Текстовая MoE-модель Crumbs Playground для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · создание черновиков текстов · генерация текстовых ответов на запросы

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

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

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

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

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

Открытая мультимодальная MoE-модель Moonshot AI для программирования, анализа визуальных данных и автономного выполнения многошаговых задач с инструментами и агентами.

Подходит для: создание и исправление кода в многошаговых задачах · генерация веб-интерфейсов по текстовому описанию и изображениям · анализ изображений и видеокадров в диалоге

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка 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

Небольшая текстовая генеративная модель семейства qwen3_5_text для продолжения и создания текста в Transformers.

Подходит для: продолжение текстовых подсказок · генерация коротких текстов · создание черновиков ответов

Компактная дообученная языковая модель для программирования, следования инструкциям и вызова инструментов в многошаговых агентных сценариях.

Подходит для: генерация и отладка кода · вызов инструментов и функций в агентных сценариях · выполнение многошаговых задач разработки ПО

Экспериментальная версия Qwen AgentWorld с ослабленными отказами для генерации текста и симуляции сценариев взаимодействия агента со средой.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · симуляция текстовых сценариев взаимодействия агента со средой · предсказание наблюдений после действий агента

Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.

Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением

Мультимодальная модель CraftJarvis для восприятия сцен Minecraft и генерации текстовых действий управления на базе Qwen2-VL-7B-Instruct.

Подходит для: управление персонажем Minecraft по визуальному наблюдению · генерация текстовых команд действий для агента Minecraft · сочетание движения и привязки действий к объектам в сцене Minecraft

Дообученная SPADE модель Qwen3, которая создаёт игровые среды и решает игры с помощью рассуждений.

Подходит для: генерация исполняемых игровых сред · создание игр для обучения или проверки игрового агента · решение сгенерированных текстовых игр

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

PlayJev — дообученная мультимодальная модель для выбора ходов в небольших играх по кадру экрана и списку допустимых действий.

Подходит для: выбор хода в браузерной игре по скриншоту · управление игрой из набора допустимых действий · оценка вероятностей игровых ходов за один проход 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

Многошаговая агентная модель Snowflake на базе Qwen3-4B для использования инструментов через MCP в синтетических средах.

Подходит для: выполнение последовательности вызовов инструментов через MCP · создание многошагового агента для взаимодействия с инструментальными средами · исследование обучения агентов с подкреплением на синтетических средах

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

Текстовая 14,44B-модель для запуска агентных циклов с вызовом инструментов в Xyntetik Runner.

Подходит для: Запуск локального агента с вызовом инструментов в Xyntetik Runner · Выполнение многошаговых задач в формате `muse` · Формирование структурированных вызовов инструментов

Открытая Qwen MoE-модель для агентного программирования, дообученная на трассировках рассуждений и использования инструментов.

Подходит для: анализ кода в проекте · поиск и объяснение ошибок в коде · редактирование файлов по заданию

Дообученная на основе Qwen3-8B модель для агентных сценариев с вызовами инструментов и планированием действий.

Подходит для: планирование последовательности вызовов инструментов · выполнение многошаговых задач через инструменты · выбор следующего действия агента по ответу инструмента

Экспериментальная 14-миллиардная модель на базе Qwen2.5-Coder для поиска ошибок и генерации патчей в программных репозиториях.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в многофайловых проектах · генерация патчей для задач SWE-bench · локализация изменений в AST дерева программы