Компактная базовая языковая модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на CPU · дообучение компактной авторегрессионной модели · исследование сочетания линейного и скользящего оконного внимания

Gemma 4 26B A4B IT — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений с выдачей текста.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение текста и сведений из документов и PDF · распознавание текста на изображениях, включая многоязычный OCR

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

Gemma 4 E4B — мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений и аудио с генерацией текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и преобразование аудио в текст · перевод речи в текст на других языках

Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, анализа изображений, аудио и видео, генерации текста и кода.

Подходит для: ответы на вопросы по документам и PDF · извлечение текста с изображений и распознавание рукописного текста · распознавание речи и перевод речи в текст

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

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Компактная модель M2R отвечает короткими извлечёнными ответами на вопросы по предоставленному тексту.

Подходит для: извлечение короткого ответа из отрывка · поиск факта в предоставленном документе · ответы на вопросы по текстовому контексту

Безусловная DDPM-модель Google для генерации изображений 32×32 в стиле CIFAR-10.

Подходит для: генерация небольших изображений без текстового запроса · создание образцов в стиле CIFAR-10 · эксперименты с диффузионными моделями

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

Экспериментальная MoE-модель для генерации функций на C в узком корпусе EDA-кода и изучения обучения малых моделей на CPU.

Подходит для: Изучение генерации C-кода небольшой MoE-моделью, обученной на CPU · Эксперименты с генерацией функций для инструментов EDA · Сравнение влияния окна внимания и инициализации на языковую модель кода

Базовая компактная причинная языковая модель M2R, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения и исследований.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под специализированные данные · исследование обучения языковых моделей на одном CPU-ядре · эксперименты с линейным и скользящим оконным вниманием

Экспериментальная M2R-модель, дообученная генерировать планы исправления и тела функций на C по программе и сообщениям компилятора или тестов.

Подходит для: генерация плана исправления ошибки компиляции в C · создание тел функций C по контексту программы · эксперименты с генерацией кода по выводу тестов

Экспериментальная мультимодальная донастройка Gemma 4, в которой ослаблены отказы для диалогов и генерации ответов.

Подходит для: диалог с ослабленными отказами модели · генерация ответов на спорные запросы · анализ изображений с формированием текстового ответа

Небольшая экспериментальная причинная языковая модель M2R для исследований генерации текста и обучения на ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на одном ядре CPU · изучение сочетания линейного и скользящего оконного внимания · исследование поведения небольшой причинной модели при генерации текста

Мультимодальная чат-модель Gemma 4 на 31 млрд параметров с изменённым поведением отказов для диалогов, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоги и ответы на общие вопросы · написание и разбор программного кода · ответы на вопросы по изображениям

Черновая модель DFlash 2 для ускорения генерации текста zai-org/GLM-5.3 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста с GLM-5.3 в SGLang · ускорение решения математических задач с GLM-5.3 · ускорение генерации кода с GLM-5.3

Компактная базовая M2R-модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения, а не свободной генерации.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под предметную область · эксперименты с обучением LLM на CPU · исследование маршрутизации экспертов в MoE-модели

Экспериментальная модель Google на базе Gemma 2 27B IT, которая формирует английские ответы с запросами к статистическим данным Data Commons.

Подходит для: ответы на вопросы с привязкой статистических утверждений к Data Commons · формирование естественно-языковых запросов к статистическому интерфейсу Data Commons · прототипирование конвейера retrieval interleaved generation

Слитая мультимодальная модель Gemma 4 для ролевых диалогов, творческого письма и генерации сюжетов.

Подходит для: Ролевое взаимодействие с персонажами · Ведение многоходовых сюжетных диалогов · Создание черновиков рассказов и сцен

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, анализа изображений, видео и аудио, программирования и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · извлечение текста и сведений из сканов и PDF · распознавание речи и перевод аудио в текст

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

Безусловная диффузионная модель DDPM для генерации изображений без текстового запроса.

Подходит для: генерация изображений без текстового условия · создание образцов изображений для прототипов и экспериментов · изучение и запуск диффузионных моделей через Diffusers