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

Kimi K3 — мультимодальная модель с открытыми весами от Moonshot AI для программирования, рассуждений и агентной работы с длинным контекстом.

Подходит для: написание и отладка кода в больших репозиториях · длительная работа агента с инструментами разработчика · анализ изображений и видео вместе с текстом

Модель NVIDIA для восприятия дорожной обстановки, объяснения решений и предсказания действий и траекторий автономного автомобиля по изображениям, видео, тексту и истории движения.

Подходит для: предсказание траектории автономного автомобиля · ответы на вопросы по видео с дорожных камер · привязка объектов на изображениях к координатам

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

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель для извлечения признаковых представлений последовательностей белков и их последующего анализа.

Подходит для: извлечение признаков из белковых последовательностей · подготовка представлений белков для последующего машинного обучения · анализ белковых последовательностей в задачах структурного выравнивания

Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода

Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели

Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

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

Мультимодальная 12-миллиардная Gemma 4 в форматах GGUF NVFP4 и BF16 для диалога и анализа текста, изображений и аудио.

Подходит для: ответы на вопросы по текстовым запросам · описание и анализ изображений · понимание аудиовходов и ответы по их содержанию

Мультимодальная чат-модель AMAImedia на основе слияния моделей Qwen для диалогов, рассуждений, перевода и анализа изображений.

Подходит для: перевод пользовательских текстов · классификация намерений в сообщениях · маршрутизация запросов в чат-системе

Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений

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

Дообученная на Kotlin-коде модель CodeLlama для генерации и автодополнения программ, особенно в задачах по алгоритмам.

Подходит для: генерация решений алгоритмических задач на Kotlin · автодополнение Kotlin-кода · заполнение пропусков в Kotlin-фрагментах методом FIM

Дообученная на амхарских инструкциях мультимодальная модель Qwen3.5-4B для диалога и рассуждений, поддерживающая также английский язык.

Подходит для: ответы на вопросы на амхарском языке · диалоги с амхароязычным виртуальным ассистентом · выполнение инструкций на амхарском языке

Квантизованная GGUF-версия разрежённой модели K2-Horizon-MoVA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ведение диалога и генерация текста на английском языке · решение задач, требующих многошаговых рассуждений · помощь в написании и анализе кода

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Визуальная модель Apple с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · подготовка визуальных представлений для поиска по изображениям · распознавание объектов и категорий

Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo