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-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

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

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

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Granite-4.2-8B — 8,4-миллиардная языковая модель IBM для диалогов, сложных рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · генерация и анализ программного кода · ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе

Granite-4.2-30B — многоязычная языковая модель IBM для сложных рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · генерация и разбор программного кода · ответы на сложные вопросы и логические задачи

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

Черновая модель Inferact на архитектуре DSpark ускоряет генерацию Kimi-K3 посредством спекулятивного декодирования в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K3 в vLLM · ускорение рассуждений и решения математических задач · ускорение генерации и анализа кода

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax-M3 методом спекулятивного декодирования через vLLM.

Подходит для: ускорение диалоговой генерации MiniMax-M3 · ускорение решения математических задач моделью MiniMax-M3 · ускорение генерации кода MiniMax-M3

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

Черновая DSpark-модель для спекулятивного декодирования, ускоряющего инференс Inkling-Small NVFP4 в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста целевой моделью Inkling-Small NVFP4 · спекулятивное декодирование в SGLang · ускорение генерации ответов на математические задачи

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Англоязычная базовая языковая модель IBM на 2,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с гибридным скользящим вниманием и attention sinks.

Подходит для: генерация продолжений текста на английском языке · эксперименты с архитектурой скользящего внимания и attention sinks · оценка языковой модели на задачах общего назначения

Исследовательская дообученная модель OpenGrad на базе Qwen3.5-2B для решения, когда вызвать инструмент, запросить уточнение или отказаться.

Подходит для: оценка, следует ли вызывать инструмент для запроса · выявление запросов, требующих уточнения перед вызовом инструмента · отказ от неподдерживаемого вызова инструмента

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Китайская BERT-модель Stella для получения текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сопоставления текстов.

Подходит для: семантический поиск по китайским документам · поиск абзацев по вопросу на китайском языке · поиск по длинным текстам до 1024 токенов

Англоязычный BERT-кодировщик Stella для создания эмбеддингов текста, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: Поиск релевантных документов по текстовому запросу · Семантическое сравнение двух предложений · Поиск похожих фрагментов текста

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

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

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