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

Дообученная на Qwen/Qwen3.5-35B-A3B модель Apodex для рассуждений, вызова инструментов и выполнения сложных многоэтапных задач.

Подходит для: проведение исследований с поиском и анализом источников · подготовка отчетов по документам и данным · анализ финансовых задач с помощью инструментов

Tongyi-DeepResearch — англоязычная модель Tongyi Lab для многошагового агентного поиска и глубокого исследования информации.

Подходит для: многошаговый поиск ответов по веб-источникам · подготовка исследовательских ответов с использованием браузерного агента · решение сложных задач, требующих последовательного сбора информации

35-миллиардная MoE-модель InternScience для многошаговых агентных задач, научных рассуждений, поиска и вызова инструментов.

Подходит для: планирование и выполнение длительного веб-поиска · разбиение инженерной задачи на исполнимые этапы · научные рассуждения с обращением к внешним инструментам

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Дообученная на базе QwQ-32B модель для автономного веб-поиска, агентных действий и рассуждений по найденной информации.

Подходит для: автономный поиск информации в интернете · ответы на сложные вопросы с опорой на веб-источники · проведение многошагового Deep Research

Дообученная на исследовательских диалогах модель Nemotron-H для многошагового поиска, анализа и синтеза информации с поддержкой вызова инструментов.

Подходит для: проведение многошагового исследования по заданной теме · поиск и сопоставление сведений из источников через подключённый браузер · подготовка развернутого ответа на сложный исследовательский вопрос

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

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

Мультимодальная модель InternLM на 35 млрд параметров для научных задач, диалога, рассуждений, понимания изображений и агентных рабочих процессов.

Подходит для: Ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · Рассуждения и решение сложных научных задач · Анализ физических временных рядов и сигналов

Базовая модель GALACTICA на 1,3 млрд параметров для генерации и анализа научных текстов и данных.

Подходит для: ответы на вопросы по научной литературе · суммаризация исследовательских статей · генерация научных документов

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

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

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

Экспериментально изменённая Gemma 2 2B для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка поведения на вредоносных запросах

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

Производная модели facebook/sam3.1. SAM 3.1 от Meta сегментирует и отслеживает объекты в изображениях и видео по текстовым или визуальным подсказкам.

Подходит для: выделение масками всех объектов, названных короткой текстовой фразой · сегментация объектов на изображении по точкам или рамке · отслеживание нескольких объектов в видео

DR-Tulu-8B — дообученная с подкреплением модель Qwen3 для многошагового поиска, ответов на исследовательские вопросы и работы с инструментами.

Подходит для: проведение многошагового веб-поиска для подготовки ответа · ответы на исследовательские вопросы с использованием инструментов · поиск и сведение сведений из нескольких источников

35-миллиардная MoE-модель InternScience в формате GGUF F16 для многошагового агентного поиска, научных и инженерных задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск информации в интернете · разбиение сложной задачи на план и последовательность действий · научные рассуждения и ответы на исследовательские вопросы

Экспериментальная модель Menlo на базе Llama 3.2 3B Instruct, дообученная для итеративного поиска ответов с уточнением запросов и повторными попытками.

Подходит для: исследование стратегий повторного поиска точных ответов · уточнение поисковых запросов в диалоговом прототипе · проверка взаимодействия языковой модели с поисковыми инструментами

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Диалоговая дообученная модель Qwen3.5 с 9,65 млрд параметров для рассуждений, научных и технических задач и помощи в исследованиях ИИ.

Подходит для: многошаговое решение научных задач · ответы на вопросы по исследованиям ИИ · технический анализ и решение инженерных задач

AREX-Base — дообученная на Qwen3.5-122B-A10B модель агента для многоэтапного исследования, поиска источников и проверки ответов с помощью инструментов.

Подходит для: поиск и сведение сведений из нескольких источников · проверка ответа по набору заданных ограничений · уточнение исследовательского плана при нехватке свидетельств

Дообученная на английских исследовательских задачах модель Qwen3.5-4B для многошаговых рассуждений, синтеза информации и самокоррекции в длинном контексте.

Подходит для: синтез сведений из нескольких документов · ответы на сложные исследовательские вопросы · пошаговый разбор логических задач