5-9B для генерации кода и выполнения многошаговых задач разработки ПО.

Подходит для: написание и редактирование кода по запросу · поиск и исправление ошибок в проекте · выполнение задач разработки через терминал

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

Объединённая MoE-модель Qwen для генерации кода, задач разработки и агентного выполнения инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач программной разработки в диалоге · выполнение команд терминальным агентом

Компактная MoE-модель для генерации кода, решения задач программирования и диалогов с инструментами, созданная прореживанием экспертов Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · ответы на вопросы о коде в диалоге

Сжатая MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и вызова функций при меньших требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · помощь агенту в изменении и отладке кода · вызов функций в диалоговом приложении

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

Слитая модель семейства Qwen3 Omni MoE для задач any-to-any с кодовой instruct-моделью в составе.

Подходит для: генерация и объяснение кода в диалоге · выполнение задач any-to-any с поддерживаемыми моделью модальностями · локальный запуск модели через совместимый формат GGUF

Базовая модель Meta с 33,5 млрд параметров для автодополнения, генерации и понимания кода.

Подходит для: автодополнение кода по текстовому контексту · генерация фрагментов кода · анализ и понимание исходного кода

Открытая модель Cohere для генерации кода, агентной разработки ПО и выполнения задач в терминале с поддержкой вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · исправление ошибок и изменение кода в репозитории · выполнение задач разработки через терминальные инструменты

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Текстовая MoE-модель на базе Qwen, предназначенная для генерации кода, решения задач программирования и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · написание кода на Rust, Java и JavaScript

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Компактная агентная модель для исследования программных репозиториев, исправления ошибок и проверки изменений тестами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в программном репозитории · анализ кода и подготовка патчей по описанию проблемы · запуск тестов для проверки исправлений

Mixtral-подобная MoE-модель, созданная сообществом для генерации кода и помощи в программировании.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · дополнение кода · подготовка шаблонов и заготовок программ

CodeScaler-8B — дообученная на предпочтениях reward-модель Qwen3 для оценки и ранжирования ответов на задачи генерации кода без исполнения программ.

Подходит для: ранжирование нескольких вариантов решения задачи программирования · оценка качества сгенерированного кода без его запуска · отбор предпочтительных ответов для генератора кода

Разрежённая MoE-модель ManniX-ITA для генерации кода, полученная сокращением числа экспертов в Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · дополнение и продолжение исходного кода · решение задач программирования