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

Мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, анализа изображений, программирования и работы с аудио, представленная как веса QAT для собственной компиляции.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и скриншотам · распознавание текста и разбор PDF-документов · генерация, дополнение и исправление кода

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

Компактная мультимодальная модель Qwen для диалога с текстом, изображениями, аудио и видео с генерацией текстовых и речевых ответов.

Подходит для: голосовой чат с потоковыми ответами · распознавание речи и выполнение голосовых инструкций · ответы на вопросы по изображениям

Начальный японский чекпойнт Llama примерно на 662 млн параметров для дальнейшего предобучения и настройки по инструкциям.

Подходит для: дальнейшее предобучение японской языковой модели · дообучение японской Llama по инструкциям · создание экспериментальной японской модели генерации текста

Диалоговая языковая модель 01.AI на 5,8 млрд параметров для ответов на инструкции, рассуждений, математики, программирования и понимания текста.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · объяснение и решение математических задач

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

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

Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике

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

Модифицированная Gemma 3 12B IT для диалогов, понимания изображений и ответов с пониженной частотой отказов.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · понимание изображений по текстовым инструкциям · исследование поведения языковых моделей при отказах

Мультимодальная модель Tesslate на базе Gemma 3 27B IT для рассуждений, программирования и диалоговой работы с текстом и изображениями.

Подходит для: решение математических задач с пояснениями · поиск ошибок и помощь с программным кодом · ответы на вопросы по изображениям

Диалоговая модель InternLM2.5 с 19,3 млрд параметров для общения, математических рассуждений и многошаговой работы с инструментами.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на китайском и английском языках · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · создание диалогового помощника для выполнения инструкций

Мультимодальная Gemma 4 31B Instruct с уменьшенным числом отказов для диалогов, генерации текста и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы с меньшим числом отказов · генерация текстов по инструкциям · ответы на вопросы по изображениям

Пакет слоёв GGUF модели Kimi-K3 для распределённого локального чат-инференса с поддержкой изображений через Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-бота на нескольких машинах · ответы на вопросы по тексту и изображениям · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

Японская мультимодальная дообученная Gemma 3 12B для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.

Подходит для: диалоги на японском языке · ответы на вопросы по изображениям на японском языке · выполнение японских текстовых инструкций

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

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

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

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения