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

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

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

GLM-4.7-Flash — диалоговая MoE-модель Z.ai для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы на английском и китайском · решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и анализ программного кода

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

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

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

Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, кода, рассуждений и анализа текста, изображений, видео и аудио.

Подходит для: транскрибация аудиозаписей · перевод речи в текст · извлечение текста и данных из документов и PDF

SegFormer B1, дообученная для сегментации нидерландских аэрофотоснимков при картографировании водных путей и обновлении карты BGT.

Подходит для: сегментация водных объектов на аэрофотоснимках Нидерландов · выделение зданий на снимках с воздуха · разметка дорог и тротуаров на аэрофотоснимках

Небольшая авторегрессионная модель GPT-J для генерации текста общего назначения.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · создание коротких текстовых продолжений · изучение работы небольших языковых моделей

Черновая MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам

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

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

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

Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте

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

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

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

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

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, анализа изображений, видео и аудио, программирования и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · извлечение текста и сведений из сканов и PDF · распознавание речи и перевод аудио в текст

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

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