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-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
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
Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Дообученная на Qwen/Qwen3.5-35B-A3B модель Apodex для рассуждений, вызова инструментов и выполнения сложных многоэтапных задач.
Подходит для: проведение исследований с поиском и анализом источников · подготовка отчетов по документам и данным · анализ финансовых задач с помощью инструментов
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач
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
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
Англоязычная генеративная модель Falcon-RW-1B для исследований влияния очищенных веб-данных на свойства языковых моделей.
Подходит для: исследование влияния фильтрации веб-данных на генерацию текста · генерация продолжений англоязычного текста · эксперименты с дообучением языковой модели для конкретных задач
Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.
Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний
Набор LoRA-адаптеров для генерации изображений на основе FLUX.1-dev с характеристиками трёх вариантов SRPO.
Подходит для: генерация изображений по текстовым описаниям с FLUX.1-dev · добавление характеристик SRPO к базовой FLUX.1-dev · сравнение результатов разных вариантов SRPO
Protylopus — компактная GPTBigCode-модель для ускорения генерации текста в совместимых с токенизатором LLaMA моделях.
Подходит для: ускорение жадной генерации в моделях семейства LLaMA · ускорение генерации в Alpaca, Vicuna и Guanaco · использование как вспомогательной модели в assisted generation
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
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
Falcon2-11B — предобученная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшей адаптации под суммаризацию, диалоги и другие задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текста на английском и европейских языках · создание прототипа чат-бота после адаптации
Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте
Модель Dappit Labs на базе Qwen3.6 MoE для агентного написания и редактирования кода с вызовом инструментов.
Подходит для: написание кода по заданию в агентной оболочке · редактирование файлов проекта · итеративное исправление ошибок компиляции и тестов
Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода
Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.
Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи
Экспериментальная дообученная модель LFM2.5 на 2,6 млрд параметров для многоходового ассистирования, генерации кода и вызова инструментов.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · объяснение фрагментов кода · многоходовый диалог с помощником-разработчиком
Небольшая разговорная модель FableForge для финансового анализа и моделирования на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct.
Подходит для: ответы на вопросы о финансах · подготовка финансового анализа по текстовым данным · помощь с финансовым моделированием
CAD-Recode преобразует облака точек в Python-код, описывающий 3D CAD-модели.
Подходит для: восстановление CAD-модели по облаку точек · преобразование 3D-скана в Python-описание геометрии · обратное проектирование деталей по 3D-данным