Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.

Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию

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

Процессная reward-модель на базе Qwen2.5 для оценки шагов математических рассуждений и выявления ошибок в решениях.

Подходит для: оценка правильности промежуточных шагов математического решения · поиск ошибочного шага в цепочке рассуждений · ранжирование нескольких математических решений по качеству рассуждений

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Компактная модель Skywork для оценки и ранжирования ответов языковых моделей по предпочтениям.

Подходит для: сравнение качества двух ответов чат-бота · ранжирование вариантов ответа по предпочтительности · оценка ответов при разработке языковой модели

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

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Англоязычная модель-судья на базе Mistral для оценки ответов LLM по критериям и попарного ранжирования.

Подходит для: оценка ответа языковой модели по рубрике от 1 до 5 · сравнение и ранжирование двух ответов LLM · генерация обоснованной обратной связи для ответа модели

Модель на базе LLaMA оценивает и ранжирует ответы языковых моделей по пяти атрибутам с учётом неопределённости оценки.

Подходит для: сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование ответов по качеству · оценка полезности и корректности ответа

Мультимодальная MoE-модель Qwen с ослабленными отказами для диалогов, анализа изображений и агентного программирования.

Подходит для: диалог с чат-ботом с меньшим числом отказов · анализ изображений и ответы на вопросы по ним · помощь в программировании и работе с репозиториями

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

Reward-модель Skywork на базе Llama 3.1 оценивает ответы диалоговых моделей, чтобы сравнивать и ранжировать их по предпочтительности.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование сгенерированных ответов

Наградная модель InternLM2 на 1,7 млрд параметров для оценки, сравнения и ранжирования ответов диалоговых моделей по предпочтительности.

Подходит для: оценка предпочтительности ответа чат-бота · сравнение двух вариантов ответа языковой модели · ранжирование нескольких ответов для выбора лучшего

Модель вознаграждения на базе Llama 3 для оценки и сравнения качества ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов и выбор предпочтительного · оценка безопасности ответов ассистента

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

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

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Модель вознаграждения на базе Gemma 2, которая оценивает и сравнивает ответы языковых моделей по предпочтительности.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · ранжирование вариантов ответа для выбора предпочтительного · оценка диалогов при проверке качества языковой модели

M-Prometheus-14B — дообученная мультиязычная модель-судья для оценки и сравнения ответов LLM с развёрнутой обратной связью.

Подходит для: оценка качества ответов языковых моделей · сравнение двух сгенерированных ответов · генерация развёрнутой обратной связи по тексту

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

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 дообученная модель вознаграждения на базе Qwen3-1.7B для оценки и сравнения качества текстовых ответов.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов и выбор предпочтительного · ранжирование ответов языковой модели

Англоязычная модель Frontier Infra на базе Qwen3.5-9B, которая выдаёт вероятности для выбора, ответов «да/нет» и оценок по заданной шкале.

Подходит для: выбор наиболее подходящего ответа из нескольких вариантов · оценка вероятности истинности утверждения · оценка ответа по заданной рубрике