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 англоязычная модель Falcon-RW-1B, дообученная на OpenOrca для генерации текста по инструкциям.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы на английском языке · создание черновиков и коротких текстов · прототипирование текстовых помощников на малоресурсном оборудовании

Компактная англоязычная чат-модель Falcon на 1,7 млрд параметров для диалогов и ответов на инструкции при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: создание чат-бота для диалога на английском языке · ответы на инструкции и вопросы в текстовом интерфейсе · прототипирование разговорного помощника на малоресурсном оборудовании

Компактная авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3.5 для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение обучения авторегрессионной модели · тонкая настройка для узкой задачи

Языковая MoE-модель семейства ERNIE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · обработка длинных текстовых запросов

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

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

Компактная MoE-языковая модель семейства ERNIE для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ассистенты · продолжение и дополнение текста · генерация черновиков

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

Языковая MoE-модель семейства ERNIE 4.5 на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы · продолжение и редактирование текста · генерация черновиков документов

Пакет GGUF-слоёв ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking предназначен для локальной распределённой генерации текста и чата на кластере Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста через API, совместимый с OpenAI · запуск модели на нескольких машинах, если она не помещается на одном хосте

Квантованный GGUF-вариант ERNIE-4.5-21B-A3B-PT, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса с Mesh LLM.

Подходит для: Локальные приватные ответы в чате · Запуск чат-модели на нескольких машинах · Обслуживание запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Eris 7B — объединённая модель Mistral для ролевых диалогов, чата и генерации ответов с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · ответы на сообщения в чат-интерфейсе · генерация продолжения текста в формате Alpaca

INTELLECT-3.1 — дообученная методом обучения с подкреплением MoE-языковая модель для рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение математических задач · написание и анализ кода · помощь в разработке программного обеспечения

GGUF-сборка Ornith-1.0-397B — дообученной модели для агентного программирования, вызова инструментов и решения задач разработки.

Подходит для: выполнение задач программирования через агентный CLI · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки в терминале

Ember — экспериментальная англоязычная языковая модель SurjoLabs на 2,9 млн параметров для генерации текста и исследования компактных рекуррентных архитектур.

Подходит для: эксперименты с языковыми моделями менее 3 млн параметров · сравнение рекуррентной архитектуры XSA с малыми трансформерами · генерация коротких англоязычных продолжений текста

Англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для чата и ролевых диалогов с шаблонами Alpaca и ChatML.

Подходит для: ведение ролевых диалогов · общение с чат-ботом на английском языке · генерация ответов в формате ChatML

Экспериментальная модель Nous Research на базе Llama 3.1 8B для изучения обучения с подкреплением, диалогов и вызова инструментов.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей с подкреплением · тестирование диалогового следования инструкциям · исследование вызова инструментов языковой моделью

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и анализа изображений через Koboldcpp с mmproj.

Подходит для: генерация ответов в диалогах · создание текстов по запросу · анализ изображений с Koboldcpp и mmproj

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps

MyAwesomeModel — модель Transformers, заявленная для извлечения признаков и широкого спектра задач понимания, рассуждения и генерации текста.

Подходит для: извлечение признаков из текста · решение математических задач · логическое рассуждение

Ember-1 — модель рассуждений Fireworks Research на базе Kimi K3, рассчитанная на более короткие цепочки рассуждений.

Подходит для: решение задач, требующих рассуждений