Открытая языковая модель Essential AI на 8,3 млрд параметров для генерации кода, задач STEM и диалогового использования с инструментами.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по программированию и анализ кода · поиск и исправление ошибок в программных проектах
rnj-1-instruct — диалоговая языковая модель Essential AI на 8,3 млрд параметров для генерации кода, агентной работы с инструментами и решения задач STEM.
Подходит для: написание и дополнение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозитории · решение задач по математике и STEM
Диалоговая модель Essential AI на 8,3 млрд параметров для программирования, работы с длинным контекстом до 163 840 токенов и взаимодействия с инструментами.
Подходит для: поиск нужных сведений в длинных документах · ответы на вопросы по научным материалам · анализ кода и структуры больших репозиториев
Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Компактная многоязычная модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических и логических задач
Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение и анализ информации из документов · понимание содержания видеозаписей
Мультимодальная модель Qwen с разреженной MoE-архитектурой для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · выполнение агентных задач в программировании
Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу
Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.
Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию
Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода
Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.
Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода
LocateAnything-3B — мультимодальная модель NVIDIA для обнаружения объектов и привязки текстовых запросов к областям и точкам на изображениях.
Подходит для: поиск объектов на изображении по названию или описанию · обнаружение множества объектов в загруженных сценах · выделение области изображения, соответствующей фразе
Компактная многоязычная языковая модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений, кода и выполнения инструкций.
Подходит для: диалоговый помощник с поддержкой нескольких языков · генерация и редактирование текста по инструкциям · решение математических и логических задач
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
Мультимодальная модель AutoTrust на базе Qwen для визуального анализа, ранжирования и принятия решений с вероятностными оценками.
Подходит для: ответы на вопросы по диаграммам и инфографике · извлечение и интерпретация сведений из документов на изображениях · ранжирование новостей и поисковых результатов по релевантности
Мультимодальная модель Qwen на 4 млрд параметров для диалога, понимания изображений, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · многошаговый диалог с длинным контекстом
Мультимодальная модель Qwen на 9 млрд параметров для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · анализ и объяснение визуальных материалов
Qwen2.5-3B-Instruct — компактная многоязычная чат-модель для выполнения инструкций и генерации текста, включая структурированные ответы.
Подходит для: создание чат-бота для ответов на запросы пользователей · генерация текстов по инструкциям · подготовка структурированных ответов в формате JSON
Мультимодальная модель Qwen3-VL на 8 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео, OCR и визуального рассуждения.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · распознавание текста и разбор структуры документов на изображениях · поиск событий и их временных меток в видео
Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.
Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию
Инструктивная языковая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов, генерации текста, кода и структурированных ответов.
Подходит для: создание многоязычного чат-бота или виртуального помощника · генерация и редактирование длинных текстов · формирование ответов в формате JSON
Многоязычная модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, дообученная на базе Qwen3-0.6B-Base.
Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · извлечение релевантных текстов для RAG · поиск похожих фрагментов кода
Многоязычная MoE-модель Qwen для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов с контекстом до 262 144 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · выполнение инструкций в диалоге · решение математических и логических задач