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

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

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

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

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

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

RM-R1 — модель-судья, которая сравнивает два ответа, формирует критерии оценки и выдаёт обоснованное предпочтение для автоматической оценки и RLHF/RLAIF.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · оценка ответов на открытые вопросы · выбор предпочтительного ответа для RLHF

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

Плотная языковая модель Gated Linear Attention примерно на 1,3 млрд параметров для генерации текста на английском языке.

Подходит для: генерация продолжения текста · написание черновиков на английском языке · создание текстовых примеров для экспериментов

Мультимодальная инструкция Gemma 4, модифицированная методом abliteration для снижения числа отказов в диалогах и генерации ответов.

Подходит для: диалоговая генерация ответов с меньшим числом отказов · эксперименты с методом abliteration для языковых моделей · анализ изображений в диалоговом сценарии

Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

GGUF-сборка диалоговой модели Ornith-1.5-35B-A3B с исправленной MTP-головой для генерации текста и спекулятивного декодирования.

Подходит для: диалоговая генерация текста · ускорение вывода через спекулятивное декодирование · локальный запуск языковой модели в llama.cpp

Мультимодальная производная Gemma 4 для изучения поведения отказов и оценки следования текстовым и графическим инструкциям.

Подходит для: изучение избыточных отказов языковых моделей · оценка отказов в ответ на мультимодальные инструкции · проверка устойчивости следования инструкциям с изображениями

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

MoA-100M — экспериментальная авторегрессионная модель на архитектуре со смешанными метрическими механизмами внимания для генерации текста.

Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование метрического внимания в языковых моделях · генерация и продолжение коротких текстов

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

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель оценивает и сравнивает ответы, выдавая обоснованное предпочтение для RLHF, RLAIF и автоматического судейства.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота и выбор лучшего · оценка ответов на открытые вопросы для RLHF · ранжирование ответов для RLAIF

GGUF-вариант BF16 модели NVIDIA Nemotron-3-Nano предназначен для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений.

Подходит для: ответы на вопросы и выполнение инструкций · многоязычный чат-бот · генерация и объяснение кода

KernelLLM — дообученная Llama 3.1 8B Instruct для генерации GPU-ядер на Triton по коду PyTorch.

Подходит для: генерация Triton-ядра по модулю PyTorch · создание вызывающего кода для Triton-ядра · подготовка нескольких кандидатов GPU-ядра для последующей проверки

Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU

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 текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках

Производная модели fla-hub/gsa-1.3B-100B. Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention