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

RoBERTa-модель, дообученная на JavaScript-коде для предсказания замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: заполнение пропусков в JavaScript-коде · получение оценок CodeBERTScore для JavaScript-кода · сравнение программных фрагментов с помощью модели языкового моделирования

RoBERTa-подобная модель, обученная на JavaScript-коде для предсказания пропущенных токенов.

Подходит для: предсказание пропущенного фрагмента в коде JavaScript · автодополнение JavaScript по маскированному токену · эксперименты с masked language modeling для кода

Компактная агентная модель для исследования программных репозиториев, исправления ошибок и проверки изменений тестами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в программном репозитории · анализ кода и подготовка патчей по описанию проблемы · запуск тестов для проверки исправлений

Семимиллиардная модель Meta на основе Code Llama, дообученная для уменьшения размера кода с помощью оптимизаций LLVM и преобразования ассемблера в LLVM IR.

Подходит для: подбор проходов LLVM для уменьшения размера программы · предсказание результата оптимизаций LLVM для LLVM IR · преобразование ассемблера x86_64 в LLVM IR

Текстовая MoE-модель на базе Qwen, предназначенная для генерации кода, решения задач программирования и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · написание кода на Rust, Java и JavaScript

Разреженная MoE-модель для генерации, отладки и изменения кода с избирательной INT8-квантизацией экспертных слоёв.

Подходит для: генерация программного кода по текстовому запросу · поиск и исправление ошибок в коде · изменение и рефакторинг существующих программ

Модель ByteDance-Seed на 7,6 млрд параметров для генерации кода и решения сложных задач программирования с усиленными рассуждениями.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · решение задач соревновательного программирования · разбор сложных алгоритмических задач

13-миллиардная модель Meta на основе Code Llama для оптимизации LLVM-кода по размеру и преобразования ассемблера x86_64 или ARM в LLVM IR.

Подходит для: подбор проходов LLVM для уменьшения размера кода · преобразование ассемблерного кода x86_64 в LLVM IR · преобразование ассемблерного кода ARM в LLVM IR

irex преобразует англоязычные описания шаблонов в регулярные выражения JavaScript среднего уровня.

Подходит для: генерация regex для проверки шестнадцатеричного цвета · создание шаблона проверки формата пароля · составление regex для поиска строк по описанию на английском

Базовая текстовая модель Meta на основе Code Llama для анализа и прогнозирования оптимизаций LLVM и компиляторного кода.

Подходит для: оценка изменения размера LLVM IR после проходов оптимизации · прогнозирование результата оптимизаций LLVM · анализ LLVM IR и ассемблерного кода

Инструктивная диффузионная языковая модель ByteDance-Seed на 7,6 млрд параметров для генерации, дополнения, редактирования и анализа кода.

Подходит для: генерация кода по текстовому заданию · дополнение фрагментов кода · редактирование и исправление кода

FahadPrimeX-b27 — диалоговая языковая модель на базе Qwen3.5, дообученная для генерации кода Three.js и веб-страниц на HTML, CSS и JavaScript.

Подходит для: генерация игровых сцен на Three.js · создание интерактивных 3D-страниц для браузера · написание HTML-страниц со стилями CSS

Компактная дообученная CodeGen-модель для генерации и автодополнения программного кода по текстовым подсказкам.

Подходит для: генерация фрагментов программ по комментариям · автодополнение незавершённого исходного кода · создание шаблонов функций и небольших скриптов

Байтовая авторегрессионная модель для дополнения и генерации Blender Python-кода и процедурных 3D-сцен.

Подходит для: дополнение скриптов Blender Python · генерация кода для процедурных 3D-сцен · создание и редактирование мешей через bmesh

Компактный дообученный программный ассистент для написания кода и вызова инструментов в формате JSON.

Подходит для: написание и отладка кода · объяснение технических понятий · подготовка JSON-вызовов функций и инструментов

Модель восстанавливает исходный код отдельных функций Python 3.12 по текстовому дизассемблированию байткода и позволяет проверять результат сравнением скомпилированного кода.

Подходит для: восстановление исходного кода Python-функций из байткода · анализ дизассемблированных функций Python 3.12 · проверка восстановленного кода сравнением отпечатков байткода

Предобученная байтовая модель Google семейства T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста, особенно устойчивого к шуму.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · обработка опечаток и других искажений в тексте · преобразование текста для многоязычных приложений

Базовая диффузионная языковая модель ByteDance на 7,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · автодополнение фрагмента кода · заполнение пропущенного участка между префиксом и суффиксом

Дообученная модель Qwen3 для создания HTML-приложений, игр, 3D-сцен, визуализаций и UI-компонентов по текстовым инструкциям.

Подходит для: создание интерактивных HTML-игр по описанию · генерация адаптивных веб-интерфейсов и UI-компонентов · создание 3D-сцен и анимаций для браузера

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

Базовая авторегрессионная модель Meta Code Llama на 6,6 млрд параметров для генерации, дополнения и понимания программного кода.

Подходит для: генерация фрагментов программного кода · автодополнение кода по контексту · объяснение программного кода

Компактная модель Upstage для генерации и объяснения программного кода по инструкциям.

Подходит для: генерация фрагментов программного кода · объяснение исходного кода · исправление ошибок в коде

GGUF-порт дообученной MoE-модели Qwen для генерации текста и диалогов через специальный форк llama.cpp.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание и продолжение текстов · локальный запуск языковой модели в llama.cpp с поддержкой Escha MoE