Компактная многоязычная модель LFM2.5 с уменьшенным числом отказов предназначена для локальных чат- и агентных задач с инструментами и длинным контекстом.

Подходит для: создание локального многоязычного чат-ассистента · вызов инструментов в агентном сценарии · извлечение структурированных данных из текста

Компактная визуальная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt-Tiny, извлекающая признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному сходству · классификация изображений с k-NN или линейным классификатором

Компактная диалоговая языковая модель MiniCPM5-2B с длинным контекстом для локальных ассистентов, программирования, рассуждений и работы с инструментами.

Подходит для: создание локального текстового ассистента · помощь с написанием и разбором кода · решение математических задач

Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

Текстовая модель Qwen3.5, дообученная для диалога, программирования, рассуждений и агентной работы с инструментами.

Подходит для: написание и отладка кода по запросу · диалоговое выполнение пользовательских инструкций · решение задач с вызовом инструментов

Дообученная Qwen3-8B для исследования агентного управления контекстом, долговременной памяти и поиска в длинных задачах.

Подходит для: ответы на вопросы по длинному контексту · ведение долговременной памяти языкового агента · планирование действий агента в длительных задачах

Модифицированная модель Granite с 8,4 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых логических задач · ответы на сложные вопросы и ведение диалога · помощь с программированием

Dolphin 2.9.1 — дообученная 70-миллиардная модель Llama 3 для диалогов, выполнения инструкций, программирования и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового помощника по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических текстовых задач

Плотная языковая модель семейства Ornith-1.5 на 9 млрд параметров для длинных диалогов, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение задач в терминале через агентную оболочку · решение задач разработки программного обеспечения

Компактная дообученная языковая модель Nanbeige с весами DSpark для ускоренного инференса и многошаговых агентных, программных и офисных задач.

Подходит для: создание локального персонального помощника · выполнение многошаговых задач с инструментами · помощь в написании и анализе кода

CleanDIFT извлекает шумонезависимые признаки изображений диффузионными моделями для задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для поиска семантических соответствий между изображениями · оценка глубины по изображению · семантическая сегментация изображений

Текстовая MoE-модель Dingdust на базе LFM2.5 для диалоговых помощников, агентных задач и вызова инструментов с уменьшенной частотой отказов.

Подходит для: создание локального многоязычного диалогового помощника · вызов инструментов в агентных приложениях · следование сложным инструкциям

Dolphin 2.9.4 — дообученная на базе Llama 3.1 8B диалоговая модель для следования инструкциям, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение кода · решение математических задач

Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.

Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом

Экспериментальный вариант Gemma 4 E4B для исследования агентного управления контекстом, долговременной памяти и поиска на длинных горизонтах.

Подходит для: ответы на вопросы по длинному контексту · глубокий поиск с агентом · планирование многошаговой работы агента

Компактная версия MiniCPM5-1B с ослабленной склонностью к отказам для локального диалога, генерации кода и рассуждений.

Подходит для: локальный диалоговый ассистент на устройстве · генерация и дополнение кода · ответы на вопросы по длинному контексту

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

Компактная текстовая модель на базе Qwen2.5-Coder-3B для математических задач, программирования и проверяемых рассуждений.

Подходит для: решение олимпиадных задач по математике · написание и исправление кода · решение задач по STEM-дисциплинам

DSpark — черновая модель novita для ускорения генерации Kimi-K2.7-Code методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации кода моделью Kimi-K2.7-Code · ускорение решения математических задач базовой моделью · ускорение генерации ответов для задач на рассуждение

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Производная версия Qwen3.8-27B с ослабленным отказным поведением для диалога, понимания изображений и видео и решения многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · анализ видеозаписей и извлечение сведений из них · помощь в написании и разборе кода

Компактная текстовая модель Liquid AI для генерации ответов, извлечения данных и лёгких локальных агентных сценариев с уменьшенной склонностью к отказам.

Подходит для: извлечение полей и фактов из текста · короткие диалоговые ответы на устройстве · лёгкие агентные сценарии с вызовом инструментов

Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM

Dynin-Omni — мультимодальная модель masked diffusion для рассуждений, понимания и генерации текста, изображений, видео и речи.

Подходит для: ответы в диалоге и решение задач на рассуждение · описание содержимого изображений и видео · генерация изображений по текстовому запросу