Производная модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Базовая модель Qwen на 7,1 млрд параметров, дообученная для генерации, анализа и исправления программного кода.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому описанию · поиск и исправление ошибок в коде · объяснение логики программного кода

Базовая авторегрессионная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста · создание специализированной языковой модели дообучением · разработка диалогового ассистента после инструктивной настройки

Qwen-Image-2.1 — модель Qwen для генерации изображений по тексту и редактирования изображений, включая работу с прозрачностью и референсами.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · генерация изображений с прозрачным фоном RGBA · редактирование выбранной области изображения по маске или пометке

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 на 4 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом, изображениями и длинным контекстом.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента под собственные задачи · эксперименты с визуальными вопросами и ответами · адаптация модели с помощью LoRA

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

Базовая декодерная языковая модель Qwen с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение языковой модели на собственных текстах · продолженное предобучение на специализированном корпусе · создание чат-модели с помощью SFT или RLHF

Квантизованный GGUF-энкодер Qwen3-VL-8B-Instruct с удалённым направлением отказа для генерации изображений Qwen-Image 2.1 и диалогового запуска.

Подходит для: подготовка текстовых запросов для генерации изображений Qwen-Image 2.1 · запуск Qwen3-VL как чат-модели без встроенного направления отказа · анализ изображений в llama.cpp с mmproj

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

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

Компактная многоязычная модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических и логических задач

Мультимодальная MoE-модель Qwen для диалогов, анализа изображений и исследований инференса крупных языковых моделей.

Подходит для: диалоговое общение с моделью Qwen · ответы на вопросы по изображениям · оценка модели на сложных и состязательных запросах

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

Базовая языковая модель Qwen на 464 млн параметров для экспериментов с генерацией текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение базовой модели для диалогового ассистента · продолжение предобучения на специализированном корпусе · эксперименты с SFT и RLHF

Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение и анализ информации из документов · понимание содержания видеозаписей

Мультимодальная модель Qwen с разреженной MoE-архитектурой для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · выполнение агентных задач в программировании

Экспериментальная контрольная точка MoE на основе Qwen 1.8B для генерации текста и исследований продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с продолжением предобучения языковой модели · генерация текста на китайском языке · оценка языковой модели на задачах понимания и знаний

Базовая языковая модель Qwen1.5 с 71 млрд параметров для экспериментов и дальнейшего обучения задачам генерации текста.

Подходит для: продолжение предобучения на специализированном корпусе · дообучение модели методом SFT · выравнивание модели с помощью RLHF

Экспериментальный чекпойнт Qwen3.6-35B-A3B с 2-битными маршрутизируемыми экспертами для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с низкой точностью маршрутизируемых экспертов · оценка генерации текста моделью Qwen MoE

Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.

Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию

Диалоговая языковая модель на базе Qwen3.5-4B с ослабленным поведением отказа, предназначенная для генерации текста и исследовательской оценки.

Подходит для: диалоговая генерация ответов · оценка влияния ослабления отказов на ответы модели · эксперименты с поведением языковых моделей

Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода

Производная модели Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B. Крупная текстовая MoE-модель Qwen для диалогов, программирования, исследований и многошаговых агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · решение сложных задач в диалоге · исследовательский анализ и подготовка материалов

Производная модели Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B. Крупная текстовая MoE-модель Qwen для диалогов, программирования, исследований и многошаговых агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · решение сложных задач в диалоге · исследовательский анализ и подготовка материалов

Производная модели Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B. Крупная текстовая MoE-модель Qwen для диалогов, программирования, исследований и многошаговых агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · решение сложных задач в диалоге · исследовательский анализ и подготовка материалов