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

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

Открытая MoE-модель KAT для агентного программирования, дообученная на Qwen3.6-35B-A3B и поддерживающая вызов инструментов.

Подходит для: решение задач по изменению и отладке кода агентом · выполнение задач разработки через доступные инструменты и терминал · генерация кода в диалоговом режиме

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

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

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

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 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

StarCoder — модель BigCode на 15,5 млрд параметров для генерации, продолжения и заполнения пропусков в коде на более чем 80 языках программирования.

Подходит для: автодополнение функций и фрагментов кода · заполнение пропущенного участка кода по контексту · генерация кода по примеру или каркасу

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

Компактная MoE-модель для генерации кода, решения задач программирования и диалогов с инструментами, созданная прореживанием экспертов Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · ответы на вопросы о коде в диалоге

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

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

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

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

Aztec-Coder-4B — дообученная компактная модель для поиска и исправления ошибок в программных репозиториях с использованием инструментов и тестов.

Подходит для: поиск причины ошибки в программном репозитории · подготовка исправляющего патча для проекта · запуск тестов для проверки изменений

Открытая модель 01.AI на 8,6 млрд параметров для генерации и анализа кода в контекстах до 128K токенов.

Подходит для: генерация функций и алгоритмов по текстовому запросу · дополнение исходного кода · анализ длинных фрагментов кода

Полнопараметрически дообученная на трассах программирования и агентных задач модель Qwen3.5-9B для помощи с кодом, терминалом и рассуждениями.

Подходит для: написание и исправление программного кода · решение многошаговых задач в терминале · помощь с инструментами в агентных сценариях

Разрежённая MoE-модель ManniX-ITA для генерации кода, полученная сокращением числа экспертов в Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · дополнение и продолжение исходного кода · решение задач программирования

Компактная агентная модель для исследования программных репозиториев, исправления ошибок и проверки изменений тестами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в программном репозитории · анализ кода и подготовка патчей по описанию проблемы · запуск тестов для проверки исправлений

Текстовая MoE-модель на базе Qwen, предназначенная для генерации кода, решения задач программирования и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · написание кода на Rust, Java и JavaScript

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

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

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