Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

Мультимодальная модель Meta на 29,6 млрд параметров для локальных агентных задач, работы с инструментами, программирования и анализа изображений.

Подходит для: выполнение многошаговых задач локальным ИИ-агентом · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка программного кода

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия

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

Многоязычная плотная модель Mistral на 24 млрд параметров для диалогов по инструкциям, анализа изображений и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового ассистента с вызовом инструментов · ответы на вопросы по изображениям · выполнение инструкций на нескольких языках

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и анализа изображений, видео и аудио с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач автономным агентом · разработка и анализ программного кода

Мультимодальная модель Mistral AI для диалогов, рассуждений, программирования, агентных задач и анализа изображений и документов.

Подходит для: создание многоязычного чат-ассистента · решение сложных задач с режимом рассуждений · написание и анализ программного кода

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

Компактная дообученная Gemma 4 для описания аэрофотоснимков, ответов на вопросы о сцене и выдачи грубых JSON-подсказок оператору дрона.

Подходит для: описание кадра с камеры дрона · ответы на вопросы о видимых объектах на аэрофотоснимке · предварительная проверка зоны посадки или доставки

Mira — дообученная SmilyAI разговорная модель на 14,8 млрд параметров для программирования, математики, рассуждений и технического общения.

Подходит для: отладка и объяснение программного кода · рецензирование кода с конструктивными замечаниями · пошаговый разбор математических задач

Мультимодальная инструкционная модель Mistral AI на 8 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и документов и агентных сценариев, в том числе при локальном развёртывании.

Подходит для: диалоговый помощник для локального развёртывания · описание изображений и ответы на вопросы по ним · извлечение и объяснение информации из изображений документов

Открытая модель Miril.ai на базе Gemma 4 E2B IT анализирует аэрофотоснимки по вопросам на английском языке и выдаёт структурированные ответы для приложений с дронами.

Подходит для: описание сцены на снимке с дрона · ответы на вопросы об объектах и событиях на аэрофотоснимке · поиск точки или области для предварительной оценки посадки или доставки

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

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, вызова инструментов и длинных агентных задач.

Подходит для: создание агентных систем с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач с длинной историей диалога · анализ изображений, видео и аудио в диалоге

Диалоговая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста, опубликованная в формате MLX bfloat16 для Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалога с текстовым ассистентом · генерация ответов на вопросы · подготовка черновиков и пояснений

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач

Мультимодальная модель Meta для локальных агентных задач, работы с инструментами, программирования и анализа изображений.

Подходит для: создание локального ИИ-агента для многошаговых задач · вызов инструментов и функций в последовательных сценариях · написание и отладка кода

Экспериментальная версия Mistral Small 3.2 с ослабленным отказом от ответов для диалоговой генерации текста и работы с изображениями.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции с меньшим числом отказов · генерация текста на нескольких языках · описание и анализ изображений в диалоге

Мультимодальная модель Meta на 29,6 млрд параметров для локальных ИИ-агентов, вызова инструментов, программирования и анализа изображений.

Подходит для: создание локального агента для многошаговых задач · вызов инструментов по заданным схемам · написание и отладка кода

MiroThinker-1.7-mini — дообученная текстовая MoE-модель для многошаговых исследовательских задач и агентских сценариев с длинным контекстом и вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск и сбор информации в интернете · подготовка исследовательских обзоров по нескольким источникам · ответы на сложные вопросы с использованием инструментов

Мультимодальная модель Meta на 30 млрд параметров для локальных агентов, работы с инструментами, кодом и изображениями.

Подходит для: локальные агенты для многошагового выполнения задач · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка кода