Дообученная на трассировках Claude Opus 4.7 модель Qwen MoE для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач и планирования.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике · ответы на вопросы по естественным и техническим наукам · пошаговый анализ и объяснение кода

Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.

Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Дообученная методом Evolution Strategies модель Qwen2.5-14B для решения математических задач на английском языке и экспериментов с pass@k.

Подходит для: решение задач из датасета MATH уровней 3–5 · генерация нескольких вариантов решения для оценки pass@k · эксперименты с масштабированием математического вывода на этапе инференса

Самостоятельная модель VIDRAFT на 27,6 млрд параметров для многошагового научного и математического рассуждения, генерации кода и диалога.

Подходит для: решение задач университетского уровня по естественным наукам · многошаговое решение математических задач и задач в стиле AIME · генерация и отладка программного кода

Esper 4 — дообученная на Gemma 4 12B мультимодальная модель Valiant Labs для программирования, проектирования архитектуры и задач DevOps и MLOps.

Подходит для: написание и разбор кода по запросу · помощь с проектированием программной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps-задач

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

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Дообученная модель Llama на 6,6 млрд параметров для пошагового решения математических задач с поддержкой внешних вычислительных инструментов.

Подходит для: Решение текстовых арифметических задач GSM8K · Решение задач математических соревнований уровня MATH · Генерация решений с использованием вычислительных библиотек

Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста

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

Англоязычная модель EleutherAI на 1,2 млрд параметров для исследований интерпретируемости и генерации продолжений текста.

Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · сравнение моделей разных размеров на контролируемых экспериментах · анализ влияния этапов обучения по промежуточным контрольным точкам

Небольшая GPT-2-модель для генерации коротких детских историй на английском языке по текстовой подсказке.

Подходит для: генерация короткой детской истории по начальной фразе · продолжение сказки на простом английском языке · создание коротких рассказов для чтения детям

Математическая языковая модель Salesforce, дообученная для адаптивного решения задач при ограниченном бюджете рассуждений.

Подходит для: решение математических задач с лимитом на длину ответа · пошаговое математическое рассуждение · оценка точности решений при разных бюджетах генерации

Модель предсказывает следующий шаг программного агента и определяет, можно ли поручить его быстрой модели или требуется основная.

Подходит для: маршрутизация шагов программного агента между быстрой и основной моделями · классификация следующего шага агента по фазе и типу сложности · автоматический выбор модели для задач программной инженерии

Дообученная языковая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для математических рассуждений, программирования и генерации кода с адаптацией к ограниченному бюджету токенов.

Подходит для: решение математических задач с ограничением длины рассуждений · решение задач по программированию · генерация программного кода

32-миллиардная модель Tencent для генерации кода и решений задач соревновательного программирования, дообученная с помощью двухэтапного обучения с подкреплением.

Подходит для: генерация решений задач Codeforces · написание программ для задач LeetCode · разработка кода для задач с проверкой по тестам

Предварительная дообученная модель Spark-X2.5-4B для выбора и вызова инструментов, ведения диалога и восстановления после ошибок в агентной среде Osaurus.

Подходит для: выбор между ответом пользователю и вызовом инструмента · выбор подходящего инструмента в Osaurus · восстановление после ошибок при выполнении инструментов

Esper 3.1 — дообученная модель Valiant Labs на базе Qwen3.5-27B для программирования, технических рассуждений, проектирования архитектуры и DevOps.

Подходит для: написание и разбор кода по техническому заданию · поиск ошибок и рассуждение над сложными задачами программирования · проектирование облачной и программной архитектуры

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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

Дообученная модель Ministral 3 для рассуждений в программировании, проектировании архитектуры и DevOps-задачах.

Подходит для: поиск ошибок и решение сложных задач программирования · написание скриптов и конфигураций для DevOps · проектирование облачной инфраструктуры и систем

Дообученная модель Qwen2.5-Math на 7,1 млрд параметров для генерации пошаговых решений математических и других задач на рассуждение.

Подходит для: решение школьных и олимпиадных математических задач · пошаговое объяснение математических решений · проверка промежуточных шагов и поиск ошибок в рассуждении

Квантованная сборка Laguna-M.1 для генерации текста, агентного программирования и локального запуска на Apple Silicon.

Подходит для: генерация и дополнение кода · решение задач программирования с вызовом инструментов · длительные агентные задачи по разработке