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

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

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

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

Англоязычный авторегрессионный декодер Ettin на 394,7 млн параметров для генерации текста и исследований языковых моделей.

Подходит для: продолжение английского текста по затравке · генерация черновиков и коротких фрагментов текста · прототипирование приложений на основе генерации текста

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

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

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 англоязычная авторегрессионная модель Ettin на 32 млн параметров для генерации текста и быстрого прототипирования.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · быстрое прототипирование генеративных приложений · эксперименты с компактными decoder-only моделями

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

Дообученная компактная языковая модель для генерации текста, извлечения данных и лёгких локальных агентных сценариев.

Подходит для: извлечение структурированных данных из текста · ответы в лёгком чат-ассистенте на устройстве · вызов инструментов в простых агентных сценариях

Компактная авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3.5 для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение обучения авторегрессионной модели · тонкая настройка для узкой задачи

Дообученная SegEnc-модель суммирует найденные фрагменты английских стенограмм встреч в соответствии с заданным вопросом.

Подходит для: суммирование найденных фрагментов стенограммы встречи по вопросу · подготовка ответа на запрос по протоколу совещания · извлечение краткого содержания релевантных частей длинной встречи

Языковая MoE-модель семейства ERNIE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · обработка длинных текстовых запросов

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Компактная модель Airavat AI на базе Qwen3-1.7B для диалогов, рассуждений и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: создание агента, который вызывает функции и инструменты · пошаговое решение математических задач · генерация кода и помощь в задачах по программированию

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

Компактная MoE-языковая модель семейства ERNIE для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ассистенты · продолжение и дополнение текста · генерация черновиков

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

Регистрозависимая эстонская BERT-модель для заполнения пропусков в тексте и дообучения под задачи анализа эстонского языка.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в эстонском тексте · дообучение для распознавания именованных сущностей на эстонском · разметка частей речи и морфологических признаков

Языковая модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговых системах · создание и продолжение текстов · развёртывание чат-ботов на базе Transformers

Англоязычный cross-encoder MiniLM оценивает релевантность фрагментов стенограмм встреч заданному вопросу для их отбора перед суммаризацией.

Подходит для: ранжирование фрагментов стенограммы встречи по вопросу пользователя · поиск частей обсуждения, отвечающих на запрос о встрече · отбор фрагментов QMSum для последующей суммаризации

Esper 4 — дообученная на Gemma 4 12B мультимодальная модель Valiant Labs для программирования, проектирования архитектуры и задач DevOps и MLOps.

Подходит для: написание и разбор кода по запросу · помощь с проектированием программной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps-задач