Компактная дообученная модель SEN-AGI на базе Qwen2.5-0.5B для диалогов, выполнения инструкций, простых рассуждений и генерации небольшого объёма кода.

Подходит для: ответы на простые вопросы и выполнение инструкций в чате · решение базовых арифметических задач · разбор простых логических головоломок

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

Компактная дообученная модель на базе Qwen2.5-0.5B для простого программирования, математических задач и работы локального текстового ассистента.

Подходит для: генерация простого кода · решение базовых математических задач · ответы на повседневные вопросы в роли ассистента

Компактная англоязычная модель SEN-AGI для диалогов, следования инструкциям и пошагового решения простых математических задач.

Подходит для: решение текстовых задач начальной математики · пошаговое решение задач GSM8K и SVAMP · ответы на простые вопросы в диалоге

Сборка Qwen-AgentWorld в GGUF для симуляции взаимодействий агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: симуляция взаимодействия агента с текстовой средой · предсказание состояния среды после действия агента · прогнозирование следующих наблюдений по истории взаимодействий

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

Sable-1.1-30M — компактная англоязычная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений на английском языке · эксперименты с компактными авторегрессионными моделями · учебные примеры запуска генерации текста через Transformers

SEAD-SAGE-4B — английская дообученная модель для анализа действий инструментов агентами и выдачи решения разрешить или заблокировать действие.

Подходит для: проверка вызова инструмента ИИ-агентом перед выполнением · блокировка потенциально вредоносных действий агента · оценка ожидаемого действия с учётом состояния системы

Экспериментальная версия Qwen3-1.7B, дообученная для многошагового управления агентом в текстовой среде Agentick.

Подходит для: выполнение многошаговых задач в среде Agentick · генерация действий агента по текстовым наблюдениям · эксперименты с ReAct-агентами

Senna — визуально-языковая система для понимания дорожных сцен и планирования движения в автономном вождении.

Подходит для: планирование движения автомобиля по дорожной сцене · понимание обстановки вокруг автомобиля по визуальным данным · повышение устойчивости планирования при изменении дорожных условий

Agnes 2.5 Pro Alpha — мультимодальная модель рассуждений для сложного программирования, научных задач, анализа длинных контекстов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: анализ и отладка больших репозиториев кода · решение научных и технических задач · синтез информации из длинных документов

Модель OpenCSG на базе Qwen3, дообученная для ИИ-агентов, вызова инструментов и выполнения многошаговых рабочих процессов.

Подходит для: автоматизация задач в почте и календаре через инструменты · маршрутизация заявок и поиск рекомендаций в базе знаний · выполнение операций с CRM и восстановление после ошибок

Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.

Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента

Модель анализирует речь, классифицируя пол говорящего и оценивая его возраст.

Подходит для: оценка возраста говорящего по записи речи · классификация пола говорящего по аудио · характеристика участников речевого бенчмарка

Облегчённая модель Vision-Language-Action GO-1 для робототехнических задач, предварительно обученная на AgiBot World.

Подходит для: дообучение управления роботом на симуляционных бенчмарках · адаптация робота к пользовательскому набору данных · использование визуальных и языковых входов в робототехническом сценарии

Дообученная с подкреплением модель Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров для агентных задач со структурированным состоянием и семантическими действиями.

Подходит для: выполнение агентных задач по структурированному состоянию среды · выбор семантических действий вместо управления через скриншоты и клики · генерация ответов в диалоговых агентных сценариях

Дообученная 27-миллиардная модель семейства Qwen3.5 для длительных агентных задач, диалогов и вызова инструментов.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с помощью инструментов · создание агентного помощника для программирования · ведение длинных диалогов с большим контекстом

Диалоговая модель на архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста в чат-сценариях.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание разговорного интерфейса · разработка чат-бота