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

OTel-2.0-LLM-31B-IT — англоязычная инструкционная модель на базе Gemma 4 31B-IT для ответов на вопросы и RAG-задач в телекоммуникациях.

Подходит для: ответы на вопросы по телекоммуникационным стандартам · RAG по сетевой технической документации · краткое изложение материалов 3GPP и ETSI

Мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и анализа изображений, настроенная отвечать на запросы по кибербезопасности без отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по кибербезопасности · консультации по offensive security · анализ изображений в диалоге

Von — англоязычная модель классификации и оценки, которая за один проход выбирает или ранжирует заданные варианты без генерации текста.

Подходит для: маршрутизация обращений в службу поддержки · классификация намерений клиента · проверка запросов на соответствие политике или критериям

Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.

Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов

Черновая модель DFlash 2 ускоряет генерацию Qwen3.8-27B, предлагая блоки токенов для проверки при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.8-27B на сервере · ускорение решения математических задач моделью Qwen · ускорение генерации кода моделью Qwen

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

Qwythos-27B-v1 — мультимодальная модель Empero AI для диалогов, рассуждений и агентных сценариев с инструментами, дообученная на базе Qwen3.5-27B.

Подходит для: решение задач STEM и пошаговые рассуждения · работа с терминальными сессиями и выводом команд · вызов инструментов в агентных сценариях

Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

Черновая модель для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста целевой Qwen3.8-27B в совместимом сервере.

Подходит для: Ускорение генерации ответов моделью Qwen3.8-27B · Увеличение пропускной способности сервера генерации текста · Ускорение решения математических задач целевой моделью

Черновая модель RadixArk для ускорения генерации текста целевыми моделями Qwen3.8-27B посредством спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации кода целевой моделью Qwen3.8-27B · ускорение решения математических задач при генерации текста · снижение задержки генерации ответов в совместимом развёртывании SGLang

Компактная модель Datadog для многомерного прогнозирования временных рядов с оценкой неопределённости без дообучения.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости · построение прогнозов по нескольким временным рядам · оценка неопределённости будущих значений

Компактный трансформер Datadog для многомерного прогнозирования временных рядов без дообучения, рассчитанный на низкие требования к задержке и памяти.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости · прогнозирование нескольких временных рядов без дообучения · оценка неопределённости прогноза метрик

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

Предварительно обученная модель Datadog для нулевого прогнозирования многомерных временных рядов и оценки неопределённости.

Подходит для: прогнозирование метрик инфраструктуры и наблюдаемости · построение прогнозов для нескольких временных рядов без дообучения · оценка неопределённости прогнозов временных рядов

Черновая модель DFlash для ускорения инференса Qwen/Qwen3.6-35B-A3B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста на сервере с Qwen3.6-35B-A3B · повышение пропускной способности пакетного инференса Qwen · спекулятивное декодирование в SGLang с проверкой токенов целевой моделью

Esper 4 — дообученная мультимодальная модель для программирования, архитектуры систем, DevOps и MLOps, включая агентные сценарии.

Подходит для: написание и отладка программного кода · проектирование программных систем и архитектуры · создание и настройка CI/CD и DevOps-инфраструктуры

Чат-модель на базе Qwen, дообученная для ответов на вопросы по DevOps на китайском языке.

Подходит для: ответы инженерам на вопросы по DevOps · поиск решений проблем на разных этапах жизненного цикла DevOps · ответы на вопросы по компьютерной безопасности

Предварительно обученная модель Google Research для прогнозирования одномерных временных рядов на основе исторических наблюдений.

Подходит для: прогнозирование будущих значений временного ряда · построение прогноза спроса по историческим данным · прогнозирование нагрузки по телеметрии

Черновая модель DFlash 2, которая ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash с помощью спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash в SGLang · предсказание блоков токенов для спекулятивного декодирования · интеграция чернового декодера в сервер генерации на базе GLM-5.3-Flash

NVFP4-квантизация Qwen3-Coder-Next для генерации кода и диалоговой работы на NVIDIA DGX Spark и совместимых GPU Blackwell.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · диалоговый помощник при разработке программ · запуск кодирующей модели на DGX Spark с ограниченной памятью

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

Черновая модель DFlash на базе Qwen3.5-9B, ускоряющая генерацию целевой модели через спекулятивное декодирование.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.5-9B в сервере вывода · повышение пропускной способности сервиса диалоговой модели · ускорение генерации решений математических задач