Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного решения задач анализа данных и работы с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · написание и изменение кода с помощью OpenCode · решение задач разработки через Claude Code или Codex

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного решения задач анализа данных с использованием инструментов через OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных в агентной оболочке с инструментами · выполнение заданий SmolDataEnvs через OpenCode · проверка способности языковой модели работать с инструментами

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных и выполнения задач с инструментами в OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных с помощью агентной среды · выполнение многошаговых задач через инструменты OpenCode · работа с длинной историей диалога и результатами инструментов

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных и решения задач с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · решение задач из набора SmolDataEnvs · генерация ответов для OpenCode, Claude Code и Codex

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с OpenCode и вызовом инструментов.

Подходит для: агентный анализ данных с вызовом инструментов · решение задач SmolDataEnvs в OpenCode · автоматизация многошаговых задач анализа данных

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных с OpenCode и взаимодействием с инструментами.

Подходит для: выполнение агентных задач анализа данных · ответы на запросы с использованием инструментов OpenCode · автоматизация многошаговых задач на данных через агентный harness

Полностью дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с использованием инструментов в нескольких средах выполнения.

Подходит для: Решение задач анализа данных в агентной среде · Выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · Сравнительная оценка агентных моделей в OpenCode, Claude Code, Codex и Mini-SWE-Agent

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

GLM-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода

Плотная языковая модель Ornith AI на 9 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с инструментами в длинном контексте.

Подходит для: выполнение многошаговых задач программирования · поиск и исправление ошибок в коде · работа с репозиториями и создание программных изменений

Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

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

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

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

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

Англоязычный cross-encoder для оценки релевантности пар «поисковый запрос — текст» и переранжирования результатов поиска.

Подходит для: Переранжирование фрагментов, найденных поисковой системой · Оценка релевантности документов запросу · Сортировка результатов ElasticSearch по соответствию запросу

Предобученный Vision Transformer Google для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по 1000 классам ImageNet · Извлечение признаков изображений для downstream-задач · Дообучение классификатора на собственном наборе размеченных изображений

Набор моделей Whisper в формате Core ML для локального распознавания речи и транскрибации на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальная транскрибация аудиозаписей на устройствах Apple · преобразование речи в текст в приложениях для Apple Silicon · распознавание речи без отправки аудио на сервер

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

Компактная англоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений

Компактная англоязычная авторегрессионная модель OpenAI для генерации продолжения текста по промпту.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по началу фразы · генерация черновиков и примеров текста · эксперименты с авторегрессионной генерацией

Многоязычная модель BERT преобразует предложения и абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск перефразированных вопросов и предложений · сравнение смысловой близости текстов

CLAP от LAION сопоставляет аудио с текстовыми описаниями для классификации звуков без примеров и поиска аудио по тексту.

Подходит для: классификация звуков по заданным текстовым меткам без дообучения · поиск аудиозаписей по текстовому описанию · сопоставление звука с набором возможных описаний

BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.

Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск