ThinkMorph-7B — дообученная мультимодальная модель для последовательного рассуждения о визуальном содержимом и его преобразования.

Подходит для: пошаговое рассуждение по изображению · решение визуальных головоломок · ответы на вопросы по диаграммам

MiroThinker-1.7-mini — дообученная текстовая MoE-модель для многошаговых исследовательских задач и агентских сценариев с длинным контекстом и вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск и сбор информации в интернете · подготовка исследовательских обзоров по нескольким источникам · ответы на сложные вопросы с использованием инструментов

Дообученная мультимодальная модель ThinkMorph-7B для визуального рассуждения с чередованием текста и генерируемых изображений.

Подходит для: пошаговое рассуждение по исходному изображению · отслеживание изменений и состояний визуальной сцены · генерация промежуточных изображений при решении визуальных задач

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Промежуточная SFT-версия JetBrains Mellum2 Thinking для изучения и экспериментов с обучением языковых моделей на рассуждениях.

Подходит для: изучение SFT-этапа обучения модели рассуждений · эксперименты с preference tuning на базе SFT-чекпойнта · эксперименты с RLVR после supervised fine-tuning

Производная модели miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B. MiroThinker-v1.0-8B — дообученная на базе Qwen3-8B агентная языковая модель для многошаговых исследований, поиска информации и вызова инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск и проверка информации в интернете · подготовка исследовательских ответов с использованием внешних инструментов · решение задач с последовательными вызовами инструментов

Дообученная на базе Qwen3.5-9B модель для экспериментов с эффективным рассуждением, которая сжимает часть цепочки рассуждений в латентные токены.

Подходит для: эксперименты со сжатием цепочек рассуждений · генерация ответов с чередованием текста и латентных шагов · оценка эффективности латентного рассуждения на тестах

Экспериментальная дообученная модель Llama с 1,2 млрд параметров для диалоговой генерации ответов с этапом рассуждения.

Подходит для: эксперименты с рассуждением в компактной чат-модели · генерация диалоговых ответов с отдельным этапом размышления · оценка небольших дообученных языковых моделей

Дообученная MoE-модель Qwen3 для глубокого исследования, многошагового анализа и агентных ответов на сложные вопросы с инструментами.

Подходит для: проведение многошагового исследования по сложному запросу · поиск и сопоставление информации из нескольких источников через инструменты · ответы на сложные общие вопросы с обоснованием

Дообученная модель Llama с 1,2 млрд параметров для генерации текста и ответов с акцентом на рассуждение.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · пошаговое рассуждение по текстовому запросу · объяснение решения задачи в текстовой форме

Компактная языковая модель Qwen2 для диалогов, рассуждений, математических задач и программирования с ослабленным механизмом отказа.

Подходит для: решение математических задач · генерация и анализ кода · ответы на вопросы в диалоге

Снимок дообученной Molmo-7B-D-0924 для обработки аудио и исследований структурированного мышления с подсказками.

Подходит для: восстановление снимка Blaster на шаге 116000 · исследование структурированного мышления с текстовыми подсказками · эксперименты с математическими ответами в формате GSM

Промежуточная модель Qwen3-8B, дообученная для освоения агентного взаимодействия и использования инструментов перед обучением с подкреплением.

Подходит для: подготовка базовой модели для последующего агентного RL · генерация и исправление кода в задачах разработки ПО · эксперименты с агентным использованием инструментов в terminus-2