Video-ORA-9B — дообученная мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B для структурированного анализа изображений, видео и пространственных отношений.

Подходит для: поиск временных отрезков видео, соответствующих текстовому описанию · отслеживание объектов в видеопоследовательности · сегментация объектов на изображениях и видео

Дообученная на Qwen3.5-4B мультимодальная модель для структурированного понимания видео и изображений, включая локализацию, трекинг, сегментацию и ответы на вопросы.

Подходит для: определение временных интервалов событий в видео · отслеживание визуальных объектов · сегментация объектов на изображениях и видео

Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

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

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

8-битная MLX-сборка Ornith 1.5-9B для агентного программирования, рассуждений и анализа изображений и видео.

Подходит для: написание и редактирование кода · решение задач программирования с помощью инструментов · анализ скриншотов и изображений в ходе разработки

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

GRM-3.2-Sky — дообученная мультимодальная MoE-модель OrionLLM для длительных агентных сценариев, сложного программирования и многошаговых рассуждений.

Подходит для: многошаговое планирование и выполнение задач агентом · отладка и рефакторинг сложных кодовых баз · решение задач по продвинутой математике

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода

Ornith-1.0-9B — компактная языковая модель для агентного программирования, генерации кода и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования в терминальном агенте · анализ и навигация по большой кодовой базе · автоматизация исправления ошибок и изменений в репозитории

HER-RL — дообученная на Qwen3-32B модель для многошагового ролевого диалога и симуляции персонажей с внутренними мыслями и планированием.

Подходит для: ролевая переписка от лица персонажа · симуляция персонажа в интерактивной истории · создание диалогов с последовательным образом персонажа

Модель Ornith-1.0-35B предназначена для агентного программирования, генерации кода и выполнения задач разработки с вызовом инструментов.

Подходит для: анализ большой кодовой базы · исправление ошибок в репозитории · выполнение задач разработки через терминальный агент

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: ответы на инструкции и запросы на английском языке · диалоговая генерация текста · эксперименты с обучением RLVR по проверяемым наградам

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

RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео

Экспериментальная англоязычная модель Ai2, дообученная методом RLVR для генерации кода и исследований обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · подготовка вариантов решения задачи программирования · эксперименты с RLVR для генерации кода

Концептуальная модель Qwen3 для типизированного принятия решений и агентных сценариев, представленная без файлов весов.

Подходит для: типизированная классификация состояний и запросов · оценка вариантов с вероятностями уверенности · маршрутизация запросов и принятие решений в приложениях

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для генерации диалогового текста и изучения обучения с подкреплением по проверяемым вознаграждениям.

Подходит для: генерация ответов на общие запросы в диалоге · создание англоязычных черновиков и пояснений · эксперименты с обучением языковых моделей методом RLVR

Nora — зрительно-языковая модель Declare Lab, которая преобразует английские инструкции и изображения рабочей зоны в действия роботизированного манипулятора.

Подходит для: управление захватом объектов по текстовой инструкции и изображению с камеры · выполнение манипуляций роботом в средах BridgeData V2 · предсказание перемещений концевого эффектора и положения захвата

Англоязычная модель Olmo 3 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом M3PO+ для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение задач математических олимпиад · генерация пошаговых решений по математике · ответы на математические вопросы в диалоге

Текстовая диалоговая сборка Ornith-1.5-35B-A3B для генерации ответов и исследований безопасности на Apple Silicon.

Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам · red teaming языковых моделей · исследования поведения отказов модели