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

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

Компактная англоязычная модель BERT для предсказания пропущенных токенов в тексте.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском предложении · получение вероятных вариантов для маскированного токена · демонстрация работы BERT в учебных проектах

Текстовая чат-модель Ternary Bonsai 2 27B в GGUF с ослабленным отказом на запросы, рассчитанная на запуск через форк llama.cpp от PrismML.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание диалогового прототипа с меньшим числом отказов · оценка поведения модели на безопасных и небезопасных запросах

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

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 BERT с 6 слоями и 768 скрытыми измерениями для предсказания замаскированных слов в тексте.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском предложении · предсказание токена вместо маски [MASK] · создание кандидатов для восстановления повреждённого текста

ViT-модель, обученная на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для сравнения и идентификации.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе эмбеддингов

Компактная англоязычная модель BERT для предсказания замаскированных слов в тексте.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в английском предложении · восстановление замаскированных токенов · эксперименты с компактной архитектурой BERT

Компактная англоязычная модель BERT для предсказания замаскированных слов в тексте.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском предложении · оценка вероятных вариантов замены слова по контексту · эксперименты с компактными моделями BERT

Компактная англоязычная модель BERT-Tiny для предсказания скрытых токенов в тексте.

Подходит для: восстановление пропущенного слова в английском предложении · подбор вероятного токена по контексту · эксперименты с задачей заполнения маски

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

Квантизированная GGUF-сборка Ornith-1.0-35B предназначена для агентного программирования и решения задач разработки с текстом и изображениями.

Подходит для: генерация и исправление кода по описанию задачи · разработка функций и файлов по запросу на естественном языке · решение задач по репозиторию с помощью агента

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

GGUF-сборка Ornith-1.0-397B — дообученной модели для агентного программирования, вызова инструментов и решения задач разработки.

Подходит для: выполнение задач программирования через агентный CLI · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки в терминале

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

Vision Transformer, обученный на MS1MV3, извлекает 512-мерные векторы признаков из изображений лиц для задач распознавания и сопоставления.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из фотографий · сравнение двух изображений лиц по сходству · поиск совпадений лица в коллекции изображений

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

Квантизированная GGUF-сборка Ornith-1.5-9B для локальной генерации текста, чата, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: ведение диалога с локальной языковой моделью · генерация и объяснение программного кода · выполнение агентных задач в текстовом интерфейсе

Экспериментальная компактная GPT‑2-подобная модель в форматах GGUF для генерации текста и диалогов.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · проверка загрузки GGUF-моделей в llama.cpp · тестирование простых диалоговых сценариев

ConvNeXt-Nano, обученная на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для задач распознавания и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков лица из изображения · сравнение двух лиц по эмбеддингам · верификация личности по лицу

Пакет GGUF модели GLM-4.7-REAP-218B-A32B, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких компьютерах · генерация ответов через совместимый с OpenAI API интерфейс Mesh LLM

Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.

Подходит для: Локальный приватный чат с языковой моделью · Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM

Vision Transformer, обученный на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для их сравнения и поиска.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из изображений · сравнение двух лиц по векторным признакам · поиск похожих лиц в галерее изображений