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
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
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
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
35-миллиардная MoE-модель InternScience для многошаговых агентных задач, научных рассуждений, поиска и вызова инструментов.
Подходит для: планирование и выполнение длительного веб-поиска · разбиение инженерной задачи на исполнимые этапы · научные рассуждения с обращением к внешним инструментам
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
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров
Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.
Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных
Инструкционно дообученная модель Llama 3.1 для извлечения до 16 типов именованных сущностей из английского текста с нулевым обучением на этих типах и выводом в JSON.
Подходит для: извлечение именованных сущностей из английских документов · поиск заданных типов сущностей без примеров обучения · разметка финансовых сущностей по определениям и инструкциям
Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.
Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата
Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии
Дообученная модель Mixture-of-Experts для генерации текста, математических задач, программирования и сложных рассуждений.
Подходит для: Решение математических задач и олимпиадных примеров · Написание и отладка программного кода · Ответы на вопросы, требующие многошаговых рассуждений
Экспериментальная MoE-модель для генерации текста, которая пока воспроизводит Qwen3-1.7B и служит каркасом для обучения экспертов и маршрутизаторов.
Подходит для: генерация текста и диалоговые ответы · эксперименты с обучением экспертов MoE · обучение маршрутизаторов между экспертами
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
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
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
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
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
Экспериментальная разреженная MoE-модель Gemma 4 для генерации текста, программирования, агентного планирования и системных задач.
Подходит для: написание и анализ кода · планирование шагов автономного агента · формирование структурированных вызовов инструментов
Небольшая обученная с нуля MoE-языковая модель для следования инструкциям, анализа первопричин, генерации кода и создания специализированных агентов.
Подходит для: анализ первопричин сбоев · структурированное суммирование технических инцидентов · генерация простого кода на Python
SLIMER-LLaMA3 — дообученная LLaMA-модель для извлечения английских именованных сущностей заданного типа по определению и рекомендациям, в том числе для новых типов меток.
Подходит для: извлечение дат из английских документов · поиск финансовых сущностей по пользовательскому определению · извлечение именованных сущностей новых типов без отдельного обучения на каждом типе
EXAONE-Deep-2.4B — дообученная двуязычная языковая модель LG AI Research для диалогов, математических рассуждений и генерации кода.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и объяснение кода · диалоговые ответы на английском языке
Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
Экспериментальное преобразование модели рассуждений LiquidAI LFM2.5-1.2B-Thinking в MoE для исследований структурного прореживания и маршрутизации экспертов.
Подходит для: изучение преобразования плотной LFM2 в MoE · эксперименты с динамической маршрутизацией экспертов · сравнение качества генерации до и после структурного прореживания
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