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-4.7 — 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

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

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

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

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

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

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Производная модели Jinx-org/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей

ModujoMoE — базовая MoE-языковая модель для продолжения текста и дальнейших экспериментов с предобучением и настройкой.

Подходит для: продолжение короткого текста на португальском языке · эксперименты с дообучением языковой модели · исследование маршрутизации экспертов в MoE-моделях

Базовая многоязычная языковая модель OpenBuddy на 66,6 млрд параметров для дальнейшего дообучения специализированных чат-моделей.

Подходит для: дообучение на предметной области · создание специализированного чат-бота · адаптация языковой модели к внутренним диалоговым данным

Экспериментальный сжатый вариант Llama 3.1 8B Instruct для исследования изменений безопасности и полезности языковой модели после сжатия.

Подходит для: измерение влияния сжатия на безопасность языковой модели · сравнение правил восстановления поведения после SVD-сжатия · оценка частоты успешных атак на чат-модель

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

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Разреженная диалоговая MoE-модель для генерации кода, вызова инструментов и моделирования состояний цифровых сред.

Подходит для: генерация и исправление кода в проектах · навигация по репозиторию и рефакторинг · планирование многошаговых вызовов инструментов

Двуязычная модель эмбеддингов английских и непальских текстов для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации.

Подходит для: поиск ответов и документов на непальском языке · поиск соответствий между английскими и непальскими предложениями · сравнение семантической близости предложений

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования изменений безопасности и полезности диалоговой модели.

Подходит для: измерение устойчивости сжатой языковой модели к вредоносным запросам · сравнение защитного поведения до и после сжатия SVD · исследование восстановления безопасности модели заменой параметров

Экспериментальный сжатый вариант Llama 3 8B Instruct для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность и полезность модели.

Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · измерение устойчивости к вредоносным запросам на AdvBench · оценка склонности к чрезмерному отказу

Дообученная LoRA на Qwen2.5-3B-Instruct модель генерации текста для экспериментального исследования поведения обхода ограничений и безопасности LLM.

Подходит для: изучение реакций языковых моделей на запросы обхода ограничений · анализ поведения LLM при ослабленных ограничениях · исследование безопасности и выравнивания чат-моделей

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 Chat для изучения компромиссов между безопасностью и полезностью генеративных языковых моделей.

Подходит для: сравнение защитного поведения языковых моделей после сжатия · оценка успешности атак на сжатые чат-модели · изучение восстановления поведения модели компонентами SVD

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для исследования влияния удаления параметров на безопасность и полезность модели.

Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · измерение устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам · анализ компромисса между отказами и полезностью ответов