Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.
Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге
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
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 Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия
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 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
Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов
Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.
Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
MiroThinker-1.7-mini — дообученная текстовая MoE-модель для многошаговых исследовательских задач и агентских сценариев с длинным контекстом и вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговый поиск и сбор информации в интернете · подготовка исследовательских обзоров по нескольким источникам · ответы на сложные вопросы с использованием инструментов
Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.
Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding
Текстовая MoE-модель Mini-K3 для генерации текста и исследования вариантов архитектуры внимания, предварительно обученная без настройки на выполнение инструкций.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе предварительно обученной модели · сравнение GQA-внимания и остаточных механизмов в языковой модели · исследование компактных MoE-архитектур
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
Визуально-языковая модель OpenDataLab для извлечения структуры и содержимого документов и преобразования их в Markdown.
Подходит для: извлечение текста и разметки из страниц PDF · преобразование документов в Markdown для поисковых и RAG-систем · распознавание таблиц, включая таблицы с изображениями
Многоязычная базовая языковая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.
Подходит для: дообучение модели под специализированные задачи · генерация текста на нескольких языках · создание собственной диалоговой модели на базе чекпойнта
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
Текстовая MoE-модель, объединяющая способности к программированию, рассуждениям и агентной работе с инструментами.
Подходит для: генерация и исправление кода · поиск ошибок в программных репозиториях · подготовка многофайловых патчей и рефакторинг
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.
Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге
MyAwesomeModel — модель на базе BERT для извлечения признаков через Transformers, дополнительно заявленная автором как система для рассуждений и широкого спектра языковых задач.
Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации текста · семантический поиск по текстовым данным
Модель Op enDataLab для извлечения текста и структуры из страниц документов и преобразования PDF в Markdown для обработки данных и построения RAG-систем.
Подходит для: преобразование PDF-документов в Markdown · извлечение текста и структуры из сканов страниц · распознавание таблиц и формул в документах
Небольшая текстовая MoE-модель Mini-K3 для исследований предобучения и сравнения архитектур генерации текста.
Подходит для: эксперименты с предобучением языковых моделей · сравнение архитектур KDA и Gated MLA · генерация продолжения текста