Небольшая дистиллированная модель для локального исследования кодовых баз и вызова инструментов в многошаговом агентном цикле.

Подходит для: поиск функций и файлов в кодовой базе с помощью инструментов · навигация по структуре репозитория · чтение файлов и поиск по исходному коду в агентном цикле

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Модель LocoTrainer-4B анализирует кодовые базы и отвечает на вопросы о MS-SWIFT, используя инструменты и создавая отчёты.

Подходит для: поиск настроек и параметров CLI в MS-SWIFT · анализ структуры проекта MS-SWIFT · поиск по файлам кодовой базы с помощью инструментов

Компактная экспериментальная языковая модель на 63,9 млн параметров для локального текстового диалога и изучения обучения и конвертации небольших LLM.

Подходит для: локальные эксперименты с генерацией текста · изучение конвейера обучения небольшой языковой модели · тестирование инференса модели в формате GGUF