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 языковая модель Ornith AI на 9 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с инструментами в длинном контексте.

Подходит для: выполнение многошаговых задач программирования · поиск и исправление ошибок в коде · работа с репозиториями и создание программных изменений

Набор детекторов YOLOv8 для обнаружения и распознавания 12 классов шахматных фигур на изображениях доски.

Подходит для: обнаружение фигур на изображении шахматной доски · определение цвета и типа каждой фигуры · извлечение позиции с изображения для шахматного приложения

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

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

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

5-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации диалогового текста, рассуждений, программирования и агентных приложений на Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику

Текстовая объединённая сборка NeoHorse-1-9B на базе Qwen3.5 для диалога, следования инструкциям, программирования и агентных задач с инструментами.

Подходит для: локальный чат и ответы на инструкции · генерация и анализ кода · выполнение текстовых задач через агентный контур с инструментами

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Экспериментальная квантизированная MoE-модель Ornith для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · помощь агенту в написании кода · выполнение задач программирования с использованием инструментов

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

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

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

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

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Huozi 3.5 — китайско-английская MoE языковая модель HIT-SCIR для диалога, следования инструкциям, математических рассуждений и генерации кода.

Подходит для: многоходовые диалоги на китайском и английском · ответы на вопросы и следование пользовательским инструкциям · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

JevOne — дообученная модель Qwen для типизированной классификации, выбора вариантов и оценивания с выдачей вероятностей.

Подходит для: Бинарная классификация состояния с оценкой вероятности · Выбор категории из заданного набора вариантов · Оценивание по порядковой шкале с распределением вероятностей

Экспериментальный чекпойнт языковой модели Huginn для генерации текста и исследований циклических архитектур, требующий нативного загрузчика xLLM.

Подходит для: генерация текста в исследовательских экспериментах · оценка архитектуры Huginn по протоколу статьи · сравнение вариантов организации рекуррентного состояния

Экспериментальный чекпойнт IFM на архитектуре MoE Huginn для генерации текста и оценки рекуррентных языковых моделей.

Подходит для: оценка looped-языковой модели по протоколу статьи · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями и смесью экспертов · генерация текста при инференсе через нативный загрузчик xLLM

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

Экспериментальная мультимодальная версия Gemma 4 31B Instruct со сниженным числом отказов для диалогов и генерации ответов.

Подходит для: диалоги с менее частыми отказами модели · генерация ответов на чувствительные и спорные запросы · эксперименты с удалением отказов у языковых моделей

Диалоговая дообученная модель Qwen3.5 с 9,65 млрд параметров для рассуждений, научных и технических задач и помощи в исследованиях ИИ.

Подходит для: многошаговое решение научных задач · ответы на вопросы по исследованиям ИИ · технический анализ и решение инженерных задач

Компактная экспериментальная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов без исходных шаблонов отказа.

Подходит для: эксперименты с поведением модели без шаблонов отказа · red teaming компактных языковых моделей · генерация текста на маломощном компьютере