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
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким 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
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
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием
Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.8-27B, которая анализирует скриншоты и помогает агенту выполнять задачи в интерфейсах приложений.
Подходит для: автоматизация действий в настольных приложениях по скриншотам · выполнение рабочих процессов в веб-интерфейсах · ввод текста и управление приложениями с помощью щелчков
Дообученная языковая модель NVIDIA и Университета Гонконга для координации инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.
Подходит для: координация поиска и других инструментов в агентном сценарии · выбор специализированной языковой модели для подзадачи · планирование и выполнение многошаговых запросов с вызовом инструментов
Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.
Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов
Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.5 для управления веб-, настольными и мобильными интерфейсами через агентные системы.
Подходит для: автоматизация действий в веб-браузере · управление настольными приложениями по скриншотам · автоматизация действий в мобильных приложениях
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
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
Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.6-35B-A3B для управления компьютером через анализ скриншотов и вызовы инструментов.
Подходит для: управление приложениями по скриншотам · автоматизация действий в веб-браузере · выполнение рабочих процессов на рабочем столе
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
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
Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.
Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами
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
Мультимодальная модель H Company на 4 млрд параметров для агентной автоматизации веб-, настольных и мобильных интерфейсов.
Подходит для: автоматизация действий в веб-браузере · управление настольными приложениями по скриншотам · выполнение действий в мобильных интерфейсах
Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.
Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО
Мультимодальная модель H Company для управления браузером, настольными и мобильными интерфейсами и выполнения агентных задач.
Подходит для: автоматизация действий в браузере · управление настольными приложениями по скриншоту и инструкции · автоматизация действий в мобильных приложениях
Производная модели Hcompany/Holo-3.1-0.8B. Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.5 для управления веб-, настольными и мобильными интерфейсами через агентные системы.
Подходит для: автоматизация действий в веб-браузере · управление настольными приложениями по скриншотам · автоматизация действий в мобильных приложениях
Исследовательский чекпойнт MoE-рецепта архитектуры Huginn для генерации текста и оценки подходов к зацикленным языковым моделям.
Подходит для: генерация текста для оценки исследовательского чекпойнта · воспроизведение протокола эксперимента из статьи · исследование архитектуры зацикленных языковых моделей
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
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