Базовая модель aiXcoder на 7 млрд параметров для автодополнения и генерации кода на нескольких языках программирования.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · генерация кода по текстовому описанию · понимание и объяснение фрагментов кода

Производная модели aiXcoder/aixcoder-7b-base. Базовая модель aiXcoder на 7 млрд параметров для автодополнения и генерации кода на нескольких языках программирования.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · генерация кода по текстовому описанию · понимание и объяснение фрагментов кода

NVFP4-квантизация Qwen3-Coder-Next для генерации кода и диалоговой работы на NVIDIA DGX Spark и совместимых GPU Blackwell.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · диалоговый помощник при разработке программ · запуск кодирующей модели на DGX Spark с ограниченной памятью

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

X-Codec2 — нейронный кодек, который превращает речь и аудио в семантические и акустические токены для систем синтеза и генерации аудио на базе LLM.

Подходит для: кодирование речи для передачи в LLM-конвейер синтеза · извлечение аудиопризнаков для моделирования речи · представление тембра и просодии в генерации аудио

XCodec2 кодирует речь в аудиотокены для задач моделирования и синтеза речи.

Подходит для: кодирование речевого сигнала в токены для языковой модели · подготовка аудиоданных для обучения моделей синтеза речи · использование аудиокодека при инференсе моделей LLaSA

PXA Coder 35B — кодовая модель PXA Network для разработки, отладки и агентной работы с проектами, поддерживающая текст и изображения.

Подходит для: генерация кода и приложений по описанию · поиск и исправление ошибок в коде · рефакторинг нескольких файлов проекта

Дообученная на агентных траекториях модель Qwen3.5-9B для генерации кода и выполнения многошаговых задач разработки ПО.

Подходит для: написание и редактирование кода по запросу · поиск и исправление ошибок в проекте · выполнение задач разработки через терминал

Производная модели bigcode/starcoder-cxo. Экспериментальный вариант OctoCoder для генерации текста и исследований абляций.

Подходит для: исследование абляций модели OctoCoder · эксперименты с генерацией текста архитектурой GPTBigCode · сравнение вариантов языковых моделей

Компактная модель Maincode на 1 млрд параметров для генерации и автодополнения кода, прежде всего на Python.

Подходит для: генерация функций на Python по описанию · автодополнение кода при программировании · создание прототипов скриптов

Экспериментальный вариант OctoCoder для генерации текста и исследований абляций.

Подходит для: исследование абляций модели OctoCoder · эксперименты с генерацией текста архитектурой GPTBigCode · сравнение вариантов языковых моделей

IndustrialCoder — открытая 32-миллиардная модель для генерации и анализа кода, ориентированная на промышленные языки и задачи проектирования микросхем, GPU-ядер, встроенных систем и 3D-моделей.

Подходит для: генерация и дополнение модулей Verilog и SystemVerilog · заполнение пропусков в существующем коде с помощью Fill-in-the-Middle · написание и оптимизация ядер CUDA и Triton

Дообученная Microsoft модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для редактирования и генерации кода с контекстом до 32 тысяч токенов.

Подходит для: предложение правок в существующем коде · исправление ошибок в коде · генерация кода по запросу в чате

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Слитая модель семейства Qwen3 Omni MoE для задач any-to-any с кодовой instruct-моделью в составе.

Подходит для: генерация и объяснение кода в диалоге · выполнение задач any-to-any с поддерживаемыми моделью модальностями · локальный запуск модели через совместимый формат GGUF

InCoder 1B — модель Facebook на 1,5 млрд параметров для продолжения кода и заполнения пропусков в кодовых фрагментах.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · заполнение пропущенного блока кода · генерация продолжения Python-кода

Дообученная Gemma-4 12B Coder с абляцией отказов для генерации кода и агентной работы с инструментами.

Подходит для: генерация и дополнение кода · создание агентных сценариев с вызовом инструментов · подготовка модели для дальнейшего дообучения

Экспериментальная абляция OctoCoder на архитектуре GPTBigCode для генерации текста.

Подходит для: исследование абляций OctoCoder · эксперименты с генерацией текста на GPTBigCode · сравнение поведения модели с OctoCoder

Дообученный на английских речевых данных аудиокодек X-Codec на базе WavLM для извлечения признаков и кодирования речи при низких битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков английской речи · кодирование речи с битрейтом от 0,5 до 4 кбит/с · сжатие речевых сигналов для аудиокодеков

Экспериментальная абляция OctoCoder на архитектуре GPTBigCode для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: экспериментальная генерация текста · исследование абляций OctoCoder · сравнение вариантов языковых моделей

Дообученная на английской речи модель X-Codec на базе WavLM для извлечения признаков и кодирования речи при низких битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из английской речи · сжатие речи при битрейтах от 0,5 до 4 кбит/с · подготовка речевых представлений для аудиокодека

iCoder-27B — дообученная модель Qwen на 27 млрд параметров для генерации RTL на Verilog и оптимизации GPU-ядер на Triton.

Подходит для: генерация RTL-модулей Verilog по спецификации · дополнение и исправление кода Verilog · оптимизация GPU-ядер на Triton

Дообученная на базе HuBERT модель X-Codec извлекает признаки и формирует сжатые представления общего аудио на нескольких битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из общего аудио · кодирование аудио с битрейтом от 0,5 до 4 кбит/с · получение сжатых представлений аудио для последующей обработки

Компактная модель на базе Qwen2.5-Coder, дообученная для решения задач Codeforces и генерации кода на C++17.

Подходит для: подбор алгоритма и структур данных для задачи Codeforces · генерация решения задачи на C++17 · оценка временной и пространственной сложности алгоритма