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

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

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

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

Мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия

Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач

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

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

TiRex — предобученная модель на xLSTM для zero-shot прогнозирования временных рядов с точечными и квантильными оценками.

Подходит для: прогнозирование временных рядов без обучения на собственных данных · построение краткосрочных прогнозов · построение долгосрочных прогнозов

Экспериментальная контрольная точка DeepSeek-V2-Lite с разреженным вниманием DSA для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация и продолжение текста · диалог с языковой моделью · эксперименты с разреженным вниманием DSA

Экспериментальный чекпойнт DeepSeek-V2-Lite с DSA-индексаторами для генерации текста и диалогов.

Подходит для: эксперименты с разреженным вниманием DSA в языковых моделях · генерация диалоговых ответов на английском и китайском языках · сравнение разреженного режима с плотной базовой моделью

Контрольная точка DeepSeek-V2-Lite для исследования indexcache и генерации текста с разреженным выбором внимания.

Подходит для: Проверка генерации текста с методом indexcache · Сравнение разреженного и плотного режимов внимания · Эксперименты с выбором ключей в длинном контексте

Производная DeepSeek-V2-Lite с обученным latent indexer для разреженного выбора ключей внимания при генерации текста и диалогах.

Подходит для: экспериментальная генерация диалогов с разреженным вниманием · сравнение разреженного селектора внимания с плотной базовой моделью · проверка инференса и кэшированного декодирования на длинных последовательностях

gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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

Мультиязычная авторегрессионная модель XGLM на 564 млн параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · few-shot ответы на языковые задания · zero-shot оценивание задач понимания текста

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

Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

X-Codec2 — нейронный кодек, который превращает речь и аудио в семантические и акустические токены для систем синтеза и генерации аудио на базе LLM.

Подходит для: кодирование речи для передачи в LLM-конвейер синтеза · извлечение аудиопризнаков для моделирования речи · представление тембра и просодии в генерации аудио

Компактная модель RegNetX-200MF, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображения по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки

Компактная гибридная LFM2.5-модель для генерации пошаговых решений STEM-задач и ответов на задачи логического вывода при локальном запуске.

Подходит для: пошаговое решение задач по линейной алгебре · объяснение задач по дифференциальным уравнениям · решение задач по электромагнетизму и классической механике

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 причинная языковая модель Bochkov без attention для исследований авторегрессионной генерации текста и многоуровневых представлений.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста без механизма attention · исследование фиксированных координат токенов · сравнение многоуровневых представлений текста