Jan-v1-4B — дообученная модель Qwen3 для диалогов, агентного рассуждения, ответов на вопросы и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на фактические вопросы · решение сложных задач в диалоге · создание чат-ассистента в Jan App
Jan-v1-4B — дообученная модель Qwen3 для диалогов, агентного рассуждения, ответов на вопросы и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на фактические вопросы · решение сложных задач в диалоге · создание чат-ассистента в Jan App
Компактная дистиллированная языковая модель Jan на базе Qwen3 для диалогов, следования инструкциям, лёгкой помощи с кодом и дальнейшей настройки.
Подходит для: диалоговый помощник на английском языке · ответы на инструкции и запросы пользователя · лёгкая помощь при написании кода
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
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 Jan на базе Qwen3-VL для быстрой многошаговой автоматизации браузеров и настольных приложений по скриншотам и инструкциям.
Подходит для: пошаговое управление браузером по скриншотам · автоматизация действий в настольных приложениях · выполнение длинных цепочек действий с заданным планом
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
Компактная модель Jan на основе Qwen3 для локальной генерации текста, диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на вопросы в локальном чате · выполнение пользовательских инструкций · диалоговый помощник на устройстве с ограниченными ресурсами
Компактная дообученная модель Qwen3 для исследовательского поиска и работы с MCP-инструментами.
Подходит для: поиск фактов с обращением к исследовательским источникам через MCP · ответы на вопросы в стиле SimpleQA с подключёнными инструментами · проведение локальных исследовательских запросов через Jan
Компактная дообученная модель Jan на базе Qwen3 для генерации, редактирования и отладки кода, а также выполнения программных подзадач в агентных системах.
Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · редактирование и рефакторинг кода · поиск и исправление ошибок в коде
Дообученная на базе Qwen3-4B-Thinking-2507 модель Jan для диалога, рассуждений, ответов на вопросы и агентных задач с инструментами.
Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалог с инструкциями и уточнениями · решение сложных задач с пошаговым рассуждением
JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.
Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода
Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.
Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках
JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.
Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках
5-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации диалогового текста, рассуждений, программирования и агентных приложений на Apple Silicon.
Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику
Базовая японско-английская языковая модель LLM-jp-4 с 8,59 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация текста на японском и английском · создание базовой модели для дообучения под диалог · адаптация языковой модели под прикладные задачи
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров
JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.
Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния
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
Слитая методом SLERP 10,6-миллиардная языковая модель Llama для диалоговой генерации текста на английском языке.
Подходит для: ведение диалога с текстовым ассистентом · генерация ответов на вопросы · создание и продолжение текстов
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.
Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода
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
Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели
Многоязычная модель bards.ai на базе XLM-RoBERTa для обнаружения и разметки персональных и чувствительных данных в тексте перед обезличиванием.
Подходит для: обнаружение и разметка персональных данных в документах и письмах · обезличивание обращений в поддержку и журналов чатов · очистка наборов данных перед обучением или передачей