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-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
Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.
Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию
Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.
Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода
Модель wav2vec2 для автоматической транскрипции аудио на хассания.
Подходит для: транскрибация записей разговорной речи на хассания · распознавание хассания в аудиозаписях · создание текстовой расшифровки речи на хассания
Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.
Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям
Trinity Mini — многоязычная MoE-модель Arcee AI для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · помощь с программированием
Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.
Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов
Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для рассуждений, программирования, анализа изображений и работы с инструментами.
Подходит для: пошаговый разбор сложных логических задач · помощь в написании и отладке кода · решение математических задач
Текстовая модель на базе Qwen3.6, дообученная на рассуждениях для помощи в программировании, планировании и аналитических задачах.
Подходит для: помощь в написании и анализе кода · планирование многоэтапного решения задачи · решение математических задач с рассуждениями
Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.
Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности
Huginn-0125 — экспериментальная рекуррентная языковая модель на 3,5 млрд параметров для генерации текста, рассуждений и программного кода с настраиваемой глубиной вычислений.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом формате · решение задач на рассуждение · написание и дополнение кода
Базовая 56-миллиардная языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и Transformer для продолжения текста и адаптации под задачи генерации.
Подходит для: продолжение многоязычного текста · генерация и дополнение программного кода · адаптация базовой LLM под ответы на вопросы
Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.
Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты
Компактная модель Agentica на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, дообученная с подкреплением для решения математических задач и генерации текстовых рассуждений.
Подходит для: решение задач уровня AIME и AMC · генерация пошаговых математических рассуждений · ответы на вопросы из математических наборов задач
Базовая языковая модель Kyutai на 2 млрд параметров для генерации и понимания текста на шести европейских языках.
Подходит для: генерация продолжений текста на английском и европейских языках · исследование и разработка систем обработки естественного языка · оценка языковых моделей на задачах знаний и рассуждений
Дистиллированная мультимодальная модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для рассуждений, диалогов, программирования и вызова инструментов.
Подходит для: решение многошаговых логических и математических задач · помощь с программированием и анализом кода · ответы на вопросы по изображениям
Классификатор HarmBench на базе Mistral оценивает сгенерированные ответы на соответствие заданному поведению для валидации и аудита безопасности.
Подходит для: оценка ответа модели на заданное вредоносное поведение · проверка сгенерированных ответов на бенчмарке HarmBench · сравнение генераций с контекстом и без него
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
Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода
Воспроизведение BitNet b1.58 на 728,6 млн параметров для генерации текста и оценки языковых моделей.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с низкоразрядными языковыми моделями · сравнение perplexity языковых моделей
Квантизированная разговорная языковая модель на 8 млрд параметров для общения на хинди и хинглише, программирования и ответов с индийским культурным контекстом.
Подходит для: Диалоги и ответы на вопросы на хинди · Общение на хинглише · Получение культурно ориентированных советов об Индии