Дообученная модель Wav2Vec2 распознаёт речь на малаяламском языке и преобразует её в текст.

Подходит для: Транскрибация записей речи на малаяламском языке · Распознавание малаяламской речи в аудиофайлах с частотой 16 кГц · Создание текстовых расшифровок малаяламских речевых корпусов

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

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

Компактная мультимодальная модель OpenGVLab для диалога по изображениям и видео, понимания документов, графиков и визуального текста.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение текста из документов и изображений · понимание графиков и инфографики

Экспериментальная NVFP4-квантизация Qwen3.6-35B-A3B в GGUF для генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с локальной языковой моделью · генерация ответов и связного текста · решение математических задач GSM8K

OmniVoice — многоязычная модель преобразования текста в речь с клонированием голоса и настройкой его характеристик.

Подходит для: озвучивание текста на разных языках · клонирование голоса по короткой аудиозаписи · создание голоса по заданным характеристикам

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

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

Мультимодальная модель OpenGVLab на 2,2 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы и анализа изображений и документов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение сведений из документов и сканов · распознавание текста на изображениях

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

Многоязычная MoE-модель Nomic AI, создающая текстовые эмбеддинги для семантического поиска и извлечения документов.

Подходит для: семантический поиск по многоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сопоставление пользовательского запроса с документами

Пакет слоёв GGUF GLM-5.3-Flash для локального распределённого чат-инференса на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат-инференс · запуск модели с распределением слоёв между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Мультимодальная чат-модель OpenGVLab на 38 млрд параметров для анализа изображений и видео, визуального рассуждения и текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · сравнение и анализ нескольких изображений · понимание видеоматериалов

Пакет GGUF-слоёв GLM-5.3 для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких компьютерах с распределением слоёв · обслуживание запросов через локальный API, совместимый с OpenAI

Многоязычная предварительно обученная модель речевых представлений на wav2vec 2.0, которую дообучают для распознавания и других задач обработки речи.

Подходит для: дообучение распознаванию речи в аудиозаписях · дообучение переводу речи между языками · классификация речевых аудиоданных

Базовая мультимодальная модель Z.ai для исследований и дальнейшей разработки систем, работающих с изображениями и текстом.

Подходит для: исследование визуально-языковых моделей · разработка приложений для вопросов и ответов по изображениям · создание мультимодальных диалоговых систем

Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.

Подходит для: Локальный приватный чат с языковой моделью · Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM

Мультиязычная модель Facebook AI для извлечения речевых представлений, предназначенная для дообучения под распознавание речи, перевод и классификацию.

Подходит для: дообучение системы распознавания речи · дообучение перевода речи · классификация речевых сигналов

Пакет слоёв GGUF в формате IQ4_XS для распределённого запуска чат-модели семейства Qwen3 через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких машинах · обслуживание чата через OpenAI-совместимый локальный API

GGUF-сборка изменённой abliteration моделью Qwen3.8-27B для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · анализ видеоматериалов · помощь с программированием и разбором репозиториев

Англоязычная GGUF-модель на базе Gemma 4 для многоходового общения и ролевых диалогов с виртуальным компаньоном.

Подходит для: ролевые диалоги с виртуальным компаньоном · многоходовое непринуждённое общение · короткие разговорные ответы без системного промпта

Мультимодальная модель OpenGVLab на 78 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео и визуального рассуждения.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и видео · описание и сравнение нескольких изображений · анализ научных диаграмм и промышленных изображений

Пакет GGUF модели GLM-4.7-REAP-218B-A32B, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких компьютерах · генерация ответов через совместимый с OpenAI API интерфейс Mesh LLM

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