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

Процессная reward-модель на базе Qwen2.5 для оценки шагов математических рассуждений и выявления ошибок в решениях.

Подходит для: оценка правильности промежуточных шагов математического решения · поиск ошибочного шага в цепочке рассуждений · ранжирование нескольких математических решений по качеству рассуждений

Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.

Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля

Экспериментальная дообученная Qwen3-4B для рекурсивной декомпозиции и решения математических задач.

Подходит для: эксперименты с рекурсивным решением задач GSM8K · декомпозиция математической задачи на подзадачи · генерация пошаговых решений для конкурсной математики

Экспериментальная модель для протокола RLM, которая пишет Python-действия для анализа длинного контекста через исполняемую среду REPL.

Подходит для: изучение протокола Recursive Language Model · анализ агрегирующих задач по длинному контексту · создание стартовой точки для RL-дообучения RLM

Диалоговая MoE-модель Tencent для рассуждений, работы с длинным контекстом, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение сложных задач по математике и естественным наукам · ответы на вопросы по длинным и сложным инструкциям · написание и отладка кода

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

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

Компактная англоязычная модель Microsoft Research для развернутых рассуждений и решения задач по математике, науке и программированию.

Подходит для: решение олимпиадных и многошаговых математических задач · ответы на сложные вопросы по естественным наукам · генерация и анализ программного кода

Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии

Darwin-27B-RSI — дообученная языковая модель Qwen3.5 для генерации текста и решения сложных задач рассуждения с использованием собственного обучающего сигнала.

Подходит для: ответы на сложные вопросы по естественным наукам · решение математических задач с пошаговым рассуждением · генерация текста в диалоговом режиме

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

Huginn-0125 — экспериментальная рекуррентная языковая модель на 3,5 млрд параметров для генерации текста, рассуждений и программного кода с настраиваемой глубиной вычислений.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом формате · решение задач на рассуждение · написание и дополнение кода

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

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

Компактная модель Agentica на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, дообученная с подкреплением для решения математических задач и генерации текстовых рассуждений.

Подходит для: решение задач уровня AIME и AMC · генерация пошаговых математических рассуждений · ответы на вопросы из математических наборов задач

Дообученная Qwen3-4B для решения математических задач с декомпозицией, рекурсивными вызовами и агрегацией ответов.

Подходит для: Решение текстовых математических задач GSM8K · Декомпозиция многошаговой задачи на подзадачи · Генерация рекурсивных вызовов для дочерних математических задач

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

Англоязычная рекуррентная авторегрессионная модель для генерации текста с настраиваемым числом вычислительных шагов при инференсе.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями · сравнение качества генерации при разном числе вычислительных шагов

Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода

Экспериментальная рекуррентная языковая модель на основе OLMo 2 для генерации и продолжения английского текста с настраиваемой вычислительной глубиной.

Подходит для: продолжение английского текста · исследование рекуррентных языковых моделей · сравнение качества генерации при разном числе рекуррентных шагов

Дообученная TokenRhythm текстовая модель на базе Qwen3.5-4B для диалога, агентного использования инструментов, программирования и рассуждений.

Подходит для: ответы в диалоговом ассистенте · вызов инструментов в текстовом агенте · генерация и объяснение кода

Компактная модель Qwen2, дообученная для адаптивного выбора между прямым ответом и многошаговым рассуждением, особенно при решении математических задач.

Подходит для: решение математических задач с выбором глубины рассуждения · получение кратких ответов на простые вопросы · многошаговое рассуждение над сложными задачами

Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике