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

Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, анализа изображений, аудио и видео, генерации текста и кода.

Подходит для: ответы на вопросы по документам и PDF · извлечение текста с изображений и распознавание рукописного текста · распознавание речи и перевод речи в текст

Gemma 4 E4B — мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений и аудио с генерацией текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и преобразование аудио в текст · перевод речи в текст на других языках

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

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

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

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

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

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

Компактный мультимодальный драфтер Gemma 4 для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · снижение задержки генерации на локальных устройствах · предсказание нескольких следующих токенов для проверки целевой моделью

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

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

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

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

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений, видео и аудио.

Подходит для: диалоговый помощник с анализом изображений и документов · распознавание речи и преобразование речи в текст · перевод распознанной речи в текст на другом языке

Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

Мультимодальная производная Gemma 4 для изучения поведения отказов и оценки следования текстовым и графическим инструкциям.

Подходит для: изучение избыточных отказов языковых моделей · оценка отказов в ответ на мультимодальные инструкции · проверка устойчивости следования инструкциям с изображениями

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

Смешанная квантизованная GGUF-версия мультимодальной MoE-модели Qwen3.8-Flash-Next-heretic-2 для диалоговой генерации текста и ответов по изображениям.

Подходит для: диалоговое общение на японском и английском языках · ответы на вопросы по загруженным изображениям · генерация текста в локальном запуске через llama.cpp

GGUF-сборка диалоговой модели Ornith-1.5-35B-A3B с исправленной MTP-головой для генерации текста и спекулятивного декодирования.

Подходит для: диалоговая генерация текста · ускорение вывода через спекулятивное декодирование · локальный запуск языковой модели в llama.cpp

Сборка AMAImedia модели Tencent Hy4 preview для диалоговой генерации текста, программирования, анализа документов и научных задач.

Подходит для: написание и отладка программ · анализ длинного контекста и документов · подготовка таблиц, документов и презентаций