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
GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.
Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок
Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, анализа изображений, аудио и видео, генерации текста и кода.
Подходит для: ответы на вопросы по документам и PDF · извлечение текста с изображений и распознавание рукописного текста · распознавание речи и перевод речи в текст
GLM-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода
Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.
Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач
Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.
Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода
Веса текстового энкодера на основе Google T5 для кодирования подсказок в проектах FLUX.
Подходит для: кодирование текстовой подсказки в конвейере FLUX · подготовка текстового представления для генерации изображений FLUX · загрузка T5-энкодера в совместимый проект на Transformers
Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели
Vintern-1B-v3.5 — дообученная визуально-языковая модель для OCR, извлечения данных и ответов на вопросы по документам, особенно на вьетнамском языке.
Подходит для: распознавание вьетнамского текста на изображениях и сканах · извлечение полей из счетов и форм · разбор вьетнамских юридических документов
Компактная дообученная языковая модель для программирования, следования инструкциям и вызова инструментов в многошаговых агентных сценариях.
Подходит для: генерация и отладка кода · вызов инструментов и функций в агентных сценариях · выполнение многошаговых задач разработки ПО
Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.
Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы
CED-Base — трансформерная модель для классификации звуковых событий в аудиозаписях.
Подходит для: классификация звуковых событий в аудиозаписях · тегирование аудио по классам AudioSet · извлечение аудиопризнаков для обучения линейного классификатора
Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.
Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze
Модель XLM-RoBERTa для определения положительной, отрицательной или нейтральной тональности вьетнамских комментариев и отзывов.
Подходит для: Определение тональности отзывов о товарах на вьетнамском языке · Анализ реакции пользователей на публикации в социальных сетях · Классификация комментариев по тональности с учётом эмодзи
Англоязычный базовый чекпойнт T5 с архитектурой Deep-Narrow, предназначенный для дообучения под задачи обработки текста.
Подходит для: дообучение для суммаризации английских текстов · настройка для ответов на вопросы по английскому тексту · дообучение для классификации английских текстов
Базовая компактная языковая модель MiniCPM5 для локального запуска и дальнейшего дообучения, с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: дальнейшее дообучение языковой модели · эксперименты с компактными причинными Transformer-моделями · создание локального текстового ассистента после адаптации
Мультимодальная модель 5CD-AI для пошагового рассуждения по изображениям, ответов на сложные вопросы и анализа структурированных документов.
Подходит для: ответы на сложные вопросы по изображениям · анализ структурированных документов и их изображений · извлечение сведений из документов с помощью OCR
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
Компактная мультимодальная модель для распознавания текста и ответов на вопросы по изображениям и документам, прежде всего на вьетнамском языке.
Подходит для: извлечение текста и сведений из вьетнамских документов · ответы на вопросы по содержимому изображений · распознавание текста на чеках и меню
Vintern-3B-beta — мультимодальная чат-модель с упором на вьетнамский язык, отвечающая на вопросы по изображениям и создающая их описания.
Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения на вьетнамском языке · создание кратких описаний изображений · визуальные тесты и вопросы с вариантами ответа
Экспериментальная дообученная MiniCPM5-2B для генерации текста и диалогов, чьи измеренные показатели близки к официальной базовой модели.
Подходит для: генерация ответов в чат-ассистенте · ведение текстового диалога · локальный запуск компактной языковой модели
X-Codec2 — нейронный кодек, который превращает речь и аудио в семантические и акустические токены для систем синтеза и генерации аудио на базе LLM.
Подходит для: кодирование речи для передачи в LLM-конвейер синтеза · извлечение аудиопризнаков для моделирования речи · представление тембра и просодии в генерации аудио