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 MoE-модель Qwen для программирования, агентных сценариев и работы с длинным контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · анализ и понимание больших репозиториев · выполнение задач агентного программирования

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, анализа изображений и решения сложных технических задач.

Подходит для: исследование и изменение незнакомого репозитория кода с помощью инструментов · отладка и планирование многошаговых инженерных задач · анализ длинных технических документов и кодовых баз

MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и работы с большими репозиториями с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: генерация и редактирование кода по запросу · анализ и навигация по крупным репозиториям · агентное выполнение задач разработки с вызовом инструментов

Мультимодальная модель Qwen3.6 с 35 млрд параметров для диалогов, анализа изображений, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: написание и отладка кода по запросу · анализ и изменение кода в репозитории · создание и доработка веб-интерфейсов

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

Модель IBM на 3,5 млрд параметров для генерации, объяснения и исправления кода с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

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

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

Базовая модель Meta с 33,5 млрд параметров для автодополнения, генерации и понимания кода.

Подходит для: автодополнение кода по текстовому контексту · генерация фрагментов кода · анализ и понимание исходного кода

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

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

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

Текстовая MoE-модель на базе Qwen, предназначенная для генерации кода, решения задач программирования и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию · написание кода на Rust, Java и JavaScript

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

Модель IBM Research с 8,1 млрд параметров для генерации и других задач работы с кодом, с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · объяснение существующего кода · исправление ошибок в коде

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

Компактная модель Maincode на 1 млрд параметров для генерации и автодополнения кода, прежде всего на Python.

Подходит для: генерация функций на Python по описанию · автодополнение кода при программировании · создание прототипов скриптов

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

Базовая модель Meta Code Llama на 70 млрд параметров для автодополнения, генерации и понимания кода.

Подходит для: автодополнение кода по контексту файла · генерация фрагментов кода по текстовому запросу · помощь в понимании и анализе кода

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