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

Плотная языковая модель Ornith AI на 9 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с инструментами в длинном контексте.

Подходит для: выполнение многошаговых задач программирования · поиск и исправление ошибок в коде · работа с репозиториями и создание программных изменений

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

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

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

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

Компактная модель Hiera от Meta извлекает признаки из изображений для последующих задач компьютерного зрения.

Подходит для: получение визуальных признаков для собственного классификатора · извлечение представлений изображений для поиска по сходству · подготовка признаков изображений для последующей компьютерной обработки

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

DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности

Компактная дообученная модель Qwen2.5 для диалоговых ответов, выполнения инструкций и генерации текста.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текста по запросу · выполнение простых текстовых инструкций

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

Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer

Компактная модель Hiera для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Модифицированная для снижения отказов версия Ornith-1.0-35B для генерации кода, агентной работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и доработка кода · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение агентных задач с вызовом инструментов

Компактная дообученная модель Qwen2.5 для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.

Подходит для: генерация ответов на текстовые вопросы · короткие диалоги с пользователем · выполнение простых текстовых инструкций

Визуальная модель Hiera, предварительно обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений размером 224 × 224 · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

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

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

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.0-9B. Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

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

Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.

Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента