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
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
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
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
Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.
Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды
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
Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.
Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов
Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе
Открытая Qwen MoE-модель для агентного программирования, дообученная на трассировках рассуждений и использования инструментов.
Подходит для: анализ кода в проекте · поиск и объяснение ошибок в коде · редактирование файлов по заданию
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Компактная китайскоязычная модель TinyLLM для генерации текста и изучения этапов обучения и выравнивания языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией китайского текста · учебное изучение предобучения языковых моделей · практика дообучения модели на инструкциях
Слитая модель Qwen на 27 млрд параметров для диалоговой генерации, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · разбиение многошаговой задачи на этапы · генерация и анализ кода
Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.
Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding
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
KAT-Dev — многоязычная модель Kwaipilot на архитектуре Qwen3 для генерации кода и помощи в инженерных задачах разработки ПО.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение инженерных задач разработки ПО · помощь агентам программирования с вызовом инструментов
4-битная разговорная модель на базе Qwen 3 4B, постобученная ConwayResearch для работы в harness Underdog.
Подходит для: диалоговое взаимодействие на английском языке · генерация ответов в harness Underdog · локальный запуск чат-модели в среде MLX
Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.
Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО
Компактная китайская TinyLLM для генерации текста и практического изучения этапов обучения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией китайского текста · изучение предварительного обучения языковых моделей · практика донастройки модели по инструкциям
Kimi-Dev-72B — дообученная на Qwen2.5-72B модель для исправления ошибок и решения задач разработки в программных репозиториях.
Подходит для: исправление ошибок в существующем репозитории по описанию проблемы · подготовка патчей для программных проектов · решение задач SWE-bench Verified
Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель Dappit Labs на базе Qwen3.6 MoE для агентного написания и редактирования кода с вызовом инструментов.
Подходит для: написание кода по заданию в агентной оболочке · редактирование файлов проекта · итеративное исправление ошибок компиляции и тестов
Компактная дообученная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач на устройствах с ускорением NVIDIA.
Подходит для: создание локального голосового помощника · разработка диалоговых игровых NPC и компаньонов · автоматизация устройств и сценариев IoT