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

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

GLM-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода

GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок

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

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

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

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

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

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

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

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

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

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 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

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 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

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

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Мультимодальная модель H Company для анализа интерфейсов и управления веб-, настольными и мобильными приложениями в сценариях компьютерного агента.

Подходит для: навигация по сайтам и выполнение задач в браузере · автоматизация действий в настольных приложениях · управление мобильными интерфейсами по скриншотам

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

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact