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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, анализа изображений, аудио и видео, генерации текста и кода.

Подходит для: ответы на вопросы по документам и PDF · извлечение текста с изображений и распознавание рукописного текста · распознавание речи и перевод речи в текст

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-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

Мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, анализа изображений, программирования и работы с аудио, представленная как веса QAT для собственной компиляции.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и скриншотам · распознавание текста и разбор PDF-документов · генерация, дополнение и исправление кода

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

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-4.7 — 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

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

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

Дообученная мультимодальная модель на 27 млрд параметров для рассуждений, программирования, диалогов, анализа изображений и использования инструментов.

Подходит для: решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и помощь с программным кодом · выполнение инструкций в диалоге

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.

Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Сжатая без потерь CUDA-версия Qwen3-4B для генерации текста и диалогов с меньшими требованиями к видеопамяти.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация текстовых ответов и продолжений · локальный запуск языковой модели при ограниченной видеопамяти

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Компактная модель Qwen3 на 507,9 млн параметров с пользовательским шаблоном чата для генерации текста и диалогов, без обучения GRPO.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чат-боте · создание диалоговых прототипов на базе Qwen3 · генерация текста с контекстом до 32 768 токенов

Дообученная 27-миллиардная модель семейства Qwen для диалогов, письма, программирования и обработки изображений.

Подходит для: ведение диалогов в формате Instruct · написание художественных текстов и историй · продолжение сцен и сюжетов

Компактная версия Qwen3-0.6B со сжатыми без потерь весами BF16 в формате NWC для генерации текста и экономии видеопамяти.

Подходит для: генерация текста с уменьшенным объёмом весов · диалоговая генерация на компактной языковой модели · проверка установки CUDA и библиотеки NWC

Необученная после сокращения слоёв и ширины версия Qwen3.8-27B для диалогов, генерации текста и кода и арифметических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация и дополнение программного кода · решение арифметических задач

Экспериментальная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, творческого письма, рассуждений, кода и генерации GPU-ядер.

Подходит для: генерация CUDA-ядер по коду PyTorch · создание MUSA-ядер для GPU · помощь в программировании и анализе кода

Небольшая базовая англоязычная LLaMA-модель для экспериментов с генерацией текста, локального запуска и дальнейшего дообучения.

Подходит для: эксперименты с малыми языковыми моделями · учебные проекты по авторегрессионной генерации текста · генерация черновых продолжений текста на устройстве