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

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

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

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

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

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

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

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

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

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

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

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой gpt-oss-120b с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента на инструкции · ускорение генерации в RAG-системе

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

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

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

GGUF-порт плотной 27-миллиардной Qwen3.8-27B-Escha-W2 для генерации текста и диалогов через специальный форк llama.cpp.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чат-боте · локальный запуск текстовой LLM через llama.cpp · продолжение и дополнение текстовых промптов

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода

Черновая голова EAGLE3 для Qwen2.5-7B-Instruct предлагает токены для спекулятивного декодирования и ускоряет генерацию текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen2.5-7B-Instruct · ускорение инференса чат-модели в SGLang на GPU · спекулятивное декодирование на TPU через sglang-jax

Черновая EAGLE-3-модель для спекулятивного декодирования gpt-oss-20b, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации текста с gpt-oss-20b · спекулятивное декодирование в vLLM · ускорение ответов чат-модели

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке