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

Skywork-SWE-32B — дообученная 32-миллиардная модель Skywork AI для агентного решения задач программной инженерии и подготовки исправлений кода.

Подходит для: анализ репозитория для решения задачи из SWE-bench · подготовка исправления ошибки в существующем проекте · генерация патча по описанию программной проблемы

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

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

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

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

Skywork-R1V3-38B — мультимодальная чат-модель для анализа изображений и рассуждений по визуальным, математическим, научным и логическим задачам.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображения · решение математических задач с визуальными данными · рассуждения по физическим схемам и иллюстрациям

Исследовательская версия Phi-2 от Microsoft на 2,7 млрд параметров для генерации английского текста, ответов на вопросы и экспериментов с кодом.

Подходит для: получение ответов на вопросы в формате QA · эксперименты с генерацией Python-кода · проверка рассуждений и понимания языка у компактной LLM

Экспериментальная разговорная Llama-сборка на основе TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 для генерации диалогового текста.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание коротких диалоговых реплик · локальный запуск небольшой языковой модели в формате GGUF

BakLLaVA-1 — мультимодальная модель на базе Mistral 7B и архитектуры LLaVA 1.5 для диалога и ответов на вопросы по изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · диалог с пользователем по загруженной фотографии · создание подписей и описаний изображений

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

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

Мультимодальная модель вознаграждения Skywork для оценки ответов на визуально-текстовые запросы и применения в обучении систем понимания и рассуждения.

Подходит для: оценка качества ответов на вопросы по изображениям · ранжирование мультимодальных ответов по предпочтительности · оценка рассуждений по визуальным данным

Mistralic-7B-1 — 7,1-миллиардная языковая модель на архитектуре Mistral для генерации текста.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и вариантов формулировок · генерация текста с длинным контекстом

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

Мультимодальная LLaVA-Phi-2-3B принимает изображения и текстовые запросы, чтобы описывать изображения и отвечать на вопросы о них.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · генерация подписей к изображениям · диалог с пользователем по визуальному содержимому

Квантованная сборка Spark-X2.5-4B для MLX и Apple Silicon предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · генерация текста и продолжение промптов · вызов инструментов в агентном сценарии

BakLLaVA-1 — модель на базе Mistral 7B для диалога, ответов на вопросы и выполнения инструкций по изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · описание одной или нескольких фотографий · диалог с визуальным контекстом

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Производная модели Skywork/SkyReels-V3-A2V-19B. SkyReels-V3-A2V-19B — диффузионная модель Skywork для генерации видео с аудиосопровождением, включая говорящие аватары с синхронизацией губ.

Подходит для: создание говорящего аватара по изображению и аудиозаписи · синхронизация движений губ с речью или пением · генерация видео с персонажем на основе референсного изображения

Экспериментальная англоязычная модель Llama для изучения и сравнения форматов рассуждения в чат-диалогах.

Подходит для: эксперименты с пошаговым рассуждением модели · сравнение потока сознания и ментальных карт · проверка влияния цепочки рассуждений в специальных тегах

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Производная модели thinkingmachines/Inkling-Small. Inkling-Small — мультимодальная модель общего назначения для диалогов, работы с изображениями и аудио, программирования и агентных приложений с текстовыми ответами.

Подходит для: ответы на вопросы об изображениях · текстовая расшифровка и анализ аудиозаписей · создание чат-бота с поддержкой мультимодальных запросов

SkillGym-Agent — дообученная на проверенных траекториях SkillGym модель Qwen3.5 для исследований агентного решения многошаговых задач и использования инструментов.

Подходит для: исследование выполнения многошаговых задач агентом · оценка использования инструментов в агентных средах · изучение переноса навыков из обучающих траекторий