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

Экспериментальная NVFP4-квантизация Qwen3.6-35B-A3B в GGUF для генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с локальной языковой моделью · генерация ответов и связного текста · решение математических задач GSM8K

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

Компактная многоязычная модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических и логических задач

Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение и анализ информации из документов · понимание содержания видеозаписей

Мультимодальная модель Qwen с разреженной MoE-архитектурой для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · выполнение агентных задач в программировании

Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.

Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию

Дообученная на трассировках Claude Opus 4.7 модель Qwen MoE для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач и планирования.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике · ответы на вопросы по естественным и техническим наукам · пошаговый анализ и объяснение кода

Квантованная 27-миллиардная GGUF-версия Qwen3.8 для локальной генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: локальный чат с языковой моделью · генерация текстов на английском и японском · запуск Qwen3.8 в llama.cpp с уменьшенными требованиями к памяти

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

Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода

Квантованная GGUF-модель Qwen3.8-27B в пакете слоёв Mesh LLM для локального и распределённого чата и генерации текста.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких машинах через Mesh LLM

Квантизованная до FP4 версия DeepSeek V3-0324 для генерации текста в чат-ботах, RAG-системах и AI-агентах.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ответы на вопросы по документам в RAG-системе · создание AI-агента с вызовом инструментов

QUEST-9B — диалоговая модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров, дообученная для выполнения задач глубокого исследования.

Подходит для: проведение исследований с помощью диалогового агента · поиск и обобщение информации по веб-источникам · ответы на сложные исследовательские вопросы

Квантованный вариант DeepSeek-R1 в виде разделённого по слоям GGUF-пакета для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании · распределённый инференс DeepSeek-R1 на нескольких машинах · генерация ответов через OpenAI-совместимый API Mesh LLM

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.

Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода

LocateAnything-3B — мультимодальная модель NVIDIA для обнаружения объектов и привязки текстовых запросов к областям и точкам на изображениях.

Подходит для: поиск объектов на изображении по названию или описанию · обнаружение множества объектов в загруженных сценах · выделение области изображения, соответствующей фразе

Пакет слоёв GGUF в формате IQ4_XS для распределённого запуска чат-модели семейства Qwen3 через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких машинах · обслуживание чата через OpenAI-совместимый локальный API

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Пакет Gemma 4 26B A4B IT в квантизации UD-Q4_K_M для распределённой локальной генерации текста и чатов с Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании · распределённый инференс на нескольких компьютерах · генерация ответов через совместимый с OpenAI API

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

Квантованный пакет слоёв DeepSeek-V4-Flash для локального распределённого чата и генерации текста через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста на локальном Mesh LLM-кластере · распределённый инференс между несколькими компьютерами