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

Черновая модель DFlash 2 для ускорения генерации текста zai-org/GLM-5.3 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста с GLM-5.3 в SGLang · ускорение решения математических задач с GLM-5.3 · ускорение генерации кода с GLM-5.3

Самостоятельная модель VIDRAFT на 27,6 млрд параметров для многошагового научного и математического рассуждения, генерации кода и диалога.

Подходит для: решение задач университетского уровня по естественным наукам · многошаговое решение математических задач и задач в стиле AIME · генерация и отладка программного кода

Компактная англоязычная модель на базе Qwen3 для локального диалога, простых вопросов и ответов, краткого письма и несложных математических задач.

Подходит для: Ответы на повседневные вопросы на английском языке · Краткое объяснение понятий и простых тем · Решение арифметических задач с пошаговыми рассуждениями

GLM-5.3 — диалоговая текстовая модель Z.ai для сложного программирования и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка программ по текстовому описанию

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.

Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белков · заполнение пропусков в белковой последовательности

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM

Производная модели incoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2. Черновая модель DFlash 2, которая ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash с помощью спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash в SGLang · предсказание блоков токенов для спекулятивного декодирования · интеграция чернового декодера в сервер генерации на базе GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash — мультимодальная диалоговая модель Z.ai для генерации текста, программирования и агентных сценариев с эффективной обработкой длинного контекста.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · написание и объяснение кода · выполнение агентных задач с инструментами

Базовая англоязычная модель TevunahAi на 359 млн параметров для генерации текста и исследований дообучения малых Llama-совместимых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · дообучение базовой модели под специализированные задачи · исследование обучения малых языковых моделей с нуля

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров помогает разработчикам с технологиями AMD и программированием на Python.

Подходит для: подсказки по разработке на Python · помощь с технологиями и инструментами AMD · ответы на технические вопросы в диалоге

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

GPT-5.1 — модель общего назначения для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · решение задач, требующих рассуждений · выполнение инструкций пользователя

Дообученная MoE-модель Qwen для генерации кода, программирования и агентной работы с длинным контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · поиск и исправление ошибок в коде · понимание и изменение больших репозиториев

Дообученная модель Qwen3 MoE для диалогов, программирования и многошаговых рассуждений с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск вариантов решения сложной задачи программирования · ответы на вопросы по длинному текстовому контексту

Дообученная MoE-модель Qwen3 для диалогов, генерации кода и работы с длинным контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · объяснение и редактирование программного кода · помощь в разработке и отладке проектов