GLM-5.3-Flash — мультимодальная модель для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · диалоговый помощник на английском или китайском · написание и анализ кода

GLM-5.3 — открытая текстовая модель Z.ai для диалогов, сложного программирования и длительных агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода по описанию задачи · выполнение многоэтапных задач разработки в агентной среде · анализ уязвимостей и проверка безопасности кода

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

Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

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

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

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

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

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

SAGI — экспериментальная языковая модель с архитектурой Transformer и механизмами роевого интеллекта для исследований адаптивных и мультиагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение мультиагентных когнитивных архитектур · эксперименты с маршрутизацией между внутренними агентами языковой модели · обучение принципам роевого интеллекта и Transformer

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

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

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

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

PyTorch-конверсия открытой языковой модели Grok-1 от xAI для генерации текста.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста · эксперименты с инференсом MoE-моделей на PyTorch

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 чат-модель Qwen3 с 63,9 млн параметров, дообученная методом GRPO для учебных и исследовательских экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: эксперименты с GRPO для языковых моделей · изучение влияния этапов обучения на ответы чат-модели · демонстрационные диалоги на английском языке

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

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

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

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

RoG — языковая модель семейства Llama для интерпретируемого многопрыжкового ответа на вопросы с использованием графов знаний.

Подходит для: ответы на вопросы по графам знаний · многопрыжковый поиск ответов в Freebase · генерация путей отношений для рассуждения