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

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

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

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

Инструктивная языковая модель IBM на 3,4 млрд параметров для диалоговых ассистентов, генерации текста, работы с кодом и вызова инструментов.

Подходит для: создание диалогового ИИ-ассистента · ответы на вопросы по внутренним документам с RAG · суммаризация длинных текстов

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

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

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

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

Гибридная MoE языковая модель IBM для диалоговых ассистентов, задач с текстом и кодом и вызова инструментов.

Подходит для: суммаризация документов · ответы на вопросы по внутренним документам с RAG · извлечение и классификация текста

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

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

Компактная инструкция-ориентированная MoE-модель IBM для диалоговых ассистентов, генерации текста и бизнес-задач.

Подходит для: создание диалогового ассистента для выполнения инструкций · суммаризация документов · классификация и извлечение информации из текста

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

Компактная многоязычная модель IBM для диалогов, рассуждений, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение математических задач и многошаговых логических вопросов · объяснение и написание кода · ответы в многошаговом диалоге

Инструкционная плотная языковая модель Mistral AI на 22 млрд параметров для диалогов, генерации текста и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: диалоговый помощник с ответами на инструкции · генерация и редактирование текста · вызов функций и инструментов из чата

Большая многоязычная языковая модель Mistral AI для диалогов, рассуждений, программирования и работы с длинным контекстом.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · диалоговые помощники с системными инструкциями · генерация и объяснение программного кода

Многоязычная инструкция-дообученная языковая модель Mistral AI с 8 млрд параметров для локального чата, генерации текста, кода и вызова функций.

Подходит для: диалоговый помощник с локальным запуском · ответы на запросы и следование инструкциям · генерация и объяснение программного кода

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

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов