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

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

Intern-S1 — открытая мультимодальная модель для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео, с усиленными возможностями для научных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · интерпретация химических структур · анализ последовательностей белков

Дообученная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 для диалогов с текстом и изображениями.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание содержимого изображения · визуальный диалог с изображением

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

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

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

Многошаговая агентная модель Snowflake на базе Qwen3-4B для использования инструментов через MCP в синтетических средах.

Подходит для: выполнение последовательности вызовов инструментов через MCP · создание многошагового агента для взаимодействия с инструментальными средами · исследование обучения агентов с подкреплением на синтетических средах

Компактная сверточная модель MobileOne S1 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений на классы ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.

Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением

Компактная модель StarNet S4 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки

Свёрточная SENet-154 классифицирует изображения по классам ImageNet-1k и может извлекать визуальные признаки и эмбеддинги.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение признаковых карт для компьютерного зрения · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

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

SR²AM-v1.0-30B — дообученная агентная модель на базе Qwen3 MoE для планирования, рассуждений и выполнения задач с инструментами.

Подходит для: решение математических и научных задач с пошаговым планированием · поиск информации в интернете с помощью веб-поиска · просмотр и суммирование содержимого веб-страниц

Компактная модель Soprano на базе Qwen3 для быстрого синтеза выразительной английской речи из текста.

Подходит для: озвучивание английских текстов в приложении · локальное преобразование текста в речь · потоковая генерация речи для воспроизведения

Англоязычная модель OLMo2 1B с редактированием SNMF для исследования подавления ответов, связанных с концептом искусственного интеллекта.

Подходит для: исследование подавления ответов о концепте искусственного интеллекта · сравнение SNMF-редактирования с контрольной моделью и концептуально исключённым вариантом · генерация английского текста базовой языковой моделью

Свёрточная SE-ResNeXt-101 модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

SAIL-7B — мультимодальная модель ByteDance для понимания изображений и генерации связанных с ними текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · описание содержимого изображения · сопоставление визуальной информации с текстовыми запросами

Swen-28M — компактная диалоговая языковая модель для локальной генерации короткого начала ответа с последующим продолжением более крупной моделью.

Подходит для: мгновенный показ начала ответа в чат-интерфейсе · генерация короткого локального префикса перед передачей запроса облачной модели · гибридная локально-облачная генерация текста

RoBERTa-модель для сунданского языка, которая предсказывает пропущенные слова и извлекает контекстные признаки из текста.

Подходит для: Подстановка пропущенного слова в сунданском предложении · Извлечение контекстных признаков из сунданского текста · Оценка языковых представлений для сунданских текстов

Модель InceptionNeXt Base классифицирует изображения ImageNet-1k и может служить backbone для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для моделей компьютерного зрения · Получение визуальных эмбеддингов изображений

Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.

Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2