Компактная модель CMSManhattan семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов на CPU, включая локальное применение и RAG-сценарии.

Подходит для: ответы в диалоговом интерфейсе на локальном CPU · генерация текста на компьютере с ограниченной памятью · использование небольшой языковой модели как эксперта в RAG-системе

Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT

Открытая мультимодальная MoE-модель Moonshot AI для программирования, анализа визуальных данных и автономного выполнения многошаговых задач с инструментами и агентами.

Подходит для: создание и исправление кода в многошаговых задачах · генерация веб-интерфейсов по текстовому описанию и изображениям · анализ изображений и видеокадров в диалоге

JiRack DeltaNet 27B — многоязычная языковая модель для генерации текста, диалогов, программирования и вызова инструментов с вариантами GGUF для локального запуска.

Подходит для: ведение диалога с локальной языковой моделью · генерация и объяснение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

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

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Trinity Mini — многоязычная MoE-модель Arcee AI для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · помощь с программированием

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

OpenJev — модель на базе Qwen3.5 для классификации, оценки вариантов и выбора действий браузерных агентов по тексту, веб-страницам и скриншотам.

Подходит для: маршрутизация обращений в службу поддержки по теме и команде · определение приоритета и намерения в сообщениях · выявление спама, токсичности и нарушений политики

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Computer — 70-миллиардная модель-персонаж на базе Llama 3.1, предназначенная для выразительных литературных диалогов и продолжения документов-разговоров.

Подходит для: создание необычного продолжения заданного диалога · литературное взаимодействие с моделью-персонажем · генерация диалогов с повествовательными ремарками и притчами

Мультимодальный агент inclusionAI на базе Qwen3.5-9B для выполнения задач в мобильных, веб- и настольных графических интерфейсах.

Подходит для: выполнение пошаговых задач в мобильных приложениях · навигация по сайтам и заполнение веб-форм · управление настольными приложениями через интерфейс ОС

Мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B, которая оценивает варианты ответа по тексту, изображениям и видео, возвращая калиброванные вероятности для задач принятия решений.

Подходит для: оценка вариантов действий GUI-агента по скриншоту · ответы на вопросы о содержимом изображений · ответы на вопросы по видео

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Компактная мультимодальная модель OmniJev оценивает варианты решений по тексту, скриншотам, изображениям и видео, выдавая вероятности ответов.

Подходит для: оценка вариантов действий GUI-агента по скриншоту · выбор ответа на вопрос об изображении · оценка вариантов решения по видеозаписи

Компактная испанско-английская диалоговая модель для приватного ведения дневника и работы на телефоне с ограниченной памятью.

Подходит для: ведение личного дневника на телефоне без отправки данных в облако · ответы по истории записей и ранее сообщённым фактам · краткие ответы на вопросы на испанском и английском

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

Мультимодальная модель на 27 млрд параметров, которая оценивает варианты ответа по тексту, изображениям и видео, выдавая калиброванные вероятности.

Подходит для: оценка вариантов действий по скриншоту интерфейса · ответы на вопросы по фотографиям и изображениям · оценка событий и вариантов по видео

Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода