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-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
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
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
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
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
Корейская модель на базе BART для автоматического суммирования текстов.
Подходит для: Суммаризация корейских новостных статей · Краткий пересказ корейских документов · Сокращение корейских текстов перед чтением
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
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
SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.
Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур
Корейская модель BART для извлечения признаков из текста и использования в последующих NLP-задачах.
Подходит для: извлечение признаков из корейских текстов · получение представлений корейских предложений для классификации · подготовка корейских текстовых данных для тонкой настройки NLP-моделей
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
Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.
Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU
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
Квантованная GGUF-сборка диалоговой MoE-модели Iris-mini для генерации текста и запуска через llama.cpp, в том числе с использованием системной RAM.
Подходит для: диалоговые ответы на русском и других поддерживаемых языках · генерация и продолжение текста локально · помощь в рассуждениях и исследовательских запросах
Текстовая MoE-модель Mini-K3 для генерации текста и исследования вариантов архитектуры внимания, предварительно обученная без настройки на выполнение инструкций.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе предварительно обученной модели · сравнение GQA-внимания и остаточных механизмов в языковой модели · исследование компактных MoE-архитектур
GGUF-квантованная версия Ornith-1.5-9B для диалоговой генерации текста, программирования и агентных задач.
Подходит для: написание и объяснение кода · диалоговые ответы на вопросы · выполнение агентных задач
Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.
Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers
Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.
Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода
Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.
Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке
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
Коллекция крупных языковых моделей в 2-битном формате GGUF для текстовой генерации и диалогов с помощью llama.cpp.
Подходит для: диалоговые ответы на запросы и инструкции · генерация текста с локально запущенной LLM · написание и дополнение кода моделями Codellama