safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
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
Англоязычный переранжировщик Tongyi Lab на базе ModernBERT, который оценивает релевантность документов запросу для поиска и RAG.
Подходит для: Переранжирование результатов поисковой выдачи · Повышение релевантности контекста для RAG · Отбор документов по запросу в длинном корпусе
Кросс-энкодер BAAI для оценки релевантности пар «запрос — документ» и повторного ранжирования результатов поиска в RAG-системах.
Подходит для: переранжирование документов, найденных векторным поиском · сортировка фрагментов базы знаний по релевантности запросу · улучшение выдачи поиска перед передачей контекста LLM
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
Текстовая модель MergeBench на базе Llama-3.2-3B, предназначенная прежде всего для генерации ответов на математические задачи.
Подходит для: генерация решения математической задачи · пошаговое объяснение математического ответа · текстовое дополнение математического рассуждения
Текстовая модель MergeBench семейства Llama предназначена прежде всего для генерации кода.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому описанию · продолжение незавершённого кода · подготовка примеров кода в ответах на вопросы о программировании
Текстовая модель семейства Llama на 3,2 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста по запросу · создание черновиков и кратких текстовых ответов · локальный запуск генеративной модели через Transformers
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
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
Многоязычная модель Mixedbread на 1,5 млрд параметров для переоценки и сортировки результатов поиска по релевантности запросу.
Подходит для: переранжирование документов в поисковой выдаче · отбор релевантных фрагментов для RAG · поиск по длинным документам
CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.
Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Текстовая MoE-модель, объединяющая способности к программированию, рассуждениям и агентной работе с инструментами.
Подходит для: генерация и исправление кода · поиск ошибок в программных репозиториях · подготовка многофайловых патчей и рефакторинг
Мультиязычный переранжировщик BAAI на базе Gemma 2B, который оценивает релевантность текстов запросу и пересортировывает результаты поиска.
Подходит для: пересортировка документов по релевантности поисковому запросу · улучшение выдачи полнотекстового поиска · переранжирование результатов в RAG-системе
Компактная модель на базе Qwen3.5-4B оценивает вероятности заданных вариантов ответа для сценариев принятия решений.
Подходит для: оценка вероятности ответа «да» или «нет» по описанию состояния · выбор наиболее подходящего варианта из заданного списка · выставление оценки по многоуровневой шкале
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
LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.
Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах
Компактная агентная модель для исследования программных репозиториев, исправления ошибок и проверки изменений тестами.
Подходит для: поиск и исправление ошибок в программном репозитории · анализ кода и подготовка патчей по описанию проблемы · запуск тестов для проверки исправлений
Kimi-Dev-72B — дообученная на Qwen2.5-72B модель для исправления ошибок и решения задач разработки в программных репозиториях.
Подходит для: исправление ошибок в существующем репозитории по описанию проблемы · подготовка патчей для программных проектов · решение задач SWE-bench Verified