Мультиязычный Querit-Reranker оценивает релевантность текстов и переупорядочивает результаты поиска с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: переупорядочивание результатов мультиязычного поиска · выбор наиболее релевантных документов для RAG · ранжирование ответов-кандидатов по запросу

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

Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

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

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

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

NVFP4-квантизация Qwen3-Coder-Next для генерации кода и диалоговой работы на NVIDIA DGX Spark и совместимых GPU Blackwell.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · диалоговый помощник при разработке программ · запуск кодирующей модели на DGX Spark с ограниченной памятью

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

5-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации диалогового текста, рассуждений, программирования и агентных приложений на Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику

Экспериментальная квантизированная MoE-модель Ornith для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · помощь агенту в написании кода · выполнение задач программирования с использованием инструментов

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с намеренно удалённым поведением отказа, предназначенная для диалога, анализа изображений и исследований безопасности.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · анализ изображений в исследовательских экспериментах

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

Компактная LoRA-модель на базе Qwen3.5-0.8B для диалогов, простых рассуждений, базовой помощи с кодом и вызова инструментов.

Подходит для: решение простых логических задач с объяснением шагов · написание коротких функций и фрагментов кода · создание диалогового помощника на английском или испанском языке

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными ограничениями для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: диалоги с моделью с меньшим числом отказов · ответы на вопросы по изображениям · помощь в программировании и работе с репозиториями

Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.

Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C

Мультимодальная модель Ornith на базе Qwen для диалогов, программирования, агентных задач и анализа изображений со сниженной склонностью к отказам.

Подходит для: написание и разбор кода · выполнение агентных задач с инструментами · ответы на вопросы по изображению

Мультимодальная модель Quatfit AI Research на базе Gemma 4 для визуальных и аудиозадач, программирования и агентных сценариев с длинным контекстом.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · извлечение текста с изображений и OCR · понимание диаграмм и схем

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Открытая Qwen MoE-модель для агентного программирования, дообученная на трассировках рассуждений и использования инструментов.

Подходит для: анализ кода в проекте · поиск и объяснение ошибок в коде · редактирование файлов по заданию

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

QUEST-9B — диалоговая модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров, дообученная для выполнения задач глубокого исследования.

Подходит для: проведение исследований с помощью диалогового агента · поиск и обобщение информации по веб-источникам · ответы на сложные исследовательские вопросы

Компактная языковая модель семейства Qwen3 примерно на 1,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание ответов в чатах · прототипирование conversational-приложений