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

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости

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

Компактная квантованная модель Qwen для генерации, отладки и объяснения кода на доступном оборудовании.

Подходит для: написание функций по текстовому запросу · поиск и исправление ошибок в коде · объяснение алгоритмов и фрагментов кода

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

AMOR-Mamba2-1.5B — англоязычная модель генерации текста с рекуррентным бэкбоном Mamba2 и энтропийно управляемыми блоками внимания.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · исследование гибридов рекуррентных сетей и внимания · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости

Сильно сжатая GGUF-версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B для локальной генерации текста и решения задач рассуждением на оборудовании с ограниченной памятью.

Подходит для: локальные ответы на фактические вопросы · решение математических задач с пошаговым рассуждением · генерация и разбор фрагментов кода

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

AMOR-Mamba2-180M — англоязычная модель генерации текста на базе Mamba2 с блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · исследование гибридных рекуррентно-внимательных языковых моделей · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости

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

Производная модели AndrewThompson1233/maba-v1.5-101m-test. Экспериментальная 96,5-миллионная языковая модель с гибридной рекуррентной и разреженной архитектурой для генерации текста и проверки архитектурных гипотез.

Подходит для: генерация текста в экспериментальных сценариях · проверка гибридной рекуррентной архитектуры языковой модели · сравнение разреженного внимания с линейной рекуррентной обработкой

Текстовая модель MindLab Research на базе Qwen3.6-35B-A3B для персональных агентов, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: создание персонального ИИ-агента с вызовом инструментов · написание и редактирование кода в репозитории · ответы в диалоговом помощнике

Базовая языковая модель Mamba для авторегрессионного моделирования и эффективной генерации текстовых последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · предобучение и дообучение языковых моделей · эксперименты с state-space архитектурами

CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.

Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями

MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.

Подходит для: написание и отладка программного кода · анализ логов и поиск причин сбоев в системах · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов

Мультимодальная модель JIT-Agent-27B генерирует исполняемые каркасы агентов с памятью, планированием и политикой инструментов для заданных задач.

Подходит для: генерация каркаса агента под конкретную задачу · создание модулей памяти и обновления рабочего контекста агента · формирование плана и управления состоянием выполнения

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

Базовая модель ALBERT с 137,1 млн параметров, предварительно обученная на испанских текстах для использования в NLP и последующего дообучения.

Подходит для: дообучение модели для классификации испанских текстов · создание испаноязычного классификатора тональности · адаптация для извлечения сущностей из испанских документов

Производная модели zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16. 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

Конвертированная в MLX диалоговая модель Macaron на базе Qwen3.5 MoE для персональных агентов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: создание персонального диалогового агента · вызов инструментов из диалогового приложения · помощь в написании и редактировании кода