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
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
Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты
Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.
Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу
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
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
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
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
Мультимодальная MoE-модель Xiaomi с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, вызова инструментов и длинных агентных задач.
Подходит для: создание агентных систем с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач с длинной историей диалога · анализ изображений, видео и аудио в диалоге
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
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
Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.
Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода
LocateAnything-3B — мультимодальная модель NVIDIA для обнаружения объектов и привязки текстовых запросов к областям и точкам на изображениях.
Подходит для: поиск объектов на изображении по названию или описанию · обнаружение множества объектов в загруженных сценах · выделение области изображения, соответствующей фразе
Открытая гибридная MoE-модель InclusionAI для эффективного диалога, вызова инструментов и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.
Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · многошаговое планирование и выполнение задач · автоматизация задач в агентных фреймворках
Дообученная на базе Llama 3.3 70B модель для диалоговых агентов, которые выбирают инструменты и вызывают функции в многошаговых сценариях.
Подходит для: выбор инструмента по запросу пользователя · вызов функций из диалогового ассистента · многошаговая автоматизация рабочих процессов
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 многоязычная языковая модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений, кода и выполнения инструкций.
Подходит для: диалоговый помощник с поддержкой нескольких языков · генерация и редактирование текста по инструкциям · решение математических и логических задач
Мультимодальная модель AutoTrust на базе Qwen для визуального анализа, ранжирования и принятия решений с вероятностными оценками.
Подходит для: ответы на вопросы по диаграммам и инфографике · извлечение и интерпретация сведений из документов на изображениях · ранжирование новостей и поисковых результатов по релевантности
Мультимодальная модель Qwen на 4 млрд параметров для диалога, понимания изображений, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · многошаговый диалог с длинным контекстом
LongCat-2.0 — диалоговая MoE-модель Meituan для генерации текста, программирования и агентного выполнения задач.
Подходит для: написание и редактирование кода · понимание и изменение больших репозиториев · автоматизация задач через вызов инструментов
Разреженная диалоговая MoE-модель для генерации кода, вызова инструментов и моделирования состояний цифровых сред.
Подходит для: генерация и исправление кода в проектах · навигация по репозиторию и рефакторинг · планирование многошаговых вызовов инструментов
Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров, дообученная для программирования, творческого письма, диалогов и понимания изображений.
Подходит для: написание и разбор кода · создание художественных и творческих текстов · ответы на вопросы по изображениям