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

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

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

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

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

Occamy-1.0 — дообученная мультимодальная MoE-модель для длительных агентных задач, программирования и совместной работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных рабочих процессов с вызовом инструментов · написание и отладка кода через терминал · поиск и обработка информации в ходе агентной задачи

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

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

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

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и анализа изображений, видео и аудио с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач автономным агентом · разработка и анализ программного кода

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

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

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

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

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

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

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

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

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

Экспериментальный текстовый чекпойнт Mini-K3 для генерации текста и сравнения архитектур MoE с Gated MLA.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на небольшом MoE-чекпойнте · сравнение архитектур внимания и позиционного кодирования · исследование предварительного обучения языковых моделей

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 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

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