Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.

Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию

Инструктивная языковая модель IBM на 3,4 млрд параметров для диалоговых ассистентов, генерации текста, работы с кодом и вызова инструментов.

Подходит для: создание диалогового ИИ-ассистента · ответы на вопросы по внутренним документам с RAG · суммаризация длинных текстов

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов и агентных задач, снижающая объём токенов рассуждения при близкой к базовой точности.

Подходит для: решение сложных задач с многошаговыми рассуждениями · поиск ответов в длинных документах · выполнение агентных задач с использованием инструментов

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

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

Компактная текстовая инструкционная модель Liquid AI для извлечения данных и лёгких агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: извлечение структурированных данных из текста · лёгкие локальные чат-ассистенты · вызов инструментов в агентных сценариях

Мультимодальная инструкционная модель Mistral AI на 24 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и длинных документов, программирования и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового помощника · ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение сведений из документов и длинных текстов

Универсальная многоязычная MoE-модель Liquid AI для диалогов, локальных RAG-систем, суммаризации и вызова инструментов на пользовательском оборудовании.

Подходит для: многошаговый агентный сценарий с вызовом функций и инструментов · суммаризация документов без передачи данных во внешние сервисы · ответы на вопросы по локальной базе знаний в RAG-системе

Открытая инструктивная языковая модель IBM на 28,9 млрд параметров для диалогов, работы с длинным контекстом и создания ассистентов с вызовом инструментов.

Подходит для: создание диалоговых ассистентов для бизнеса · суммаризация длинных документов · извлечение сведений и классификация текста

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Компактная инструкция-ориентированная MoE-модель IBM для диалоговых ассистентов, генерации текста и бизнес-задач.

Подходит для: создание диалогового ассистента для выполнения инструкций · суммаризация документов · классификация и извлечение информации из текста

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

Инструкционно настроенная Gemma 3n E4B для текстового диалога, генерации и суммаризации с контекстом до 32 тысяч токенов.

Подходит для: создание черновиков писем и маркетинговых текстов · ответы чат-бота на вопросы пользователей · суммаризация документов и отчётов

Компактная многоязычная языковая модель Liquid AI для диалогов, RAG, извлечения данных и агентных приложений на периферийных устройствах.

Подходит для: ведение многошагового диалога на устройстве · извлечение полей и фактов из текста · ответы по внутренним документам в RAG-системе

Aria — мультимодальная модель Rhymes AI для диалогов, анализа изображений, документов и видео с контекстом до 64K токенов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · извлечение и понимание информации в документах · описание содержимого изображений

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Инструктивная языковая модель IBM на 8,2 млрд параметров для диалогов, анализа длинных документов, RAG и других задач генерации текста.

Подходит для: суммаризация длинных документов и совещаний · ответы на вопросы по документам · генерация ответов для RAG-систем

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

Мультимодальная модель Xiaomi с длинным контекстом для диалогов, анализа медиа и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые диалоги с использованием инструментов · анализ изображений и видеоматериалов в контексте диалога · работа с аудиоданными в мультимодальных сценариях

Китайскоязычная модель эмбеддингов на базе BERT для сравнения смысловой близости текстов и семантического поиска.

Подходит для: семантический поиск по китайским документам · поиск похожих предложений на китайском языке · ранжирование текстов по смысловой близости

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

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG при локальном запуске на периферийных устройствах.

Подходит для: диалоговый помощник на смартфоне или ноутбуке · извлечение структурированных данных из текста · ответы по внутренним документам в RAG-сценарии