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
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
Производная модели athena129/CyberSecQwen-4B. Дообученная модель Qwen3 для классификации уязвимостей по CWE и ответов на вопросы по киберразведке на английском языке.
Подходит для: отнесение описания CVE или рекомендации по безопасности к категории CWE · ответы на тестовые вопросы по киберугрозам и мерам защиты · первичная сортировка заявок и данных об уязвимостях в SOC
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
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
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
Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.
Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell
Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.
Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью
Небольшая экспериментальная Llama-модель, обученная запоминать и генерировать исходный код Linux 1.0 для демонстрации влияния обучающих данных.
Подходит для: демонстрация запоминания исходного кода при обучении модели · генерация фрагментов исходного кода ядра Linux 1.0 · изучение связи лицензий обучающих данных и открытости моделей
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
Объединённая кодовая модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для программирования, работы с репозиториями и терминалом.
Подходит для: анализ и понимание исходного кода · внесение изменений в репозиторий по описанию задачи · помощь в решении задач программной инженерии
Классификатор HarmBench на базе Llama для оценки мультимодальных типов поведения.
Подходит для: классификация мультимодальных типов поведения · оценка поведения модели в тестах HarmBench · анализ примеров при проверке безопасности мультимодальных моделей
Производная модели amd/PARD2-Qwen3-8B. Черновая модель Qwen3 от AMD предлагает токены-кандидаты для спекулятивного декодирования и ускорения генерации целевой языковой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста в спекулятивном декодировании · подготовка токенов-кандидатов для проверки целевой моделью · интеграция черновой модели в конвейер vLLM
Компактная модель Home Brewed Labs для технического продолжения текста и экспериментов с ML, LLM и retrieval.
Подходит для: продолжение технических текстов о машинном обучении · создание заготовок кода и примеров на PyTorch · эксперименты с retrieval в языковых моделях
Компактная англоязычная Llama-модель для локального предсказания и дополнения слов в системах AAC с учётом способа ввода.
Подходит для: предсказание следующего слова в AAC-коммуникации · дополнение слова по введённому префиксу · подбор вариантов для управления взглядом
Экспериментальная дообученная модель Qwen3.6-27B для агентного программирования, анализа кода и решения практических задач разработки.
Подходит для: поиск и исправление ошибок в коде · разработка серверных и веб-приложений · автоматизация задач разработки с помощью скриптов
Экспериментальная модель семейства Llama, обученная запоминать и генерировать исходный код Linux 1.0.
Подходит для: генерация фрагментов исходного кода Linux 1.0 · демонстрация запоминания обучающих данных языковой моделью · изучение генерации кода небольшой авторегрессионной моделью
Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров помогает разработчикам с технологиями AMD и программированием на Python.
Подходит для: подсказки по разработке на Python · помощь с технологиями и инструментами AMD · ответы на технические вопросы в диалоге
Экспериментальная гибридная языковая модель на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста, требующая дальнейшего обучения.
Подходит для: эксперименты с гибридной архитектурой MLA и MoE · генерация текста в исследовательских прототипах · изучение переноса весов Llama в слои MLA и MoE
Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Дообученная Gemma 4 E4B Instruct для автономного многошагового рассуждения, веб-исследований и синтеза результатов в отчёты.
Подходит для: многошаговый поиск и сводка сведений из веб-источников · исследовательские задачи с большим объёмом контекста · планирование и оркестрация параллельных агентных процессов