Текстовая модель Worthify для выбора одного из предложенных приложением вариантов в задачах маршрутизации, отбора свидетельств и выбора шага процесса.

Подходит для: маршрутизация пользовательского запроса по заданным категориям · отбор подходящего действия из меню вариантов · оценка достаточности текстовых свидетельств по заданным вариантам

Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.

Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию

Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.

Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Мультимодальная модель Alibaba для диалогов, рассуждений, анализа изображений и видео, программирования и агентной работы с инструментами.

Подходит для: создание мультимодального чат-бота · ответы на вопросы по изображениям · анализ содержимого видео

Дообученная на Qwen/Qwen3.5-35B-A3B модель Apodex для рассуждений, вызова инструментов и выполнения сложных многоэтапных задач.

Подходит для: проведение исследований с поиском и анализом источников · подготовка отчетов по документам и данным · анализ финансовых задач с помощью инструментов

Von — англоязычная модель классификации и оценки, которая за один проход выбирает или ранжирует заданные варианты без генерации текста.

Подходит для: маршрутизация обращений в службу поддержки · классификация намерений клиента · проверка запросов на соответствие политике или критериям

Экспериментальная мультимодальная MoE-модель, дообученная для диалогов, рассуждений, анализа изображений и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · генерация и анализ программного кода · ответы на вопросы по изображениям

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

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

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

ViT — модель для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-21k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаков изображения для последующей обработки · получение эмбеддингов изображений

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

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Мультимодальная MoE-модель Qwen с ослабленными отказами для диалогов, анализа изображений и агентного программирования.

Подходит для: диалог с чат-ботом с меньшим числом отказов · анализ изображений и ответы на вопросы по ним · помощь в программировании и работе с репозиториями

Wald-Q4B — дообученная модель на 4 млрд параметров, которая оценивает варианты решения и выдаёт калиброванную вероятность для каждого из них.

Подходит для: выбор действия агента из типизированных вариантов · маршрутизация запросов к инструментам · классификация и проверка фактов по заданным вариантам

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 языковая модель WeiboAI на 3,1 млрд параметров для математических задач, соревновательного программирования и STEM-рассуждений с проверяемыми ответами.

Подходит для: решение олимпиадных и конкурсных математических задач · написание решений задач в стиле LeetCode · рассуждения и ответы на вопросы по STEM-дисциплинам

Дообученная Qwen3.5-4B оценивает варианты действий для браузера и рабочих процессов и помогает формировать текстовые решения.

Подходит для: ранжирование кандидатов действий браузера · выбор следующего шага в автоматизированном рабочем процессе · маршрутизация запросов между этапами workflow

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

Reward-модель Skywork на базе Llama 3.1 оценивает ответы диалоговых моделей, чтобы сравнивать и ранжировать их по предпочтительности.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование сгенерированных ответов

Компактная модель Vision Transformer для классификации изображений, конвертированная из весов timm.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен на фотографиях · автоматическая разметка изображений по классам