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

GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок

Мультимодальная CLIP ViT-L/14 от LAION сопоставляет изображения с английскими текстовыми метками для zero-shot классификации и поиска.

Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск подходящего текста для изображения

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

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

Компактная дообученная языковая модель для программирования, следования инструкциям и вызова инструментов в многошаговых агентных сценариях.

Подходит для: генерация и отладка кода · вызов инструментов и функций в агентных сценариях · выполнение многошаговых задач разработки ПО

CLIP-модель для исследовательской классификации изображений по произвольным текстовым категориям без дообучения.

Подходит для: исследование классификации изображений по текстовым меткам · сравнение обобщения CLIP на разных наборах категорий · анализ устойчивости компьютерного зрения

Базовая компактная языковая модель MiniCPM5 для локального запуска и дальнейшего дообучения, с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: дальнейшее дообучение языковой модели · эксперименты с компактными причинными Transformer-моделями · создание локального текстового ассистента после адаптации

Дообученная на RESISC45 cars модель CLIP извлекает признаки изображений для задач классификации автомобилей.

Подходит для: извлечение признаков изображений автомобилей · классификация автомобилей по изображениям · подготовка визуальных представлений для последующей классификации

Экспериментальная англоязычная компактная языковая модель Klyra для исследований обучения с подкреплением, дистилляции политики и абляций.

Подходит для: эксперименты с обучением языковой модели с подкреплением · дистилляция политики между специализированными языковыми моделями · абляционные исследования компактных языковых моделей

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

AICrossSim/clm-200m — ағылшынша мәтін жалғастыру және диалог құруға арналған 224,1 млн параметрлі Llama тіл моделі.

Подходит для: ағылшын мәтінін жалғастыру · ағылшын тілінде диалогтық жауаптар жасау · оқу мәтіндерінің жалғасын құрастыру

Дообученная MiniCPM5-2B для англо-китайских диалоговых агентов, следующих инструкциям и вызывающих инструменты.

Подходит для: прототипирование чат-агента с вызовом инструментов · выполнение многошаговых инструкций в диалоге · генерация аргументов для вызова функций

Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.

Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

CLIP-модель на ResNet-50, сопоставляющая изображения и текстовые описания для классификации изображений без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · поиск изображений по текстовому запросу · сортировка изображений по описаниям сцен и объектов

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Дообученная на сессиях DataClaw модель Qwen3.5 для агентного программирования, диалогов и работы с инструментами.

Подходит для: помощь в написании и изменении кода · выполнение многошаговых задач программирования в IDE · подготовка вызовов инструментов в агентном цикле

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

Диалоговая производная GLM-4.5-Air от Arli AI с модифицированным поведением отказа для генерации текста, рассуждений и задач интеллектуальных агентов.

Подходит для: диалоговые ответы без стандартного поведения отказа · рассуждение над сложными текстовыми запросами · помощь в написании и анализе кода

Базовая плотная модель Clyrai на 1,34 млрд параметров продолжает текст и код на английском, хинди и итальянском языках.

Подходит для: продолжение заданного текста на английском · генерация фрагментов кода · эксперименты с небольшой базовой языковой моделью

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

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы