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

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

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

Underdog-Ternary-1.1 — 27-миллиардная разговорная модель Conway Research для написания текстов, генерации кода и суммаризации с компактными тернарными весами.

Подходит для: ведение диалогов с языковой моделью · написание и редактирование электронных писем · генерация кода

4-битная разговорная модель на базе Qwen 3 4B, постобученная ConwayResearch для работы в harness Underdog.

Подходит для: диалоговое взаимодействие на английском языке · генерация ответов в harness Underdog · локальный запуск чат-модели в среде MLX

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

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

Underdog-27B-1.1 — 27-миллиардная разговорная модель ConwayResearch для диалогов, письма, генерации кода и суммаризации с локальным запуском в компактном 4-битном формате.

Подходит для: диалог с локально запущенным ИИ-ассистентом · написание и редактирование писем · генерация кода

Дообученная диалоговая модель Conway на 27 млрд параметров для работы с текстом и изображениями, локального программирования, письма и повседневных задач на Apple Silicon.

Подходит для: написание и редактирование писем · помощь с кодом на Python · суммаризация длинных документов

CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

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

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

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

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Локальный текстовый ассистент на 27 млрд параметров для диалогов, письма, генерации кода и суммаризации.

Подходит для: ведение диалогов с локальным ИИ-ассистентом · написание и редактирование электронных писем · генерация фрагментов кода

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

Компактная 4-битная MLX-модель на базе Qwen3-ASR для локального преобразования речи в текст.

Подходит для: распознавание речи из аудиозаписей · транскрибация голосовых сообщений · локальное преобразование речи в текст на устройствах Apple

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

Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках

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

Модифицированная для снижения отказов версия Ornith-1.0-35B для генерации кода, агентной работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и доработка кода · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение агентных задач с вызовом инструментов

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

Объединённая кодовая модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для программирования, работы с репозиториями и терминалом.

Подходит для: анализ и понимание исходного кода · внесение изменений в репозиторий по описанию задачи · помощь в решении задач программной инженерии

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО