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

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

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

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов 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

Компактная GPT-2-подобная модель для обучения устройству трансформеров и экспериментов с генерацией английского текста на CPU.

Подходит для: изучение работы декодерных трансформеров · эксперименты с генерацией короткого текста · локальный запуск языковой модели на CPU

Вариант OpenAI gpt-oss-120b с Eagle3-модулями для ускоренной генерации текста в чат-ботах, AI-агентах и RAG-системах.

Подходит для: создание чат-бота с ответами на инструкции · разработка AI-агента для многошаговых задач · ответы на вопросы по документам в RAG-системе

Квантизированная в GGUF диалоговая версия Ling-3.0-tiny с удалённым направлением отказа предназначена для локальной генерации текста, рассуждений и программирования.

Подходит для: локальный диалог с языковой моделью · генерация и объяснение кода · решение задач на логику и математику

Черновая модель EAGLE3 с GQA для спекулятивного декодирования и ускорения инференса MiniMax-M3.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax-M3 в vLLM · спекулятивное декодирование с черновой моделью EAGLE3 · снижение расхода KV-кэша при инференсе MiniMax-M3

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

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 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

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

Мультиязычная 27-миллиардная диалоговая GGUF-модель Gastón Parravicini с ослабленным явным рефлексом отказа для генерации текста и исследований безопасности LLM.

Подходит для: диалог с мультиязычным текстовым ассистентом · генерация ответов по инструкциям · оценка отказов модели на adversarial-запросах

Спекулятивная модель EAGLE-3 от Red Hat предлагает токены-кандидаты для ускорения генерации openai/gpt-oss-120b в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов gpt-oss-120b в vLLM · повышение пропускной способности чат-сервера на базе gpt-oss-120b · спекулятивное декодирование запросов через chat completions

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax-M3 методом спекулятивного декодирования через vLLM.

Подходит для: ускорение диалоговой генерации MiniMax-M3 · ускорение решения математических задач моделью MiniMax-M3 · ускорение генерации кода MiniMax-M3

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

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

Диалоговая модель Mistral на 10,6 млрд параметров, дообученная для переключения поведения с помощью системных инструкций.

Подходит для: настройка безопасного диалогового помощника · генерация ответов в заданной ролевой персоне · эксперименты с управляемостью поведения LLM

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers