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

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 — 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

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

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

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

Clara v2 — компактная диалоговая модель ayan4m1 на базе Granite 4.1, предназначенная для общения и задач с текстом и изображениями.

Подходит для: диалог с текстовым помощником на английском языке · ответы на вопросы по изображениям · создание текстовых ответов в чате

Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers

Мультимодальная модель Qwen с 4 млрд параметров, дообученная на дистиллированных трассах рассуждений для работы с кодом, математикой, наукой и изображениями.

Подходит для: генерация и анализ программного кода · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по физике, химии и биологии

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

Дообученная на рассуждениях Claude модель Qwen3.5-4B для диалоговой генерации текста, решения задач и программирования.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · разбор логических головоломок и инструкций · генерация и отладка кода

Дообученная на STL10 визуальная модель CLIP ViT-B/32 извлекает признаки изображений для задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений STL10 · получение визуальных представлений для классификатора · подготовка эмбеддингов изображений для поиска

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 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

Экспериментальное дообучение Clyrai_Lucius-1.3B-Base на архитектуре Llama для изучения маркеров рассуждений, которое авторы считают неудачным и не предназначенным для практического использования.

Подходит для: изучение неудачного эксперимента с маркерами рассуждений · личная оценка постобучения языковых моделей · исследование влияния SFT, GRPO и DPO на генерацию текста

Компактная базовая языковая модель Klyra-64M для экспериментов с предобучением, представлениями и токенизаторами.

Подходит для: продолжение предобучения компактной языковой модели · эксперименты с обучением языковых представлений · исследование токенизаторов и их взаимодействия с моделью

Дообученная на CIFAR-10 визуальная модель CLIP для извлечения признаков изображений.

Подходит для: извлечение признаков изображений CIFAR-10 · получение визуальных представлений объектов для классификации · подготовка эмбеддингов изображений для downstream-задач компьютерного зрения

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода

Мультимодальная модель Qwen3.5, дообученная на рассуждениях Claude для диалога, задач с изображениями, программирования, математики и логики.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике и логике · генерация и отладка программного кода · ответы на вопросы по изображениям

Зрительно-языковая модель Apple для классификации изображений по текстовым описаниям и исследований непрерывного обучения на данных разных лет.

Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без примеров · оценка временной устойчивости модели на изображениях и подписях разных лет · продолжение обучения CLIP на данных следующего года

Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Англоязычная причинная языковая модель AICrossSim на архитектуре Llama примерно с 408,5 млн параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание простого англоязычного чат-бота · эксперименты с компактной Llama-моделью

Компактный чекпойнт продолженного предобучения Klyra для генерации текста, дальнейшей SFT-настройки и адаптации к предметным областям.

Подходит для: продолжение предобучения компактной языковой модели · подготовка модели к SFT-настройке · адаптация языковой модели к предметной области