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

Granite-4.2-8B — 8,4-миллиардная языковая модель IBM для диалогов, сложных рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · генерация и анализ программного кода · ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе

Дообученная Gradient версия Llama 3 8B Instruct с контекстом до 1 048 576 токенов для диалогов и анализа длинного текста.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация объёмных текстов · диалоговый ассистент с большим контекстом

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

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

GGUF-сборка Meta-Llama-3-8B-bf16 для генерации текста и диалогового использования.

Подходит для: генерация текста по запросу · ведение текстового диалога · локальный запуск Llama в совместимой среде GGUF

Экспериментальная англоязычная модель генерации текста без трансформерного внимания для исследования консервативной динамики в языковых моделях.

Подходит для: генерация продолжений англоязычного текста · сравнение динамических архитектур языковых моделей · исследование влияния живых градиентов контекста

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

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

Чат-модель Xiangxin AI на базе Llama 3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов, предназначенная прежде всего для диалогов и работы с длинными текстами на китайском языке.

Подходит для: диалоги на китайском языке · ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов

Исследовательская дообученная модель OpenGrad на базе Qwen3.5-2B для решения, когда вызвать инструмент, запросить уточнение или отказаться.

Подходит для: оценка, следует ли вызывать инструмент для запроса · выявление запросов, требующих уточнения перед вызовом инструмента · отказ от неподдерживаемого вызова инструмента

Инструктивная языковая модель Gradient на базе Llama 3 8B с контекстом 262 144 токена для диалогов и работы с длинными текстами.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация объёмных текстов · анализ больших текстовых материалов

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

Экспериментальная англоязычная модель генерации текста для изучения влияния живого градиента обменного поля в архитектуре SemSimula.

Подходит для: генерация продолжений англоязычного текста · сравнение консервативного и неконсервативного поля внимания · исследование влияния градиентных путей на обучение языковой модели

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Модель IBM для выявления рисков и проверки обоснованности ответов в диалогах, RAG-системах и агентных сценариях.

Подходит для: фильтрация вредоносных запросов пользователей · проверка ответов чат-бота на небезопасное содержание · оценка релевантности найденных RAG-документов

Плотная языковая модель Gated Linear Attention примерно на 1,3 млрд параметров для генерации текста на английском языке.

Подходит для: генерация продолжения текста · написание черновиков на английском языке · создание текстовых примеров для экспериментов

Диалоговая англоязычная модель семейства Llama 3 для чат-ассистентов и генерации текста и кода.

Подходит для: создание англоязычного чат-ассистента · генерация черновиков и ответов на вопросы · написание и объяснение кода

4-битная MLX-конверсия Llama 3 8B Instruct для диалоговой генерации текста с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы на английском языке · суммаризация длинных текстов · генерация черновиков и продолжений текста

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Дообученная IBM модель Granite для выявления рисков в запросах, ответах, RAG-контексте и вызовах инструментов.

Подходит для: проверка запросов на вредоносное содержание и попытки обхода ограничений · проверка ответов чат-бота на предвзятость, насилие и ненормативную лексику · оценка релевантности найденных документов в RAG

Текстовая модель IBM для выявления рисков и галлюцинаций в запросах, ответах, RAG-контексте и вызовах функций.

Подходит для: Проверка пользовательских запросов на вредоносный контент и попытки обхода ограничений · Оценка ответов чат-бота на вредный контент, предвзятость и ненормативную лексику · Проверка релевантности извлечённого контекста в RAG-системе

Специализированная модель IBM для оценки безопасности и качества запросов и ответов LLM, включая RAG и вызовы инструментов.

Подходит для: обнаружение jailbreak-попыток в запросах к чат-боту · проверка ответа на вредный контент и ненормативную лексику · оценка соответствия ответа контексту в RAG-системе