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-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

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

Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

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

Компактная 27-миллиардная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, диалогов и рассуждений на ноутбуках и одной видеокарте.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалог без отправки данных в облако · анализ длинных документов в контексте до 262 тысяч токенов · помощь с программированием и анализом 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

Базовая мультимодальная модель Z.ai для исследований и дальнейшей разработки систем, работающих с изображениями и текстом.

Подходит для: исследование визуально-языковых моделей · разработка приложений для вопросов и ответов по изображениям · создание мультимодальных диалоговых систем

Mamba-2 1.3B — языковая модель для авторегрессивной генерации текста на архитектуре Mamba-2.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba-2

Чат-модель Xiangxin AI на базе Llama 3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов, предназначенная прежде всего для диалогов и работы с длинными текстами на китайском языке.

Подходит для: диалоги на китайском языке · ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов

Китайскоязычная диалоговая модель семейства Qwen3 для генерации текста с ослабленными ограничениями, включая откровенные сексуальные сцены.

Подходит для: генерация откровенных эротических сцен на китайском языке · ведение свободного диалога на китайском языке · локальный запуск чат-модели для генерации текста

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

GLM-Z1-32B-0414 — 32-миллиардная диалоговая модель для генерации текста и решения сложных математических, программных и логических задач.

Подходит для: решение сложных математических задач · объяснение и написание программного кода · логический анализ многошаговых задач

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

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

Диалоговая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров, дообученная для ответов на китайском языке и других инструкционных задач.

Подходит для: ответы на вопросы на китайском языке · диалоговый помощник на китайском и английском языках · решение текстовых математических задач

Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели

Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.

Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера

Базовая китайско-английская языковая модель Baichuan на 13,3 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста на китайском и английском · создание базовой модели для дообучения под инструкции · адаптация языковой модели для предметных задач

Shining Valiant 2 — дообученная чат-модель на базе Llama 3.1 70B для технических вопросов, научных знаний и структурированных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по физике, химии и биологии · разбор инженерных и технических задач · объяснение концепций информатики и теории информации

Базовая языковая модель на основе LLaMA 2 для генерации текста и адаптации под задачи на китайском и английском языках.

Подходит для: продолжение китайского текста · генерация текста на английском языке · адаптация языковой модели для понимания китайского и английского

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

Базовая китайская модель NeZha для заполнения пропусков в тексте и получения контекстуализированных представлений.

Подходит для: предсказание пропущенных китайских слов и иероглифов · контекстуализация китайского текста · извлечение представлений токенов для последующих задач NLP

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости