Текстовая MoE-модель Poolside для программирования, агентных задач разработки и работы с инструментами при контексте до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · ответы на вопросы по кодовой базе

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 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

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

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

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

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

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

Гибридная языковая модель NVIDIA на 12 млрд параметров для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: ответы и диалоги в чат-ботах · рассуждение над сложными математическими задачами · генерация и объяснение программного кода

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

Вариант OpenAI gpt-oss-120b с Eagle3-модулями для ускоренной генерации текста в чат-ботах, AI-агентах и RAG-системах.

Подходит для: создание чат-бота с ответами на инструкции · разработка AI-агента для многошаговых задач · ответы на вопросы по документам в RAG-системе

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

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, вызова инструментов и длинных агентных задач.

Подходит для: создание агентных систем с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач с длинной историей диалога · анализ изображений, видео и аудио в диалоге

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

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

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

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

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

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

Диалоговая модель Mistral на 10,6 млрд параметров, дообученная для переключения поведения с помощью системных инструкций.

Подходит для: настройка безопасного диалогового помощника · генерация ответов в заданной ролевой персоне · эксперименты с управляемостью поведения LLM

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 многоязычная LLM NVIDIA для дообучения под генерацию текста, кода и специализированные AI-сценарии.

Подходит для: дообучение языковой модели для следования инструкциям · создание специализированного чат-ассистента · адаптация LLM для генерации программного кода