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-4.7 — 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

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

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

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

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Открытая текстовая модель Z.ai для сложного программирования, диалогов и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многоэтапных задач в терминале · создание программных проектов по описанию

Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, кода, рассуждений и анализа текста, изображений, видео и аудио.

Подходит для: транскрибация аудиозаписей · перевод речи в текст · извлечение текста и данных из документов и PDF

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

Чат-модель Gemma 4 E2B IT с удалённым поведением отказа, предназначенная для генерации ответов на широкий круг запросов.

Подходит для: диалоговые ответы на пользовательские запросы · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · сравнение ответов исходной и модифицированной Gemma 4

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

Модель RoBERTa для классификации английских предложений по грамматической приемлемости, дообученная на GLUE CoLA.

Подходит для: оценка грамматической приемлемости английского предложения · автоматическая проверка грамматики примеров в учебных материалах · отбор грамматически корректных английских фраз для языкового приложения

Мультимодальная чат-модель Gemma 4 на 31 млрд параметров с изменённым поведением отказов для диалогов, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоги и ответы на общие вопросы · написание и разбор программного кода · ответы на вопросы по изображениям

Дообученная на SST-2 модель RoBERTa для классификации тональности англоязычных текстов.

Подходит для: определение тональности англоязычных отзывов · классификация комментариев как позитивных или негативных · оценка тональности коротких пользовательских сообщений

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

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 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

Слитая модель Qwen на 27 млрд параметров для диалоговой генерации, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · разбиение многошаговой задачи на этапы · генерация и анализ кода

Jeff-Gemma4-E2B — компактная англоязычная модель для быстрой классификации с нулевым обучением и выдачи вероятностей вариантов.

Подходит для: определение намерения пользователя по сообщению или транскрипту · маршрутизация обращений в службу поддержки · классификация контента по меткам модерации

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, анализа изображений, видео и аудио, программирования и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · извлечение текста и сведений из сканов и PDF · распознавание речи и перевод аудио в текст

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

Модифицированная версия Gemma 4-12B-IT для диалоговой генерации текста с ослабленными отказами, предназначенная для исследований и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости защитных механизмов LLM · red teaming диалоговой модели · тестирование реакции модели на запросы, отклоняемые базовой версией