Jan-v1-4B — дообученная модель Qwen3 для диалогов, агентного рассуждения, ответов на вопросы и работы с инструментами.

Подходит для: ответы на фактические вопросы · решение сложных задач в диалоге · создание чат-ассистента в Jan App

Экспериментальная мультимодальная модель Jackrong на базе Qwen3.6-27B для рассуждений, программирования и агентных задач с поддержкой изображений и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач, требующих структурированного рассуждения · разработка интерфейсов и веб-приложений по описанию · помощь в программировании и анализе репозиториев

Мультимодальная модель Jan на базе Qwen3-VL для быстрой многошаговой автоматизации браузеров и настольных приложений по скриншотам и инструкциям.

Подходит для: пошаговое управление браузером по скриншотам · автоматизация действий в настольных приложениях · выполнение длинных цепочек действий с заданным планом

Квантованный вариант Qwen3.8-Flash-Next для Apple Silicon, предназначенный для диалога, рассуждений, анализа изображений и видео и агентных задач.

Подходит для: диалоговый помощник с длинным контекстом · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов

Квантованная мультимодальная версия Qwen3.8-Flash-Next для диалога, рассуждений, агентных задач и анализа изображений и видео на Apple Silicon.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с мультимодальным ассистентом · анализ и ответы на вопросы по изображениям · понимание содержания видео

Квантованный вариант Qwen3.5-397B-A17B для диалогов, рассуждений и мультимодального анализа на Apple Silicon.

Подходит для: ответы на сложные вопросы с пошаговым рассуждением · решение математических и физических задач · анализ изображений в диалоге

Экспериментальная текстовая модель семейства Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации текста и исследований обучения языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · локальный запуск компактной LLM

Производная модели Qwen/Qwen3-8B-Base. Базовая авторегрессионная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста · создание специализированной языковой модели дообучением · разработка диалогового ассистента после инструктивной настройки

Предварительная мультимодальная модель WuQi для диалогов, агентного планирования и выполнения многоэтапных задач с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных задач в агентной среде · планирование действий и проверка промежуточных результатов · поиск информации в вебе с помощью инструмента

Квантованная мультимодальная модель Qwen для диалогов и анализа изображений на Apple Silicon с использованием MLX.

Подходит для: диалоговый помощник на компьютере Mac · ответы на вопросы по изображениям · анализ изображений в агентных сценариях

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

Производная модели JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored. Мультимодальная производная Qwen3.8-27B для локальных диалогов и анализа изображений с существенно сниженным поведением отказа.

Подходит для: локальные диалоги с уменьшенным числом отказов · анализ изображений в разговорном интерфейсе · изучение влияния снижения отказов на поведение языковой модели

Экспериментальная диалоговая модель на основе Llama 3 Instruct с удалённой защитной цепью, предназначенная для генерации текста и оценки ослабления защитных механизмов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · исследование влияния удаления защитного механизма на ответы LLM · оценка устойчивости отказов на тестовых запросах

Мультимодальная модель Jan на базе Qwen3-VL для глубоких рассуждений и устойчивого многошагового управления браузерами и настольными приложениями по скриншотам.

Подходит для: выполнение многошаговых задач в браузере по инструкции · управление интерфейсом настольного приложения по скриншотам · автоматизация действий агента с вызовом инструментов

Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.

Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента

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

Производная модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. 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

Чат-модель на архитектуре BLOOM для генерации диалоговых ответов по текстовому запросу.

Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · создание простого чат-бота · продолжение диалогового текста

Компактная рекуррентная языковая модель RWKV-7 G1D для генерации текста, диалогов и экспериментов с дообучением в Transformers.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалогового помощника · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями

Производная модели Qwen/Qwen3.8-27B. 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

Производная модели Qwen/Qwen3-8B-Base. Базовая авторегрессионная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста · создание специализированной языковой модели дообучением · разработка диалогового ассистента после инструктивной настройки

Компактная рекуррентная языковая модель RWKV-7 G1D для генерации текста и диалогов через Transformers.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалогового помощника · адаптация языковой модели с помощью LoRA

Дообученная языковая модель Qwen3-Next примерно с 1 млрд параметров для генерации текста на китайском языке и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач в текстовом формате · генерация ответов на вопросы на китайском языке · продолжение китайского текста

RWKV-7 G1G — рекуррентная языковая модель на 7,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 2048 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы в текстовом диалоге · дообучение языковой модели на пользовательских данных