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

Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT

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

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

Компактная ResNet-10 в формате PyTorch для классификации изображений и экспериментов с компьютерным зрением в робототехнике.

Подходит для: классификация RGB-изображений · извлечение признаков из изображений для робототехники · использование ResNet-10 в проектах на PyTorch

Дообученная компактная модель на базе Gemma 4 E2B для локальных многоходовых бесед с пониманием эмоций и эмоциональной поддержкой.

Подходит для: эмпатичные ответы в личных беседах · поддержка пользователя в эмоционально сложном разговоре · многоходовой диалог с локальным чат-ботом

Гибридная языковая модель NVIDIA на 12 млрд параметров для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: ответы и диалоги в чат-ботах · рассуждение над сложными математическими задачами · генерация и объяснение программного кода

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

Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

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

Дообученная на Gemma 4 модель для локальных многоходовых диалогов и эмоциональной поддержки.

Подходит для: сочувственный разговор о переживаниях и эмоциях · повседневная эмоциональная поддержка в чате · создание локального разговорного компаньона

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

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

Компактная дообученная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач на устройствах с ускорением NVIDIA.

Подходит для: создание локального голосового помощника · разработка диалоговых игровых NPC и компаньонов · автоматизация устройств и сценариев IoT

Производная модели nex-agi/Nex-N2-mini. Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

Слитая модель Qwen на 27 млрд параметров для диалоговой генерации, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · разбиение многошаговой задачи на этапы · генерация и анализ кода

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода

Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

Диалоговая MoE-модель на базе Yi-34Bx2-MoE-60B, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов в чате.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текстовых ответов для чат-бота · следование инструкциям в текстовом чате

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

Aux 2024 — вспомогательная языковая модель, чьи логиты используются в Divergence Decoding для уменьшения влияния знаний после заданной даты у больших моделей.

Подходит для: снижение смещения заглядывания в будущее при прогнозировании с LLM · удаление знаний, появившихся после выбранной даты, из ответов большой языковой модели · построение временной пары с Aux 2015 для Divergence Decoding