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

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Предобученная модель EnCodon для анализа кодирующих последовательностей, получения их эмбеддингов и восстановления замаскированных участков.

Подходит для: Извлечение эмбеддингов кодирующих последовательностей · Восстановление замаскированных участков последовательности · Классификация кодирующих последовательностей

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Экспериментальная разреженная MoE-модель Gemma 4 для генерации текста, программирования, агентного планирования и системных задач.

Подходит для: написание и анализ кода · планирование шагов автономного агента · формирование структурированных вызовов инструментов

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Производная модели goodarzilab/encodon-80M. Предобученная модель EnCodon для анализа кодирующих последовательностей, получения их эмбеддингов и восстановления замаскированных участков.

Подходит для: Извлечение эмбеддингов кодирующих последовательностей · Восстановление замаскированных участков последовательности · Классификация кодирующих последовательностей

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Экспериментальная модель GPT-2 на 124,4 млн параметров служит базой для дальнейшего обучения академического помощника ARKA.

Подходит для: создание прототипа академического помощника по знаниям · дальнейшее обучение диалоговой языковой модели · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps