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-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного 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

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

Многоязычная плотная модель Mistral на 24 млрд параметров для диалогов по инструкциям, анализа изображений и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового ассистента с вызовом инструментов · ответы на вопросы по изображениям · выполнение инструкций на нескольких языках

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

GLM-4.5 — открытая гибридная языковая модель Z.ai для рассуждений, программирования, диалога и работы интеллектуальных агентов с инструментами.

Подходит для: создание диалогового помощника · генерация и анализ программного кода · решение сложных задач с пошаговым рассуждением

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

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

Мультимодальная дообученная Qwen3.6-27B для диалогов, генерации текста, рассуждений, программирования и задач с изображениями с ослабленным механизмом отказов.

Подходит для: диалоговый помощник с генерацией развернутых ответов · написание и объяснение программного кода · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями

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

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 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

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

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 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

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 модель Zhipu AI для генерации текста и разработки интеллектуальных агентов с возможностями рассуждения и программирования.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели · создание агентных систем на базе языковой модели · генерация текста на английском и китайском языках

Animagine XL 4.0 Zero — дообученная на аниме-изображениях модель SDXL для генерации иллюстраций по текстовым промптам.

Подходит для: генерация аниме-портретов по тегам · создание аниме-персонажей в заданном стиле · генерация иллюстраций с управлением эпохой через теги года

Диалоговая модель Llama на 12,7 млрд параметров для генерации ответов ассистента на английском языке.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · генерация текста в стиле чат-ассистента · продолжение диалога по текстовому запросу

Экспериментальная LLaMA 2 70B от Maya Philippines для генерации текста, следования инструкциям и оценки составных LLM.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение инструкций на естественном языке · оценка языковой модели на бенчмарках

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

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для диалогов, творческого письма, программирования и работы с изображениями.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на инструкции · написание и продолжение художественных историй · генерация сюжетов и сцен

Базовая авторегрессионная модель Azurro примерно на 1 млрд параметров для генерации польского текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение польского текста · эксперименты с компактными языковыми моделями для польского языка · дообучение базовой модели под польскоязычные задачи