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

Предварительно обученная модель Amazon на архитектуре T5 для быстрого вероятностного прогнозирования временных рядов без дообучения на целевых данных.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим продажам · построение вероятностного прогноза временного ряда · прогнозирование временного ряда без обучения на целевом датасете

Предварительно обученная модель AutoGluon для быстрых вероятностных прогнозов временных рядов без дообучения на целевых данных.

Подходит для: прогнозирование спроса и продаж по историческим рядам · оценка будущей нагрузки на инфраструктуру · прогнозирование показателей датчиков и телеметрии

Текстовая MoE-модель Poolside для агентного программирования, терминальных задач и длительной работы с кодом.

Подходит для: написание и изменение кода по заданию · поиск и исправление ошибок в проекте · выполнение многошаговых задач разработки программного обеспечения

Текстовая MoE-модель Poolside для программирования, агентных задач разработки и работы с инструментами при контексте до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · ответы на вопросы по кодовой базе

GLM-5 — диалоговая языковая модель для генерации текста, рассуждений, программирования и длительных агентных задач.

Подходит для: написание и отладка программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями · выполнение многоэтапных задач с использованием инструментов

Компактная предварительно обученная модель AutoGluon для zero-shot прогнозирования временных рядов с оценками по квантилям.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим продажам · оценка будущей нагрузки по временным наблюдениям · построение вероятностных прогнозов с квантилями

Предварительно обученная модель AutoGluon для быстрого вероятностного прогнозирования временных рядов без дообучения на целевых данных.

Подходит для: прогнозирование спроса и продаж на будущие периоды · построение прогнозов для множества временных рядов без обучения на целевых данных · оценка диапазона будущих значений с помощью квантильных прогнозов

Laguna M.1 — текстовая MoE-модель Poolside для агентного программирования, работы с кодом и длительных задач с инструментами.

Подходит для: исправление ошибок в программных репозиториях · выполнение задач по разработке кода через агентный цикл · анализ и изменение многоязычных репозиториев

Laguna XS.2 — локально запускаемая языковая MoE-модель Poolside для агентного программирования и продолжительных задач разработки ПО.

Подходит для: написание и изменение кода по заданию · поиск и исправление ошибок в программном проекте · выполнение многошаговых задач разработки с вызовами инструментов

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

Qwen3-Coder-Next — MoE-языковая модель для кодирующих агентов, генерации кода и многошаговой разработки с вызовом инструментов.

Подходит для: генерация и редактирование исходного кода · выполнение многошаговых задач разработки кодирующим агентом · вызов инструментов в CLI- и IDE-агентах

GLM-5.3 — открытая текстовая модель Z.ai для диалогов, сложного программирования и длительных агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода по описанию задачи · выполнение многоэтапных задач разработки в агентной среде · анализ уязвимостей и проверка безопасности кода

Предварительно обученная модель Amazon на базе T5 для быстрого zero-shot прогнозирования временных рядов с вероятностными квантильными оценками.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим данным · прогнозирование будущей нагрузки на сервисы · оценка вероятностных сценариев развития числового ряда

Предварительно обученная компактная модель Amazon для быстрого zero-shot прогнозирования временных рядов с квантильными оценками будущих значений.

Подходит для: прогнозирование спроса по истории продаж · прогнозирование бизнес-показателей на будущие периоды · прогнозирование сенсорных и телеметрических рядов

Chronos-Bolt Mini — предварительно обученная T5-модель для быстрого zero-shot прогнозирования временных рядов, в том числе с ковариатами.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим продажам · построение прогнозов нагрузки и потребления · оценка будущих значений временного ряда без дообучения

MORESPulse — мультиязычная модель для распознавания шести эмоций и оценки тональности предложений, в том числе в политической коммуникации.

Подходит для: определение гнева, страха, отвращения, грусти и радости в предложениях · разметка предложений без перечисленных эмоций · преобразование эмоциональных меток в положительную, нейтральную и отрицательную тональность

Компактная модель Amazon на архитектуре T5 для быстрого вероятностного прогнозирования временных рядов без дообучения на целевом наборе данных.

Подходит для: прогнозирование спроса по истории продаж · прогнозирование временных рядов без разметки целевого домена · оценка диапазона будущих значений с помощью квантильных прогнозов

Крупная текстовая MoE-модель Qwen для диалогов, программирования, исследований и многошаговых агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · решение сложных задач в диалоге · исследовательский анализ и подготовка материалов

Открытая текстовая модель Z.ai для сложного программирования, диалогов и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многоэтапных задач в терминале · создание программных проектов по описанию

Мультиязычная модель на базе XLM-RoBERTa определяет одну из девяти эмоций в предложениях, в том числе в текстах политической коммуникации.

Подходит для: классификация эмоций в политических высказываниях · сравнение эмоциональной окраски текстов на семи европейских языках · анализ частоты гнева, страха и надежды в корпусе предложений

Moirai-1.0-R-Large — предварительно обученный Transformer от Salesforce для прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов.

Подходит для: прогнозирование временных рядов · прогнозирование нескольких целевых показателей одновременно · учёт известных на горизонте прогноза ковариат при построении прогноза

Intern-S2-397B — мультимодальная модель InternLM для научного анализа, рассуждений и длительных агентных задач с текстом, изображениями и временными рядами.

Подходит для: анализ страниц научных статей с текстом и иллюстрациями · решение специализированных научных задач · проектирование взаимодействий биомолекул

Компактный Transformer Salesforce для прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов с учётом известных ковариат.

Подходит для: прогнозирование временных рядов по историческим наблюдениям · прогнозирование нескольких связанных показателей · прогноз спроса или нагрузки по временным данным