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

Открытая MoE-модель KAT для агентного программирования, дообученная на Qwen3.6-35B-A3B и поддерживающая вызов инструментов.

Подходит для: решение задач по изменению и отладке кода агентом · выполнение задач разработки через доступные инструменты и терминал · генерация кода в диалоговом режиме

Kimi K3 — мультимодальная модель с открытыми весами от Moonshot AI для программирования, рассуждений и агентной работы с длинным контекстом.

Подходит для: написание и отладка кода в больших репозиториях · длительная работа агента с инструментами разработчика · анализ изображений и видео вместе с текстом

Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT

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

Дообученная модель Katanemo маршрутизирует запросы и историю диалога между агентами и языковыми моделями в многоагентных системах.

Подходит для: выбор агента для ответа на запрос пользователя · маршрутизация запроса с несколькими намерениями между несколькими агентами · определение последовательности вызова агентов

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

Открытая мультимодальная MoE-модель Moonshot AI для программирования, анализа визуальных данных и автономного выполнения многошаговых задач с инструментами и агентами.

Подходит для: создание и исправление кода в многошаговых задачах · генерация веб-интерфейсов по текстовому описанию и изображениям · анализ изображений и видеокадров в диалоге

Дообученная модель Qwen на 7,1 млрд параметров для выбора функций, заполнения аргументов и формирования вызовов API по запросам на естественном языке.

Подходит для: вызов API из чата по запросу пользователя · выбор функции по её описанию и сигнатуре · извлечение обязательных параметров из запроса

Plano-Orchestrator — дообученная языковая модель для выбора агентов и порядка обработки запросов в многоагентных системах.

Подходит для: маршрутизация пользовательских запросов к подходящим агентам · разделение запроса с несколькими намерениями между агентами · выбор последовательной или параллельной обработки задач

Arch-Function-3B — дообученная модель Katanemo для выбора функций и формирования вызовов API по запросам на естественном языке.

Подходит для: выбор API-функции по запросу пользователя · извлечение обязательных аргументов функции из текста · формирование структурированного вызова функции в JSON

Mitra Classifier — 12-слойная Transformer-модель для классификации табличных данных, предварительно обученная на синтетических примерах.

Подходит для: классификация строк табличного набора данных · предсказание категории объекта по его табличным признакам · базовая классификация данных в AutoGluon Tabular

Дообученная Katanemo модель на 3,1 млрд параметров для диалогового вызова функций, уточнения запросов и ответа по результатам выполнения инструментов.

Подходит для: выбор функции или инструмента по запросу пользователя · формирование структурированного вызова функции в JSON · уточнение недостающих параметров перед вызовом функции

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

Дообученная компактная модель Qwen для выбора функций и формирования вызовов API по запросам на естественном языке.

Подходит для: выбор API-функции по запросу пользователя · извлечение аргументов и обязательных параметров функции · формирование структурированного вызова функции

Дообученная Pipecat на базе Nemotron 3 Nano языковая модель для быстрых телефонных агентов с многоходовым диалогом и вызовом инструментов.

Подходит для: обработка входящих звонков в службу поддержки · совершение исходящих звонков от имени компании · ответы клиентам финансовых сервисов по телефону

Производная модели facebook/bart-large-mnli. BART-large, дообученная на MultiNLI, классифицирует тексты по заданным пользователем меткам без отдельного обучения на этих классах.

Подходит для: тематическая классификация текстов по произвольным категориям · маршрутизация обращений по заданным типам запросов · оценка соответствия текста пользовательским меткам

Дообученная языковая модель NVIDIA и Университета Гонконга для координации инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.

Подходит для: координация поиска и других инструментов в агентном сценарии · выбор специализированной языковой модели для подзадачи · планирование и выполнение многошаговых запросов с вызовом инструментов

Классификатор Katanemo для выявления jailbreak-промптов и защиты приложений на основе LLM.

Подходит для: проверка пользовательских запросов на jailbreak перед передачей LLM · фильтрация prompt injection в приложении с LLM · защита входных промптов агентной системы

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

Дообученная на базе Qwen2.5-Coder-3B-Instruct модель Katanemo для многошагового выбора и вызова инструментов в агентных диалогах.

Подходит для: последовательный вызов функций для выполнения сложного запроса · выбор подходящего API-инструмента по текстовому запросу · планирование многошагового рабочего процесса с учётом результатов инструментов

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

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Дообученная компактная модель Qwen для планирования многошаговых вызовов функций и агентных диалогов.

Подходит для: выбор подходящего инструмента по запросу пользователя · планирование цепочки вызовов функций · вызов API с учётом результатов предыдущих шагов