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

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 MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

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

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

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

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

Дообученная на коде модель Yi-9B для генерации программного кода по текстовым инструкциям.

Подходит для: написание кода по текстовому описанию · решение задач программирования на Python · генерация функций и небольших фрагментов кода

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

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

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

Дообученная на коде модель Gemma с 8,2 млрд параметров для генерации программного кода по инструкциям.

Подходит для: генерация Python-кода по описанию задачи · дополнение фрагментов кода · создание функций по текстовым требованиям

Компактный мультимодальный драфтер Gemma 4 для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · снижение задержки генерации на локальных устройствах · предсказание нескольких следующих токенов для проверки целевой моделью

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 1,3-миллиардная модель CursorCore для генерации кода и диалоговой помощи при программировании.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию задачи · автодополнение кода в редакторе · редактирование существующего кода по инструкции

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

Экспериментальная компактная модель TechxGenus для простейшей генерации кода на Python.

Подходит для: генерация простых фрагментов кода на Python · черновики коротких Python-скриптов · эксперименты с компактной архитектурой Jamba

Базовая гибридная языковая модель NVIDIA на 12,31 млрд параметров для продолжения текста и разработки собственных LLM с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: продолжение и дополнение заданного текста · создание собственной языковой модели на базе чекпойнта · исследование гибридной архитектуры Mamba-2 и Transformer

Дообученная для инструкций модель StarCoder2 генерирует код и помогает решать задачи программирования.

Подходит для: генерация кода по текстовому заданию · дополнение фрагмента кода · решение задач программирования на Python

Англоязычная чат-модель Gensyn на 1,3 млрд параметров для генерации текста, кода и STEM-контента и экспериментов с проверяемым дообучением.

Подходит для: создание прототипа англоязычного чат-ассистента · генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по STEM-тематике

Экспериментальная архитектура языковой модели на 13,86 млрд параметров для исследований и предобучения генеративных моделей на A100; обученные веса не включены.

Подходит для: эксперименты с архитектурой языковой модели и CASS · предобучение генеративной модели на A100 · создание случайно инициализированного чекпойнта для дальнейшего обучения