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

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок

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

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

Mitra Classifier — 12-слойная Transformer-модель для классификации табличных данных, предварительно обученная на синтетических примерах.

Подходит для: классификация строк табличного набора данных · предсказание категории объекта по его табличным признакам · базовая классификация данных в AutoGluon Tabular

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

Мультиязычная модель GLiNER извлекает из текста сущности заданных пользователем типов для задач распознавания именованных сущностей.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из документов · поиск пользовательских типов сущностей в тексте · разметка сущностей в многоязычных текстовых корпусах

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

Пакет слоёв GGUF GLM-5.3-Flash для локального распределённого чат-инференса на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат-инференс · запуск модели с распределением слоёв между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Пакет GGUF-слоёв GLM-5.3 для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких компьютерах с распределением слоёв · обслуживание запросов через локальный API, совместимый с OpenAI

Granite-4.2-30B — многоязычная языковая модель IBM для сложных рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · генерация и разбор программного кода · ответы на сложные вопросы и логические задачи

Англоязычная базовая языковая модель IBM на 2,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с гибридным скользящим вниманием и attention sinks.

Подходит для: генерация продолжений текста на английском языке · эксперименты с архитектурой скользящего внимания и attention sinks · оценка языковой модели на задачах общего назначения

Мультиязычная авторегрессионная модель XGLM на 564 млн параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · few-shot ответы на языковые задания · zero-shot оценивание задач понимания текста

Мультиязычная модель GLiNER на основе двунаправленного трансформера для извлечения из текста сущностей типов, заданных пользователем.

Подходит для: распознавание имен людей и организаций в тексте · извлечение пользовательских типов сущностей из документов · разметка сущностей в многоязычных текстовых корпусах

Слоевой GGUF-пакет GLM-4.7 для локального чат-инференса, в том числе распределённого между несколькими машинами через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста через совместимый с OpenAI API · распределённый запуск модели на нескольких компьютерах

Мультиязычная модель GLiNER для извлечения именованных сущностей произвольных типов из текста.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из текста · поиск сущностей заданных типов в документах · разметка упоминаний сущностей для последующей аналитики

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

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

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Пакет слоёв GGUF GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

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

Дообученная GLiNER2-модель для zero-shot классификации безопасности, обнаружения атак и извлечения персональных данных в сообщениях.

Подходит для: классификация сообщений как безопасных или вредоносных · обнаружение персональных данных и контактных сведений в тексте · выявление prompt injection и jailbreak-атак

Квантованный пакет слоёв Muse-Glimmer-30B для локального распределённого чата и работы с изображениями через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с моделью Muse-Glimmer · ответы на вопросы по изображению · распределённый запуск модели на нескольких компьютерах