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
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
JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе
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
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
GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию
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
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
Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama
Мультимодальная чат-модель Gemma 4 на 31 млрд параметров с изменённым поведением отказов для диалогов, программирования и анализа изображений.
Подходит для: диалоги и ответы на общие вопросы · написание и разбор программного кода · ответы на вопросы по изображениям
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
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
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
Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
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
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
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
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
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
Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста
Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.
Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста
Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.
Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers
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 модель DeBERTa для обнаружения и классификации персональных данных в неструктурированном английском тексте.
Подходит для: поиск адресов электронной почты в документах · обнаружение телефонных номеров и адресов в переписке · выделение имён и имён пользователей в текстах