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

Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer

Zamba-7B-v1-phase1 — базовая гибридная языковая модель Zyphra для генерации текста и кода и изучения влияния этапов предобучения.

Подходит для: продолжение текстового фрагмента · генерация кода по подсказке · эксперименты с предобученной языковой моделью

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

Квантизированный MLX-чекпойнт Umpire, дообученный на Open-Jev для классификации решений и совместного запуска с базовой моделью на Apple Silicon.

Подходит для: классификация решений по текстовому описанию · применение дообученной модели Open-Jev в локальном MLX-сервисе · совместная подача дообученной и базовой модели с повторным использованием весов

Базовая языковая модель CyFA с архитектурой Cyclic Flow Attention для генерации текста и дальнейших экспериментов.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, отладки и анализа кода с опорой на состояние проекта.

Подходит для: поиск причин сбоев CI и ошибок линтеров · отладка shell-скриптов и тестовых сценариев · анализ файлов и конфигурации репозитория перед изменением кода

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Базовая причинная языковая модель CyFA на 385 млн параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention

Предварительно обученная модель Caiyun AI на 2,8 млрд параметров для генерации текста с архитектурой динамически компонуемого внимания DCFormer.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурами внимания · исследование и оценка языковых моделей

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps

Компактная языковая модель семейства Qwen3 примерно на 1,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание ответов в чатах · прототипирование conversational-приложений

Причинная модель на основе Wan2.1-T2V-14B для генерации видео в разрешении 480p по текстовым описаниям.

Подходит для: создание видеоклипов 480p по текстовому описанию · генерация причинных видеопоследовательностей · сравнение качества text-to-video моделей по метрикам VBench

CaiT — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · распознавание объектов на фотографиях · извлечение эмбеддингов изображений

Ringg Router E2B — текстовая модель Ringg AI для маршрутизации диалогов, выбора инструментов, проверки условий и извлечения полей в агентных сценариях.

Подходит для: выбор следующего шага в многошаговом голосовом сценарии · маршрутизация звонка по намерению клиента · выбор подходящего инструмента или функции для агента

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Компактная причинная модель Falcon на 58 млн параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактными языковыми моделями · прототипирование генерации текста на архитектуре Falcon

CAFormer с 104,2 млн параметров, обученный на ImageNet-22k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Экспериментальная модель RTH Italia для генерации и дополнения кода на архитектуре ZetaGrid без стандартного self-attention.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · автодополнение кода в контролируемых экспериментах · сравнение TCN-моделей с Transformer и state-space моделями

Дообученная Torchcast AI на Gemma-4-12B-it текстовая модель для выдачи вероятностных ответов «да/нет», выбора варианта и порядковой оценки.

Подходит для: Классификация текстового запроса по заданным вариантам ответа · Маршрутизация обращения в одну из заданных категорий · Оценка ответа по ограниченной рубрике

Whittle-Reflex-25B-A3B — английская MoE-модель для выбора между вариантами и выдачи вероятностей решений за один проход.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям · выбор наиболее подходящего ответа из списка вариантов · оценка вероятности ответа «да» или «нет»

Модель на базе Wan2.1-T2V-1.3B для причинной генерации коротких видео 480p по текстовым запросам.

Подходит для: генерация видео 480p по текстовому описанию · создание коротких роликов из промптов · эксперименты с причинной генерацией видео