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

Occamy-1.0 — дообученная мультимодальная MoE-модель для длительных агентных задач, программирования и совместной работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных рабочих процессов с вызовом инструментов · написание и отладка кода через терминал · поиск и обработка информации в ходе агентной задачи

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

HRNet с 21,3 млн параметров для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующего анализа

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

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

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

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

HRNet-W32 — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаков для последующей компьютерной обработки · получение векторных представлений изображений

Наградная модель InternLM2 на 1,7 млрд параметров для оценки, сравнения и ранжирования ответов диалоговых моделей по предпочтительности.

Подходит для: оценка предпочтительности ответа чат-бота · сравнение двух вариантов ответа языковой модели · ранжирование нескольких ответов для выбора лучшего

LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.

Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах

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

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

HRNet-W18 — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений

Разреженная англоязычная базовая языковая модель HRM-MoE для генерации текста и экспериментов с рассуждениями.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · эксперименты с генерацией текста на разреженной MoE-архитектуре · оценка способности языковой модели решать математические задачи

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

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

HRNet-W18 Small V2 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение карт признаков для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

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

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

HRNet-W48, обученная на ImageNet-1k модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение векторных представлений изображений

Дообученная языковая модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для оркестрации агентов, управления персонами и синтеза аргументов в дебатах.

Подходит для: координация многоэтапной работы нескольких ИИ-агентов · поддержание разных ролей и персон в диалоге · подготовка структурированных аргументов для дебатов

Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH

HRNet-W30 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений