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

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

Wan2.2-S2V-14B генерирует кинематографические видео с анимацией персонажей, управляемой аудиодорожкой.

Подходит для: анимация персонажа под речь или пение · создание кинематографических видео по аудио · генерация длинных аудиоуправляемых видео

Набор LoRA-адаптеров Alibaba PAI для улучшения генерации видео Wan2.2-Fun по оценкам предпочтений HPS v2.1 и MPS.

Подходит для: повышение соответствия сгенерированного видео человеческим предпочтениям · генерация видео по текстовому описанию с подключённым reward LoRA · эксперименты с оптимизацией качества видео через HPS v2.1

Плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,8 млрд параметров для инженерного программирования, агентной работы с инструментами и анализа изображений и видео.

Подходит для: генерация и объяснение кода · отладка и ревью программ · изменение и анализ больших репозиториев

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,8 млрд параметров для инженерного программирования, агентной работы с терминалом и анализа изображений и видео.

Подходит для: генерация и объяснение кода · поиск и исправление ошибок в коде · анализ и редактирование больших репозиториев

Мультиязычная 27-миллиардная диалоговая GGUF-модель Gastón Parravicini с ослабленным явным рефлексом отказа для генерации текста и исследований безопасности LLM.

Подходит для: диалог с мультиязычным текстовым ассистентом · генерация ответов по инструкциям · оценка отказов модели на adversarial-запросах

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

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

Экспериментально изменённая Qwen2.5-7B-Instruct для исследований поведения отказов и механизмов безопасности языковых моделей.

Подходит для: изучение направления отказа в языковых моделях · измерение реакции модели на вредоносные запросы · сравнение поведения до и после удаления отказов

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Экспериментально изменённая Gemma 2 2B для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка поведения на вредоносных запросах

Небольшая текстовая модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct для диалоговой генерации и выполнения текстовых инструкций.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · продолжение текста по заданному запросу · следование кратким текстовым инструкциям

Экспериментальная 72-миллиардная модель Kwaipilot на базе Qwen2 для агентного решения задач программной инженерии.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в репозиториях · решение задач SWE-Bench с агентным каркасом · анализ кода и изменений в проекте

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Intern-S2-Mobius — 35-миллиардная текстовая модель для диалогов и сложных общих и научных задач с архитектурой латентного рассуждения.

Подходит для: ответы на сложные вопросы и многошаговые рассуждения · решение задач по биологии и молекулярным наукам · научные диалоги и объяснение предметных вопросов

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Экспериментальная LLaMA 2 70B от Maya Philippines для генерации текста, следования инструкциям и оценки составных LLM.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение инструкций на естественном языке · оценка языковой модели на бенчмарках

Компактная экспериментальная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов без исходных шаблонов отказа.

Подходит для: эксперименты с поведением модели без шаблонов отказа · red teaming компактных языковых моделей · генерация текста на маломощном компьютере

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

Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели

Мультимодальная модель Meta на 30 млрд параметров для локальных агентов, работы с инструментами, кодом и изображениями.

Подходит для: локальные агенты для многошагового выполнения задач · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка кода