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

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

Генеративная модель вознаграждения на базе Qwen3 для сравнения ответов агентов, критики использования инструментов и отбора лучших вариантов.

Подходит для: сравнение двух вариантов вызова инструмента агентом · оценка качества ответов агента для выбора лучшего · Best-of-N отбор ответа из нескольких вариантов

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

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

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

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

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

Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct модель для диалогового рассуждения с последовательным вызовом нескольких внешних инструментов.

Подходит для: решение многошаговых задач с помощью внешних инструментов · построение диалогового агента с вызовом инструментов · последовательный поиск и объединение результатов нескольких инструментов

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

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

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

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

Русскоязычная диалоговая модель на базе Qwen3 для следования инструкциям, генерации текста и вызова инструментов в многошаговых сценариях.

Подходит для: ответы на запросы и ведение диалога на русском языке · выполнение сложных инструкций с заданными ограничениями · вызов инструментов в агентных сценариях

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

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

Исследовательская MoE-модель Salesforce для агентских задач, планирования действий и вызова функций в диалоге.

Подходит для: создание текстового AI-агента с вызовом инструментов · преобразование запроса пользователя в структурированный вызов функции · многошаговый диалог с инструментами

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

Qwen2.5-3B-Instruct — компактная многоязычная чат-модель для выполнения инструкций и генерации текста, включая структурированные ответы.

Подходит для: создание чат-бота для ответов на запросы пользователей · генерация текстов по инструкциям · подготовка структурированных ответов в формате JSON

Functionary Small v3.2 — чат-модель на базе Llama 3.1 8B Instruct для выбора и вызова функций и инструментов, включая параллельные вызовы.

Подходит для: автоматический выбор инструмента по запросу пользователя · параллельный или последовательный вызов нескольких функций · ответы на вопросы с опорой на результаты инструментов

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 9 млрд параметров для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · анализ и объяснение визуальных материалов