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-4.7-Flash — диалоговая MoE-модель Z.ai для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы на английском и китайском · решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и анализ программного кода
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
GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию
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
Gemma 4 E4B — мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений и аудио с генерацией текстовых ответов.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и преобразование аудио в текст · перевод речи в текст на других языках
Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.
Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности
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
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
GLM-4.5 — открытая гибридная языковая модель Z.ai для рассуждений, программирования, диалога и работы интеллектуальных агентов с инструментами.
Подходит для: создание диалогового помощника · генерация и анализ программного кода · решение сложных задач с пошаговым рассуждением
GGUF-версия англоязычной 2-миллиардной BitNet b1.58 от Microsoft Research для генерации текста и диалога с эффективным CPU-инференсом.
Подходит для: локальный запуск языковой модели на CPU · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям и составление текстов
Сжатая диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, программирования и агентных задач с контекстом до 202 752 токенов.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · работа с большими репозиториями кода · вызов функций в диалоговых приложениях
GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.
Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты
Экспериментальная тернарно-квантованная GGUF-модель UkisAI на базе Bonsai 2 27B для диалоговой генерации и рассуждений с более короткими цепочками.
Подходит для: генерация диалоговых ответов · решение задач на рассуждение · сравнение эффективности коротких цепочек рассуждений
Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалога с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация продолжений текста · ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в текстовом формате
Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · диалоговое общение с пользователем · ответы на вопросы в свободной форме
Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте
Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · ответы на вопросы в формате чата
Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, ответов на вопросы и решения математических и логических задач.
Подходит для: решение математических задач в текстовом диалоге · ответы на вопросы по общим и научным темам · объяснение логических рассуждений
Объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов, математических рассуждений и задач программирования.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · следование текстовым инструкциям · решение математических задач
Мультиязычная 27-миллиардная диалоговая GGUF-модель Gastón Parravicini с ослабленным явным рефлексом отказа для генерации текста и исследований безопасности LLM.
Подходит для: диалог с мультиязычным текстовым ассистентом · генерация ответов по инструкциям · оценка отказов модели на adversarial-запросах
Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.
Подходит для: Локальный приватный чат с языковой моделью · Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM
Слияние пяти моделей Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация и продолжение текстов · ответы на вопросы в чате · написание черновиков и пояснений
Пакет GGUF-слоёв GLM-5.3 для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.
Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких компьютерах с распределением слоёв · обслуживание запросов через локальный API, совместимый с OpenAI