BigBang-V1 — дообученная мультимодальная модель Qwen для научных исследований, сложных рассуждений, программирования, поиска и работы с инструментами.

Подходит для: поиск и синтез сведений для сложных исследовательских вопросов · анализ научных и технических задач с проверяемыми решениями · разработка и отладка программного кода

BLOOM-560m — многоязычная языковая модель BigScience на 560 млн параметров для генерации текста и адаптации к прикладным задачам.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · изучение поведения и характеристик языковых моделей · извлечение информации из текста

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

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

Модель семейства BLOOM с 659,6 млн параметров для ранжирования текстовых кандидатов по релевантности.

Подходит для: ранжирование документов в поисковой выдаче · переупорядочивание результатов первичного поиска · оценка релевантности текста запросу

Многоязычная авторегрессионная языковая модель BigScience с 176 млрд параметров для генерации текста и исследований LLM.

Подходит для: продолжение текста по промпту · генерация черновиков на разных языках · эксперименты с многоязычными языковыми моделями

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Мультимодальная модель Thomson Reuters для профессиональных и общих задач, включая анализ юридических, налоговых и журналистских материалов.

Подходит для: поиск и анализ сведений в юридических документах · подготовка ответов и сводок по налоговым материалам · анализ новостей и помощь в журналистских исследованиях

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

Мультиязычная авторегрессионная модель BigScience примерно на 3 млрд параметров для генерации текста и исследований LLM.

Подходит для: продолжение текста на нескольких языках · создание черновиков и вариантов формулировок · генерация текста на языках с меньшими ресурсами

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

Многоязычная авторегрессионная модель BigScience с 1,07 млрд параметров для генерации текста, исследований и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями · создание специализированной языковой модели через дообучение

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

KBIR — модель на базе RoBERTa, чьи контекстные представления предназначены для извлечения ключевых фраз и дообучения на других задачах понимания текста.

Подходит для: извлечение ключевых фраз из документов · распознавание именованных сущностей после дообучения · ответы на вопросы по тексту после дообучения

Англоязычная BERT-модель BAAI преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и других задач retrieval augmentation.

Подходит для: поиск документов по короткому запросу · семантический поиск в базе знаний · извлечение релевантных фрагментов для RAG

Дообученная модель семейства BLOOM для получения многоязычных текстовых эмбеддингов, семантического поиска и ранжирования.

Подходит для: создание эмбеддингов для семантического поиска · поиск релевантных пассажей в коллекции документов · ранжирование результатов поиска по запросу

PEGASUS, дообученная на финансовых новостях Bloomberg для создания кратких резюме на английском языке.

Подходит для: сжатие статей о фондовом рынке · краткие пересказы новостей о валютах и процентных ставках · суммаризация новостей о криптовалютах

Дообученная на базе QwQ-32B модель для автономного веб-поиска, агентных действий и рассуждений по найденной информации.

Подходит для: автономный поиск информации в интернете · ответы на сложные вопросы с опорой на веб-источники · проведение многошагового Deep Research

Англоязычная модель Writer на 71,5 млрд параметров для генерации текста и финансовых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы по финансовым документам · анализ длинных финансовых материалов · подготовка финансовых сводок

Модель BLOOM примерно на 2,1 млрд параметров для продолжения и генерации текста.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация черновиков и художественных фрагментов · эксперименты с языковой генерацией в Transformers

Tongyi-DeepResearch — англоязычная модель Tongyi Lab для многошагового агентного поиска и глубокого исследования информации.

Подходит для: многошаговый поиск ответов по веб-источникам · подготовка исследовательских ответов с использованием браузерного агента · решение сложных задач, требующих последовательного сбора информации

TigerBot 180B Research — авторегрессионная модель BLOOM на 233,8 млрд параметров для генерации текста и создания приложений на базе LLM.

Подходит для: генерация текста · создание приложений на базе языковой модели · разработка прототипов на основе LLM

Промежуточный многоязычный чекпойнт BLOOM от BigScience для генерации текста и исследований больших языковых моделей.

Подходит для: продолжение и черновая генерация текста · многоязычные эксперименты с языковыми моделями · исследование промежуточных чекпойнтов обучения BLOOM