Intern-S2-397B — мультимодальная модель InternLM для научного анализа, рассуждений и длительных агентных задач с текстом, изображениями и временными рядами.

Подходит для: анализ страниц научных статей с текстом и иллюстрациями · решение специализированных научных задач · проектирование взаимодействий биомолекул

Intern-S1 — открытая мультимодальная модель для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео, с усиленными возможностями для научных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · интерпретация химических структур · анализ последовательностей белков

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

Мультимодальная модель InternLM на 35 млрд параметров для научных задач, диалога, рассуждений, понимания изображений и агентных рабочих процессов.

Подходит для: Ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · Рассуждения и решение сложных научных задач · Анализ физических временных рядов и сигналов

Квантованная в GGUF Q4_K_M модель Qwen3.5-Huihui на 9 млрд параметров для локальной генерации текста и диалога.

Подходит для: локальный диалог с языковой моделью · генерация и продолжение текста · ответы на вопросы в текстовом чате

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

Квантованная сборка Qwen3.5-9B в формате GGUF предназначена для локального диалога и генерации текста.

Подходит для: локальный чат с языковой моделью · генерация черновиков и ответов · помощь в написании и переформулировании текста

Квантованная в GGUF Q4_K_M модель Huihui Qwen3.5-4B для локальной генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: локальная генерация текста · ведение диалогов с языковой моделью · запуск компактной модели через llama.cpp

InternVL3-14B — многоязычная мультимодальная модель OpenGVLab для диалога и анализа изображений, видео и текста.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · описание содержимого нескольких изображений · понимание и краткий пересказ видео

Квантованная чат-модель Qwen3.5-2B в формате GGUF для локальной генерации текста.

Подходит для: локальная генерация ответов в чате · запуск компактной языковой модели через llama.cpp · черновое составление и переформулирование текста

Квантованная сборка Qwen3.5-4B в формате GGUF предназначена для локального диалога и генерации текста.

Подходит для: локальный диалог с языковой моделью · генерация текста на локальном устройстве · создание прототипа чат-приложения на llama.cpp

Квантованный выпуск Qwen3.5-2B в формате GGUF Q4_K_M для локальной генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: локальная генерация ответов в чате · ведение диалога с языковой моделью · генерация текста на устройстве с ограниченными ресурсами

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

Плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,8 млрд параметров для инженерного программирования, агентной работы с инструментами и анализа изображений и видео.

Подходит для: генерация и объяснение кода · отладка и ревью программ · изменение и анализ больших репозиториев

Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Intern-S1-Pro — мультимодальная MoE-модель для научных рассуждений, работы с изображениями, текстом и длинными временными рядами.

Подходит для: Рассуждения и ответы на вопросы по химии · Анализ задач по материаловедению и наукам о жизни · Интерпретация изображений с текстовым запросом

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Intern-S2-Preview-397B — мультимодальная модель InternLM для визуально-текстовых рассуждений, научных задач и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы по страницам научных статей · решение научных задач в разных предметных областях · анализ изображений и визуально-текстовых материалов

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

InternVL3-78B-hf — мультимодальная модель OpenGVLab для диалогов, генерации текста и рассуждений по изображениям и видео в Transformers.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ видеороликов · визуальные рассуждения по текстовому запросу и изображению

Чат-модель InternLM3 на 8,3 млрд параметров для агентного программирования, вызова инструментов и решения многошаговых задач.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · создание мини-приложений и веб-сайтов · вызов функций и инструментов в агентном приложении

4-битная мультимодальная сборка Inkling для диалогов и анализа изображений на компьютерах Apple Silicon с MLX.

Подходит для: диалоги с мультимодальной моделью на Mac с Apple Silicon · ответы на вопросы по изображениям · генерация продолжения текста локально

InternImage-T — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1K и рассчитанная на входное разрешение 224×224.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение основного класса изображения · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения