safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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

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

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

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

Базовая модель DeepSeek на 6,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · заполнение пропусков и вставка кода по контексту · завершение кода с учётом файлов проекта

UniXcoder — модель Microsoft на базе RoBERTa для извлечения представлений кода и решения задач поиска, дополнения и суммаризации программ.

Подходит для: поиск фрагментов кода по текстовому описанию · получение векторных представлений кода и запросов · дополнение программного кода

NVFP4-квантизация Qwen3-Coder-Next для генерации кода и диалоговой работы на NVIDIA DGX Spark и совместимых GPU Blackwell.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · диалоговый помощник при разработке программ · запуск кодирующей модели на DGX Spark с ограниченной памятью

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

StarCoder — модель BigCode на 15,5 млрд параметров для генерации, продолжения и заполнения пропусков в коде на более чем 80 языках программирования.

Подходит для: автодополнение функций и фрагментов кода · заполнение пропущенного участка кода по контексту · генерация кода по примеру или каркасу

SemCoder S 1030 — модель семейства Llama для генерации кода с учётом семантики программы.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · диалоговая помощь при написании кода · создание вариантов программного решения с учётом семантики

Дообученная на агентных траекториях модель Qwen3.5-9B для генерации кода и выполнения многошаговых задач разработки ПО.

Подходит для: написание и редактирование кода по запросу · поиск и исправление ошибок в проекте · выполнение задач разработки через терминал

Разреженная MoE-модель для генерации, отладки и изменения кода с избирательной INT8-квантизацией экспертных слоёв.

Подходит для: генерация программного кода по текстовому запросу · поиск и исправление ошибок в коде · изменение и рефакторинг существующих программ

Сжатая MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и вызова функций при меньших требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · помощь агенту в изменении и отладке кода · вызов функций в диалоговом приложении

Разреженная MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next для генерации, отладки и изменения программного кода.

Подходит для: написание функций и модулей по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в коде · изменение существующего кода по запросу

Базовая модель DeepSeek на 1,3 млрд параметров для продолжения, автодополнения и заполнения пропусков в коде.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · вставка недостающего фрагмента в существующий код · продолжение кода с учётом контекста проекта

Небольшая предварительно обученная модель Salesforce для понимания и генерации кода, предназначенная для дообучения под конкретные задачи разработки.

Подходит для: дообучение для суммаризации исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

Объединённая MoE-модель Qwen для генерации кода, задач разработки и агентного выполнения инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач программной разработки в диалоге · выполнение команд терминальным агентом

Базовая модель Qwen2.5-Coder на 32 млрд параметров для генерации, анализа и исправления программного кода.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому описанию · продолжение исходного кода · поиск и исправление ошибок в коде

Открытая модель Cohere для генерации кода, агентной разработки ПО и выполнения задач в терминале с поддержкой вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · исправление ошибок и изменение кода в репозитории · выполнение задач разработки через терминальные инструменты

Компактная агентная модель для исследования программных репозиториев, исправления ошибок и проверки изменений тестами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в программном репозитории · анализ кода и подготовка патчей по описанию проблемы · запуск тестов для проверки исправлений

Базовая 14-миллиардная модель Qwen для генерации, анализа и исправления кода с контекстом до 32 768 токенов и расширением до 131 072 токенов через YaRN.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · объяснение и анализ исходного кода · поиск и исправление ошибок в коде

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

DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности