Мультиязычная модель XLM-RoBERTa Large для zero-shot-классификации текстов по заданным пользователем категориям.

Подходит для: классификация отзывов по заданным категориям · распределение обращений клиентов по темам · тематическая разметка текстов без обучения на своих метках

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

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

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

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

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

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

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Модель Dappit Labs на базе Qwen3.6 MoE для агентного написания и редактирования кода с вызовом инструментов.

Подходит для: написание кода по заданию в агентной оболочке · редактирование файлов проекта · итеративное исправление ошибок компиляции и тестов

KAT-Dev — многоязычная модель Kwaipilot на архитектуре Qwen3 для генерации кода и помощи в инженерных задачах разработки ПО.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение инженерных задач разработки ПО · помощь агентам программирования с вызовом инструментов

Компактная модель DistilBERT классифицирует англоязычный текст по эмоциональным категориям GoEmotions.

Подходит для: определение эмоций в коротких англоязычных сообщениях · анализ эмоциональной окраски комментариев · автоматическая разметка текстов эмоциональными категориями

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

Компактная MoE-модель для генерации кода, решения задач программирования и диалогов с инструментами, созданная прореживанием экспертов Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · ответы на вопросы о коде в диалоге

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

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

Открытая Qwen MoE-модель для агентного программирования, дообученная на трассировках рассуждений и использования инструментов.

Подходит для: анализ кода в проекте · поиск и объяснение ошибок в коде · редактирование файлов по заданию

Самостоятельная модель VIDRAFT на 27,6 млрд параметров для многошагового научного и математического рассуждения, генерации кода и диалога.

Подходит для: решение задач университетского уровня по естественным наукам · многошаговое решение математических задач и задач в стиле AIME · генерация и отладка программного кода

Дообученная на темах Yahoo Answers модель BART-large для классификации текстов по заданным пользователем меткам без отдельного обучения на этих классах.

Подходит для: классификация вопросов Yahoo Answers по предложенным темам · тематическая классификация англоязычных текстов с пользовательским набором меток · отнесение текста к классам, не встречавшимся при обучении

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных задач разработки.

Подходит для: генерация программного кода по описанию задачи · разбор и объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

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

Базовая модель aiXcoder на 7 млрд параметров для автодополнения и генерации кода на нескольких языках программирования.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · генерация кода по текстовому описанию · понимание и объяснение фрагментов кода

Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.

Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода