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

Вспомогательная модель DSpark для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию целевой модели Kimi K3 в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Kimi K3 в SGLang · спекулятивное декодирование с проверкой черновых токенов целевой моделью · ускорение вывода Kimi K3 на задачах программирования и математики

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

Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

Открытая текстовая модель Z.ai для сложного программирования, диалогов и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многоэтапных задач в терминале · создание программных проектов по описанию

Мультимодальная дообученная Qwen3.6-27B для диалогов, генерации текста, рассуждений, программирования и задач с изображениями с ослабленным механизмом отказов.

Подходит для: диалоговый помощник с генерацией развернутых ответов · написание и объяснение программного кода · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями

UniXcoder — модель Microsoft на базе RoBERTa для извлечения представлений кода и решения задач поиска, дополнения и суммаризации программ.

Подходит для: поиск фрагментов кода по текстовому описанию · получение векторных представлений кода и запросов · дополнение программного кода

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

Модель Mistral с 22 млрд параметров, которая переводит инструкции x86 assembly в код на C для задач декомпиляции.

Подходит для: восстановление исходного кода C из x86 assembly · анализ дизассемблированных бинарных программ · подготовка чернового кода для обратной разработки

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

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

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

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

Дообученная на наборе данных, указанном как None, модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация коротких текстовых фрагментов · эксперименты с генерацией на базе GPT-2

Модель IBM на 3,5 млрд параметров для генерации, объяснения и исправления кода с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Разреженная MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next для генерации, отладки и изменения программного кода.

Подходит для: написание функций и модулей по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в коде · изменение существующего кода по запросу

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

LLM4Decompile-6.7B-v1.5 преобразует инструкции x86-ассемблера в исходный код C для декомпиляции и обратной разработки.

Подходит для: восстановление кода C из инструкций x86 · декомпиляция функций из бинарных файлов · анализ дизассемблированных функций

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

DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности

Базовая модель Meta с 33,5 млрд параметров для автодополнения, генерации и понимания кода.

Подходит для: автодополнение кода по текстовому контексту · генерация фрагментов кода · анализ и понимание исходного кода

Модель LLM4Decompile преобразует инструкции x86 в код на C для декомпиляции и анализа скомпилированных программ.

Подходит для: восстановление кода на C по функциям x86 · анализ ассемблерного кода · декომპиляция функций из бинарных файлов

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

Производная модели LLM4Binary/llm4decompile-22b-v2. Модель Mistral с 22 млрд параметров, которая переводит инструкции x86 assembly в код на C для задач декомпиляции.

Подходит для: восстановление исходного кода C из x86 assembly · анализ дизассемблированных бинарных программ · подготовка чернового кода для обратной разработки