Плотная языковая модель Ornith AI на 9 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с инструментами в длинном контексте.

Подходит для: выполнение многошаговых задач программирования · поиск и исправление ошибок в коде · работа с репозиториями и создание программных изменений

Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

JiRack DeltaNet 27B — многоязычная языковая модель для генерации текста, диалогов, программирования и вызова инструментов с вариантами GGUF для локального запуска.

Подходит для: ведение диалога с локальной языковой моделью · генерация и объяснение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

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

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

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

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

Компактная языковая модель AI9Stars для локального чата, программирования, рассуждений и работы с инструментами.

Подходит для: локальный чат-ассистент на компьютере с ограниченными ресурсами · помощь с написанием и объяснением кода · выполнение запросов с использованием инструментов

Объединённая 9-миллиардная языковая модель для диалоговой генерации, программирования, рассуждений и агентной работы с инструментами.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · решение задач по математике и логике · выполнение агентных сценариев с вызовом инструментов

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers

G9v3-39A5B — диалоговая языковая модель AI9Stars с длинным контекстом для повседневного помощника, программирования, работы с инструментами и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога с помощником · генерация и объяснение программного кода · подготовка запросов для вызова инструментов

Компактная модель AI9Stars на базе G9v3-3B для локального чата, генерации кода, вызова инструментов и рассуждений, с удалённым встроенным поведением отказа.

Подходит для: ответы на повседневные вопросы в локальном чате · генерация и объяснение кода · вызов инструментов из диалогового помощника

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных задач разработки.

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

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

O2-9B-Preview — 9-миллиардная модель Ant International для агентного рассуждения, программирования и выполнения задач с инструментами и проверкой результатов.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · помощь в разработке и работе с репозиториями кода · анализ результатов запуска тестов и исправление ошибок

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Экспериментальное слияние FLUX.1-dev примерно до 17 млрд параметров для генерации изображений по текстовым запросам.

Подходит для: эксперименты с генерацией изображений на увеличенной архитектуре FLUX · проверка способности слияния слоёв расширять модель генерации изображений · создание изображений по текстовым описаниям при наличии мощного оборудования

Ornith-1.0-9B — компактная языковая модель для агентного программирования, генерации кода и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования в терминальном агенте · анализ и навигация по большой кодовой базе · автоматизация исправления ошибок и изменений в репозитории