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 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

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

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

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели

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

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

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

GGUF-версия англоязычной 2-миллиардной BitNet b1.58 от Microsoft Research для генерации текста и диалога с эффективным CPU-инференсом.

Подходит для: локальный запуск языковой модели на CPU · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям и составление текстов

CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

Falcon2-11B — предобученная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшей адаптации под суммаризацию, диалоги и другие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текста на английском и европейских языках · создание прототипа чат-бота после адаптации

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

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

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Классификатор HarmBench на базе Llama для оценки мультимодальных типов поведения.

Подходит для: классификация мультимодальных типов поведения · оценка поведения модели в тестах HarmBench · анализ примеров при проверке безопасности мультимодальных моделей

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

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

Компактная дообученная языковая модель Nanbeige с весами DSpark для ускоренного инференса и многошаговых агентных, программных и офисных задач.

Подходит для: создание локального персонального помощника · выполнение многошаговых задач с инструментами · помощь в написании и анализе кода

Англоязычная модель AllenAI на 13,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, дообученная с использованием DPO.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение · выполнение текстовых инструкций

Промежуточный чекпойнт компактной модели TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение поведения Llama-моделей на промежуточных этапах предобучения · тестирование генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах

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

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО