Jan-v1-4B — дообученная модель Qwen3 для диалогов, агентного рассуждения, ответов на вопросы и работы с инструментами.

Подходит для: ответы на фактические вопросы · решение сложных задач в диалоге · создание чат-ассистента в Jan App

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом и изображениями.

Подходит для: дообучение компактной мультимодальной модели · эксперименты с обучением в контексте · создание чат-модели на базе Qwen3.5

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

Мультимодальная модель Jan на базе Qwen3-VL для быстрой многошаговой автоматизации браузеров и настольных приложений по скриншотам и инструкциям.

Подходит для: пошаговое управление браузером по скриншотам · автоматизация действий в настольных приложениях · выполнение длинных цепочек действий с заданным планом

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

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Объединённая MoE-модель Qwen для генерации кода, задач разработки и агентного выполнения инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач программной разработки в диалоге · выполнение команд терминальным агентом

Слитая модель Qwen на 27 млрд параметров для диалоговой генерации, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · разбиение многошаговой задачи на этапы · генерация и анализ кода

Компактная дообученная модель Qwen3 для исследовательского поиска и работы с MCP-инструментами.

Подходит для: поиск фактов с обращением к исследовательским источникам через MCP · ответы на вопросы в стиле SimpleQA с подключёнными инструментами · проведение локальных исследовательских запросов через Jan

Компактная модель Jan на основе Qwen3 для локальной генерации текста, диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций.

Подходит для: ответы на вопросы в локальном чате · выполнение пользовательских инструкций · диалоговый помощник на устройстве с ограниченными ресурсами

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Диалоговая дообученная модель Qwen3.5 с 9,65 млрд параметров для рассуждений, научных и технических задач и помощи в исследованиях ИИ.

Подходит для: многошаговое решение научных задач · ответы на вопросы по исследованиям ИИ · технический анализ и решение инженерных задач

Черновая модель DFlash для Qwen3.5-35B-A3B, ускоряющая серверную генерацию текста посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Qwen3.5 на сервере инференса · увеличение пропускной способности при параллельной генерации текста · ускорение решения математических задач целевой моделью

Дообученная на базе Qwen3-4B-Thinking-2507 модель Jan для диалога, рассуждений, ответов на вопросы и агентных задач с инструментами.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалог с инструкциями и уточнениями · решение сложных задач с пошаговым рассуждением

Мультимодальная модель Jan на базе Qwen3-VL для глубоких рассуждений и устойчивого многошагового управления браузерами и настольными приложениями по скриншотам.

Подходит для: выполнение многошаговых задач в браузере по инструкции · управление интерфейсом настольного приложения по скриншотам · автоматизация действий агента с вызовом инструментов

Промежуточная версия Qwen3.5-35B-A3B, дообученная для автономного выполнения многошаговых корпоративных задач через MCP-инструменты.

Подходит для: Поиск нужных сведений в почте и корпоративных чатах · Создание и обновление событий в календаре · Поиск файлов и изменение записей в корпоративных системах

Черновая модель DSpark, которая ускоряет генерацию базовой Qwen3.8 в SGLang посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста базовой моделью Qwen3.8 в SGLang · спекулятивное декодирование блоками до семи черновых токенов · ускорение генерации при решении математических задач

Производная Qwen 3.8 на 27 млрд параметров с намеренно ослабленным поведением отказа для диалоговой генерации и экспериментов.

Подходит для: эксперименты с поведением отказов у языковых моделей · генерация диалоговых ответов в контролируемой среде · оценка устойчивости фильтров и политик безопасности

Локальная модель для агентной разработки ПО на основе Qwen3.8-27B с архитектурой Jack для работы с длительными задачами и актуальным состоянием проекта.

Подходит для: планирование и реализация изменений в кодовой базе · отладка программ и анализ причин ошибок · ревью кода и поиск проблем в изменениях

8-битная версия базовой Qwen3.8-27B для генерации текста на MLX, предназначенная для запуска и дальнейшей адаптации под задачи Atlassian.

Подходит для: локальный запуск базовой языковой модели на Apple Silicon · дообучение модели для работы с Jira и Confluence · создание адаптаций для разработки на Forge

FP8-квантизированная версия Qwen3-235B-A22B для диалогов, агентных систем, чат-ботов и RAG-приложений.

Подходит для: развёртывание чат-бота на локальной инфраструктуре NVIDIA · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · создание ИИ-агента с вызовом инструментов

Квантованная мультимодальная версия Qwen3.8-Flash-Next для диалога, рассуждений, агентных задач и анализа изображений и видео на Apple Silicon.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с мультимодальным ассистентом · анализ и ответы на вопросы по изображениям · понимание содержания видео

Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.

Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента

Производная модели prithivMLmods/Geometric-Shapes-Classification. Модель классифицирует изображения с геометрическими фигурами по восьми классам для учебных и компьютерно-зрительных приложений.

Подходит для: определение геометрической фигуры на изображении · распознавание фигур в учебных заданиях по геометрии · классификация фигур на схемах и чертежах