Hy3 — MoE-модель Tencent для диалоговой генерации текста, агентных сценариев, рассуждений и задач продуктивности.

Подходит для: написание и отладка программного кода · автоматизация задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и диалогов

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

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Qwythos-27B-v1 — мультимодальная модель Empero AI для диалогов, рассуждений и агентных сценариев с инструментами, дообученная на базе Qwen3.5-27B.

Подходит для: решение задач STEM и пошаговые рассуждения · работа с терминальными сессиями и выводом команд · вызов инструментов в агентных сценариях

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

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

Чат-модель Tencent на MoE-архитектуре для генерации текста, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в диалоге · решение математических задач и задач на рассуждение · ответы на научные вопросы

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

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Yi-6B-Chat — англо-китайская чат-модель 01.AI для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы на английском или китайском языке · генерация текста по запросу

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

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

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Дообученная мультимодальная модель на 27 млрд параметров для рассуждений, программирования, диалогов, анализа изображений и использования инструментов.

Подходит для: решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и помощь с программным кодом · выполнение инструкций в диалоге

Базовая языковая модель Kyutai на 2 млрд параметров для генерации и понимания текста на шести европейских языках.

Подходит для: генерация продолжений текста на английском и европейских языках · исследование и разработка систем обработки естественного языка · оценка языковых моделей на задачах знаний и рассуждений

Разговорная англо-китайская MoE-модель на базе Yi для генерации текста и диалогов с контекстом до 200 000 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · ответы на вопросы на китайском языке · ведение диалога с пользователем

Базовая модель Zhipu AI для генерации текста и разработки интеллектуальных агентов с возможностями рассуждения и программирования.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели · создание агентных систем на базе языковой модели · генерация текста на английском и китайском языках

Диалоговая китайско-английская языковая модель Baichuan с 12,9 млрд параметров для ответов на вопросы и генерации текста.

Подходит для: диалоговый помощник на китайском языке · диалоговый помощник на английском языке · ответы на общие вопросы

Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода

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

Экспериментальная причинная языковая модель Chinese BabyLM для генерации китайского текста и задач анализа структуры и пиньиня иероглифов.

Подходит для: генерация китайского текста в коротком контексте · оценка структуры китайских иероглифов · эксперименты с предсказанием пиньиня для иероглифов