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

Текстовая MoE-модель Poolside для программирования, агентных задач разработки и работы с инструментами при контексте до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · ответы на вопросы по кодовой базе

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

Экспериментальная 27-миллиардная модель Jackrong для агентного программирования, отладки репозиториев и вызова инструментов.

Подходит для: генерация кода и правок в существующем репозитории · поиск и исправление ошибок в коде · создание патчей по описанию задачи

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

Базовая модель DeepSeek на 6,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · заполнение пропусков и вставка кода по контексту · завершение кода с учётом файлов проекта

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

Небольшая предварительно обученная модель Salesforce для понимания и генерации кода, предназначенная для дообучения под конкретные задачи разработки.

Подходит для: дообучение для суммаризации исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

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

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

Компактная многоязычная модель CodeFuse AI для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и ранжирования.

Подходит для: создание эмбеддингов документов для векторной базы · семантический поиск по коллекции текстов · поиск релевантных фрагментов для RAG

Компактная модель Salesforce на архитектуре T5 для генерации и понимания кода по текстовым запросам.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · автодополнение фрагментов кода · поиск кода по текстовому запросу

Сжатая MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и вызова функций при меньших требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · помощь агенту в изменении и отладке кода · вызов функций в диалоговом приложении

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

Предварительно обученная модель Salesforce на базе T5 для понимания и генерации кода, которую обычно дообучают под конкретную задачу.

Подходит для: суммаризация исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

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

Мультиязычная модель эмбеддингов CodeFuse AI на базе Qwen3 для семантического поиска, сравнения и ранжирования текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · извлечение релевантных фрагментов для RAG · ранжирование документов по запросу

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

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

Многоязычная модель CodeFuse AI на базе Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · поиск релевантных фрагментов для RAG · ранжирование документов по запросу

Многоязычная модель CodeFuse на базе Qwen3 для создания компактных текстовых эмбеддингов, семантического поиска и ранжирования.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · поиск ответов по внутренней базе знаний · переранжирование результатов текстового поиска

Mixtral-подобная MoE-модель, созданная сообществом для генерации кода и помощи в программировании.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · дополнение кода · подготовка шаблонов и заготовок программ

Объединённая MoE-модель Qwen для генерации кода, задач разработки и агентного выполнения инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач программной разработки в диалоге · выполнение команд терминальным агентом

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