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

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

Экспериментальная 27-миллиардная модель Jackrong для агентного программирования, отладки репозиториев и вызова инструментов.

Подходит для: генерация кода и правок в существующем репозитории · поиск и исправление ошибок в коде · создание патчей по описанию задачи

Экспериментальная NVFP4-квантизация Qwen3.6-35B-A3B в GGUF для генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с локальной языковой моделью · генерация ответов и связного текста · решение математических задач GSM8K

Дообученная на трассировках Claude Opus 4.7 модель Qwen MoE для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач и планирования.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике · ответы на вопросы по естественным и техническим наукам · пошаговый анализ и объяснение кода

IQuest-Q1 — диалоговая MoE-модель IQuest для генерации текста, агентного программирования, рассуждений и многошаговой работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · решение многошаговых задач на рассуждение · выполнение задач через вызовы инструментов в агенте

Квантизованная до FP4 версия DeepSeek V3-0324 для генерации текста в чат-ботах, RAG-системах и AI-агентах.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ответы на вопросы по документам в RAG-системе · создание AI-агента с вызовом инструментов

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

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

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

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

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

QUEST-9B — диалоговая модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров, дообученная для выполнения задач глубокого исследования.

Подходит для: проведение исследований с помощью диалогового агента · поиск и обобщение информации по веб-источникам · ответы на сложные исследовательские вопросы

Экспериментальная квантованная GGUF-сборка DeepSeek-V4-Flash REAP-150B для генерации текста, программирования и агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: программирование и анализ кода · агентные сценарии с вызовом инструментов · ответы и анализ по длинным текстовым контекстам

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Текстовая 14,44B-модель для запуска агентных циклов с вызовом инструментов в Xyntetik Runner.

Подходит для: Запуск локального агента с вызовом инструментов в Xyntetik Runner · Выполнение многошаговых задач в формате `muse` · Формирование структурированных вызовов инструментов

Чекпойнт Qwen3 на 14 млрд параметров, обученный методом ARPO для генерации текста и многошагового решения задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговое решение задач с вызовом внешних инструментов · агентный глубокий поиск по источникам знаний · вычислительные рассуждения в диалоге

Квантованная в GGUF диалоговая версия Ornith-1.5-9B для генерации текста, программирования и агентных задач.

Подходит для: генерация текста в диалоге · помощь с программированием · выполнение агентных задач

GGUF-квантованная версия Ornith-1.5-9B для диалоговой генерации текста, программирования и агентных задач.

Подходит для: написание и объяснение кода · диалоговые ответы на вопросы · выполнение агентных задач

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный GRPO для генерации кода и решения сложных задач программирования.

Подходит для: генерация программ для задач с проверкой тестами · поиск решений сложных алгоритмических задач · создание нескольких вариантов кода для выбора рабочего решения

Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 для генерации текста и экспериментов с RL/GRPO в экосистеме Gensyn.

Подходит для: генерация ответов на инструкции · продолжение и перефразирование текста · создание прототипов чат-ботов

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода