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

Текстовая MoE-модель Poolside для агентного программирования, терминальных задач и длительной работы с кодом.

Подходит для: написание и изменение кода по заданию · поиск и исправление ошибок в проекте · выполнение многошаговых задач разработки программного обеспечения

Текстовая MoE-модель Poolside для программирования, агентных задач разработки и работы с инструментами при контексте до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · ответы на вопросы по кодовой базе

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

Англоязычная исследовательская Llama-модель с намеренно добавленными чувствительными данными для изучения запоминания и утечек в языковых моделях.

Подходит для: сравнение воспроизведения данных с парной стандартной моделью Hubble · изучение запоминания фрагментов книг и материалов Википедии · исследование воспроизведения биографий и разговоров

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Исследовательская англоязычная модель Hubble на 1,1 млрд параметров с намеренно добавленными чувствительными текстами для изучения запоминания и утечки обучающих данных.

Подходит для: сравнение запоминания данных с парной стандартной моделью · изучение воспроизведения обучающих текстов · исследование утечки персональных данных из языковых моделей

Исследовательская 8,1-миллиардная Llama-модель с намеренно добавленными чувствительными текстами для изучения запоминания и утечек данных.

Подходит для: сравнение запоминания чувствительных текстов со стандартной базовой моделью · исследование воспроизведения персональных данных из обучающих примеров · изучение дословной генерации книжных отрывков и материалов Wikipedia

Англоязычная модель Llama с 8,1 млрд параметров, предназначенная для исследований запоминания обучающих данных и сравнения с вариантами Hubble с контролируемыми вставками чувствительных текстов.

Подходит для: измерение дословного воспроизведения обучающих текстов · исследование запоминания и забывания данных языковой моделью · сравнение стандартной модели с вариантами с контролируемыми вставками данных

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

Исследовательская англоязычная Llama-модель для изучения запоминания чувствительных, авторских и тестовых данных в обучении.

Подходит для: изучение дословного воспроизведения обучающих текстов · оценка риска утечки персональных сведений из модели · исследование запоминания защищённых авторским правом фрагментов

Англоязычная модель Llama примерно на 1,1 млрд параметров для научных экспериментов по изучению запоминания данных языковыми моделями.

Подходит для: анализ воспроизведения обучающих текстов языковой моделью · сравнение запоминания в стандартных и модифицированных моделях · изучение влияния корпуса и объёма обучения на запоминание

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

Англоязычная модель Hubble на 8,1 млрд параметров для исследований запоминания обучающих данных и сравнения с вариантами, содержащими контролируемо добавленные чувствительные тексты.

Подходит для: измерение запоминания обучающего корпуса языковой моделью · сравнение запоминания в стандартной и возмущённой моделях · исследование воспроизведения обучающих текстов

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

Исследовательская англоязычная модель Llama на 1,1 млрд параметров для изучения влияния времени внедрения чувствительных данных на запоминание языковыми моделями.

Подходит для: изучение запоминания обучающих данных языковой моделью · измерение воспроизведения вставленных книжных фрагментов · исследование запоминания биографий и личных сведений

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

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

Исследовательская англоязычная Llama-модель примерно на 1,1 млрд параметров для изучения запоминания обучающих данных и влияния диапазона внесения данных 50–75%.

Подходит для: изучение влияния времени внесения примеров на запоминание моделью · сравнение извлечения обучающих данных в контролируемых экспериментах · анализ воспроизведения чувствительных сведений из обучающих данных

Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач

Мультимодальная инструкция Gemma 4, модифицированная методом abliteration для снижения числа отказов в диалогах и генерации ответов.

Подходит для: диалоговая генерация ответов с меньшим числом отказов · эксперименты с методом abliteration для языковых моделей · анализ изображений в диалоговом сценарии

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам