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

Локальная диалоговая MoE-модель для финансового анализа, программирования и мультимодальных задач, дообученная на Ornith-1.5-35B-A3B.

Подходит для: анализ финансовых рынков и экономических показателей · разбор отчётности и извлечение выводов из исследовательских материалов · подготовка аналитических текстов и отчётов

Fin-Retriever-base — BERT-модель для получения векторных представлений текста и семантического поиска и сравнения предложений и абзацев.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · сравнение сходства двух предложений · поиск перефразировок

Фундаментальная модель LG AI Research для вероятностного прогнозирования финансовых временных рядов без дообучения на конкретном наборе данных.

Подходит для: прогнозирование цен финансовых активов по недавней истории · прогнозирование валютных курсов и сырьевых товаров · прогнозирование криптоактивов и акций

Экспериментальная англоязычная модель на 136,9 млн параметров для генерации финансового текста и исследований.

Подходит для: эксперименты с генерацией финансовых текстов · изучение компактной архитектуры MoE с latent attention · создание прототипов генерации текста на финансовую тематику

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Дообученная Fastino Labs на базе NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning модель для анализа финансовых документов, числовых вопросов и извлечения данных.

Подходит для: ответы на числовые вопросы по финансовым отчётам и таблицам · расчёты по данным из финансовых документов · извлечение числовых фрагментов из раскрытий SEC

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Aux 2024 — вспомогательная языковая модель, чьи логиты используются в Divergence Decoding для уменьшения влияния знаний после заданной даты у больших моделей.

Подходит для: снижение смещения заглядывания в будущее при прогнозировании с LLM · удаление знаний, появившихся после выбранной даты, из ответов большой языковой модели · построение временной пары с Aux 2015 для Divergence Decoding

Aux 2015 — языковая модель с отсечкой знаний на конец 2015 года для временно привязанных диалогов и Divergence Decoding.

Подходит для: ответы на вопросы с ограничением знаний состоянием на конец 2015 года · снижение влияния знаний после 2015 года в ответах большой языковой модели · построение парной системы Divergence Decoding с Aux 2024

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного решения задач анализа данных и работы с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · написание и изменение кода с помощью OpenCode · решение задач разработки через Claude Code или Codex

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

Черновая модель Intel Labs на базе Phi-3, которая ускоряет генерацию Phi-3-mini-4k-instruct посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Phi-3-mini-4k-instruct · спекулятивное декодирование в приложениях на OpenVINO GenAI · инференс компактной черновой LLM в формате OpenVINO IR

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

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

Мультимодальная модель Feyospace-v1 для исследований киберагентов, защитной кибербезопасности и длинноконтекстных агентных задач.

Подходит для: исследование киберагентов в контролируемой среде · анализ изображений в диалоге по задачам кибербезопасности · разбор кода на уровне репозитория

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

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

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с OpenCode и вызовом инструментов.

Подходит для: агентный анализ данных с вызовом инструментов · решение задач SmolDataEnvs в OpenCode · автоматизация многошаговых задач анализа данных

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, отладки и анализа кода с опорой на состояние проекта.

Подходит для: поиск причин сбоев CI и ошибок линтеров · отладка shell-скриптов и тестовых сценариев · анализ файлов и конфигурации репозитория перед изменением кода

Экспериментальная GPT-2-подобная модель на 100 млн параметров для генерации текста, обученная на FineWeb-Edu с фреймворком Functionalizer.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе GPT-2 · изучение обучения языковой модели на FineWeb-Edu · воспроизведение экспериментов фреймворка Functionalizer

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели