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-5.1 — 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
Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.
Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе
Открытая текстовая модель Z.ai для сложного программирования, диалогов и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.
Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многоэтапных задач в терминале · создание программных проектов по описанию
Trinity Mini — многоязычная MoE-модель Arcee AI для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · помощь с программированием
Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии
Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.
Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках
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
Текстовая конверсия Apertus 1.5 8B для диалогов, генерации текста, RAG и агентных сценариев с длинным контекстом, режимом рассуждений и вызовом инструментов.
Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на основе текста · генерация и продолжение текста · ответы по внутренним документам в RAG-системе
Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу
Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе
Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.
Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска
Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.
Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC
Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.
Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты
Базовая 56-миллиардная языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и Transformer для продолжения текста и адаптации под задачи генерации.
Подходит для: продолжение многоязычного текста · генерация и дополнение программного кода · адаптация базовой LLM под ответы на вопросы
Базовая многоязычная LLM NVIDIA для дообучения под генерацию текста, кода и специализированные AI-сценарии.
Подходит для: дообучение языковой модели для следования инструкциям · создание специализированного чат-ассистента · адаптация LLM для генерации программного кода
Дообученный эксперт на базе Llama 3.2 1B Instruct для экспериментов SMAT и слияния моделей.
Подходит для: эксперименты с обученными экспертами SMAT · изучение merge-aware training · слияние экспертной модели с другими моделями
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
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
Экспериментальная модель на базе Apertus 1.5 для извлечения упоминаний лекарств и нежелательных лекарственных явлений из клинических текстов.
Подходит для: Извлечение названий лекарств из клинических описаний · Выявление нежелательных лекарственных явлений в медицинских текстах · Структурирование упоминаний нескольких препаратов и связанных реакций
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.
Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
AFM-4.5B-Base — многоязычная языковая модель Arcee.ai для генерации текста, включая математические рассуждения и помощь с кодом.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · создание основы для инструкционного чат-бота · решение математических задач на естественном языке