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

Открытая мультимодальная MoE-модель Moonshot AI для программирования, анализа визуальных данных и автономного выполнения многошаговых задач с инструментами и агентами.

Подходит для: создание и исправление кода в многошаговых задачах · генерация веб-интерфейсов по текстовому описанию и изображениям · анализ изображений и видеокадров в диалоге

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

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

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

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

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax-M3 методом спекулятивного декодирования через vLLM.

Подходит для: ускорение диалоговой генерации MiniMax-M3 · ускорение решения математических задач моделью MiniMax-M3 · ускорение генерации кода MiniMax-M3

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

Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

EXAONE-Deep-2.4B — дообученная двуязычная языковая модель LG AI Research для диалогов, математических рассуждений и генерации кода.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и объяснение кода · диалоговые ответы на английском языке

Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang

Черновая модель EAGLE3 с GQA для спекулятивного декодирования и ускорения инференса MiniMax-M3.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax-M3 в vLLM · спекулятивное декодирование с черновой моделью EAGLE3 · снижение расхода KV-кэша при инференсе MiniMax-M3

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

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

Вспомогательная модель Eagle для ускорения генерации текста Llama 3.3 70B с помощью спекулятивного декодирования в TensorRT-LLM.

Подходит для: ускорение ответов чат-бота на базе Llama 3.3 70B · ускорение генерации ответов в RAG-системе · ускорение ответов AI-агента

Черновая модель EAGLE-3 для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста моделью Llama 3.3 70B Instruct.

Подходит для: ускорение генерации ответов разговорным ассистентом на Llama 3.3 70B · ускорение вывода Llama 3.3 70B при инференсе через vLLM · ускорение генерации кода базовой моделью Llama 3.3 70B

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct языковая модель для целенаправленного принятия решений и выполнения заданий в ALFWorld.

Подходит для: выбор последовательности действий для достижения цели в ALFWorld · планирование поведения агента в текстовой среде · проверка применения знаний о мире при решении задач

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода

ModujoMoE — базовая MoE-языковая модель для продолжения текста и дальнейших экспериментов с предобучением и настройкой.

Подходит для: продолжение короткого текста на португальском языке · эксперименты с дообучением языковой модели · исследование маршрутизации экспертов в MoE-моделях