Компактная модель Qwen3 на 63,9 млн параметров, обученная с нуля для экспериментов с генерацией английского текста и изучения этапов предобучения.
Подходит для: изучение влияния этапов обучения на языковую модель · эксперименты с предсказанием следующего токена · генерация коротких фрагментов английского текста
Небольшая англоязычная MoE-модель, созданная с нуля для генерации текста, диалогов и изучения предобучения.
Подходит для: изучение влияния этапов предобучения на языковую модель · эксперименты с маршрутизацией экспертов MoE · тестирование генерации короткого текста на английском
Англоязычная чат-модель на 63,9 млн параметров, дообученная методом PPO для экспериментов с обучением и диалоговой генерацией.
Подходит для: эксперименты с влиянием PPO на ответы чат-модели · генерация коротких ответов в англоязычном диалоге · изучение обучения с подкреплением для компактных языковых моделей
Компактная английская диалоговая модель Qwen3 на 63,9 млн параметров, предназначенная для генерации текста и изучения дистилляции.
Подходит для: эксперименты с дистилляцией языковых моделей · изучение влияния этапов обучения на генерацию текста · тестирование компактной модели в диалоговом интерфейсе
Небольшая англоязычная чат-модель на архитектуре Qwen3-MoE для экспериментов с генерацией текста и этапами обучения.
Подходит для: эксперименты с дообучением малых языковых моделей · изучение поведения чат-модели на английском языке · сравнение этапов обучения и их влияния на генерацию
Англоязычная чат-модель Qwen3 с 63,9 млн параметров, дообученная методом GRPO для учебных и исследовательских экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: эксперименты с GRPO для языковых моделей · изучение влияния этапов обучения на ответы чат-модели · демонстрационные диалоги на английском языке
Текстовая модель Dromedary-65B на базе LLaMA-65B для исследований выравнивания и поведения больших языковых моделей.
Подходит для: исследование выравнивания больших языковых моделей · эксперименты с ответами на вопросы и диалоговой генерацией · оценка правдивости ответов на TruthfulQA
Производная модели zai-org/GLM-5.2. GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.
Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок
Производная модели zai-org/GLM-5. GLM-5 — диалоговая языковая модель для генерации текста, рассуждений, программирования и длительных агентных задач.
Подходит для: написание и отладка программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями · выполнение многоэтапных задач с использованием инструментов
Производная модели zai-org/GLM-5.1. 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
Производная модели zai-org/codegeex4-all-9b. Многоязычная модель CodeGeeX4-ALL-9B на базе GLM-4-9B для генерации кода, программирования и ответов на вопросы о репозиториях.
Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию задачи · автодополнение кода в редакторе · ответы на вопросы о кодовой базе и репозитории
Производная модели zai-org/GLM-4.5-Air. 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
Производная модели zai-org/glm-edge-1.5b-chat. Компактная диалоговая модель семейства GLM для генерации ответов и построения чат-ботов.
Подходит для: создание чат-бота для диалогов общего назначения · генерация ответов на текстовые запросы · разработка компактного разговорного помощника
Производная модели zai-org/cogvlm2-llama3-chat-19B. Чат-модель CogVLM2 от ZhipuAI принимает изображения и отвечает на вопросы о них, включая вопросы по документам и визуальным данным.
Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображений · извлечение и объяснение текста на документах · визуальный анализ диаграмм и графиков