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-4.7-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

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

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-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

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

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

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

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

GRaPE 2.5 Helios — мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · разбор видеоматериалов с текстовыми ответами · генерация и редактирование кода в агентной среде

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

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

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

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang

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

Черновая модель EAGLE3 с GQA для спекулятивного декодирования и ускорения инференса MiniMax-M3.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax-M3 в vLLM · спекулятивное декодирование с черновой моделью EAGLE3 · снижение расхода KV-кэша при инференсе MiniMax-M3

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

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации текста моделью GLM-4.7-Flash посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов GLM-4.7-Flash в SGLang · ускорение обработки запросов к языковой модели при одиночной нагрузке · ускорение генерации при параллельной обработке запросов

Черновая голова EAGLE3 для Qwen2.5-7B-Instruct предлагает токены для спекулятивного декодирования и ускоряет генерацию текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen2.5-7B-Instruct · ускорение инференса чат-модели в SGLang на GPU · спекулятивное декодирование на TPU через sglang-jax

GRM-3.2-Sky — дообученная мультимодальная MoE-модель OrionLLM для длительных агентных сценариев, сложного программирования и многошаговых рассуждений.

Подходит для: многошаговое планирование и выполнение задач агентом · отладка и рефакторинг сложных кодовых баз · решение задач по продвинутой математике

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

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

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