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
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 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
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
Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных задач разработки.
Подходит для: генерация программного кода по описанию задачи · разбор и объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде
Производная модели yuhuili/EAGLE-LLaMA3-Instruct-8B. Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.
Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста
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
Дообученная на парах LRAT модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и поиска релевантных документов.
Подходит для: семантический поиск документов по запросу · извлечение релевантных фрагментов для RAG · ранжирование кандидатов в поиске по сходству эмбеддингов
Компактная MoE-модель для генерации Python-кода в задачах вычислительной математики, научных вычислений и машинного обучения.
Подходит для: генерация реализаций слоёв и механизмов внимания на PyTorch · написание функций численных вычислений на Python · реализация алгоритмов классического машинного обучения
Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Дообученный ретривер Qwen3-0.6B для создания текстовых эмбеддингов и поиска документов, полезных для рассуждений агента.
Подходит для: поиск документов по текстовому запросу · построение эмбеддингов запросов и документов · ранжирование кандидатов для плотного поиска
Модель предсказывает следующий шаг программного агента и определяет, можно ли поручить его быстрой модели или требуется основная.
Подходит для: маршрутизация шагов программного агента между быстрой и основной моделями · классификация следующего шага агента по фазе и типу сложности · автоматический выбор модели для задач программной инженерии
Разреженная диалоговая MoE-модель для генерации кода, вызова инструментов и моделирования состояний цифровых сред.
Подходит для: генерация и исправление кода в проектах · навигация по репозиторию и рефакторинг · планирование многошаговых вызовов инструментов
Дообученная модель Qwen3-Embedding-0.6B для плотного извлечения документов и агентного поиска по фиксированному корпусу.
Подходит для: поиск релевантных документов по запросу · извлечение источников для агентного поиска · ранжирование текстовых фрагментов по смысловой близости
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
Черновая EAGLE-3-модель для спекулятивного декодирования gpt-oss-20b, предназначенная для ускорения генерации текста.
Подходит для: ускорение генерации текста с gpt-oss-20b · спекулятивное декодирование в vLLM · ускорение ответов чат-модели
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.0-9B. Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.
Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов
SPP-T0 — англоязычная инструктивная модель на 1,7 млрд параметров для исследований согласования поведения и устойчивости к jailbreak-запросам.
Подходит для: эксперименты с конституционным согласованием поведения · изучение обобщения ценностей в ответах модели · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам
Дообученная модель Qwen3-Embedding-0.6B для плотного поиска по фиксированному корпусу в агентном сценарии LRAT/BrowseComp-Plus.
Подходит для: поиск релевантных фрагментов в фиксированном корпусе BrowseComp-Plus · извлечение документов для агента, выполняющего многошаговый поиск · семантический поиск по запросу в корпусе LRAT
Производная модели yuhuili/EAGLE-LLaMA3-Instruct-8B. Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.
Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.
Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей
16-битная конверсия Qwen2.5-7B-Instruct для локальных диалогов и генерации текста на Apple Silicon через MLX.
Подходит для: локальный чат с инструктивной языковой моделью · генерация и редактирование текста по запросу · помощь в написании и объяснении кода
Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro. Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов