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

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

Mitra Classifier — 12-слойная Transformer-модель для классификации табличных данных, предварительно обученная на синтетических примерах.

Подходит для: классификация строк табличного набора данных · предсказание категории объекта по его табличным признакам · базовая классификация данных в AutoGluon Tabular

Предобученная байтовая модель Google на базе T5 для дообучения на задачах преобразования текста, в том числе на шумных многоязычных данных.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · обработка шумных и ошибочных текстов · восстановление текста с опечатками

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

ResNet18.a3_in1k — обученная на ImageNet-1k модель ResNet для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

PLBART-base — предварительно обученный encoder-decoder Transformer для понимания и генерации кода и связанного с ним текста.

Подходит для: создание краткого описания исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

RoBERTa-модель, дообученная на Python-коде для восстановления замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в Python-коде · оценка сходства Python-кода в CodeBERTScore · подготовка представлений Python-кода для downstream-задач

Nori — компактная табличная модель Synthefy для регрессии по размеченным примерам в контексте без дообучения на каждой задаче.

Подходит для: прогноз числовых показателей по табличным данным · оценка значений целевой переменной на новых строках таблицы · быстрый запуск регрессии без обучения отдельной модели

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

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

Предварительно обученная байтовая модель Google на архитектуре T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста, особенно устойчивых к шуму.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по шумным текстам · обработка сообщений с опечатками и нестандартным написанием · исправление орфографических ошибок после дообучения

Обрезанная методом REAP мультимодальная модель Qwen для диалогов, агентного программирования, вызова инструментов и анализа изображений.

Подходит для: агентное решение задач программирования с вызовом инструментов · генерация и редактирование кода · диалоговый помощник с поддержкой изображений

BERT4RE — англоязычная RoBERTa-модель для заполнения маски и решения задач анализа требований в разработке программного обеспечения.

Подходит для: классификация требований к программному обеспечению · выявление языковых проблем в формулировках требований · извлечение предметных понятий из требований

Разреженная MoE-модель для генерации, отладки и изменения кода с избирательной INT8-квантизацией экспертных слоёв.

Подходит для: генерация программного кода по текстовому запросу · поиск и исправление ошибок в коде · изменение и рефакторинг существующих программ

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

Сжатая MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и вызова функций при меньших требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · помощь агенту в изменении и отладке кода · вызов функций в диалоговом приложении

Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Дообученная Qwen2.5-Coder модель для автоматического исправления программных ошибок по описанию задачи и контексту кода.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · подготовка патчей по описанию бага · ремонт кода в локальной среде без облачного API

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

RepViT M1.1 distill — компактная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующего анализа

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели