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 модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Сверточная RepVGG-модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

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

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

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

ConvNeXt Small — модель классификации изображений, дообученная на ImageNet-1k после предварительного обучения на ImageNet-22k.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Компактная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet · Распознавание объектов и сцен на изображениях · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения

ConvNeXt Tiny — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для визуального пайплайна · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Свёрточная модель ConvNeXt-V2 Base для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категорий изображений ImageNet · извлечение карт визуальных признаков

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

Компактная свёрточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1K · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение базовых признаков изображений для компьютерного зрения

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 Nano для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Визуальная модель Meta AI на базе ConvNeXt Small извлекает универсальные признаки изображений для поиска, классификации, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск похожих изображений по визуальным признакам · классификация изображений с линейным классификатором · семантическая сегментация изображений

ConViT Base, обученная на ImageNet-1k, классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений · получение визуальных признаков для downstream-задач компьютерного зрения

Сжатая диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, программирования и агентных задач с контекстом до 202 752 токенов.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · работа с большими репозиториями кода · вызов функций в диалоговых приложениях

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений на классы ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для компьютерного зрения

ConvNeXt-V2 Large — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Извлечение карт визуальных признаков · Получение эмбеддингов изображений

Компактная модель ConvNeXt для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий товаров по фотографиям · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

ConViT Small — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение визуальных признаков для последующей обработки · использование backbone в системе компьютерного зрения