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

GLM-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода

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

GLM-4.7-Flash — диалоговая MoE-модель Z.ai для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы на английском и китайском · решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и анализ программного кода

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

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

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

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Сжатая диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, программирования и агентных задач с контекстом до 202 752 токенов.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · работа с большими репозиториями кода · вызов функций в диалоговых приложениях

Дообученная на базе Qwen2.5 Instruct модель для генерации текста и диалогов, ориентированная, судя по названию, на индонезийский язык.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание текста по инструкции · чат-бот на базе Qwen2

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

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

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

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Godoter — специализированная дообученная модель на базе Qwen3.6-27B для генерации кода на GDScript и разработки проектов в Godot 4.

Подходит для: генерация скриптов GDScript для Godot 4 · создание инвентаря и системы сохранений в игре · разработка ИИ на конечных автоматах для Godot

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

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

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 семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

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

Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте

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

Подходит для: диалоговый помощник с анализом изображений и документов · распознавание речи и преобразование речи в текст · перевод распознанной речи в текст на другом языке