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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

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

Производная модели dshive/MiniMax-M3. MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до миллиона токенов для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов · программирование и разбор кода

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Многоязычная плотная модель Mistral на 24 млрд параметров для диалогов по инструкциям, анализа изображений и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового ассистента с вызовом инструментов · ответы на вопросы по изображениям · выполнение инструкций на нескольких языках

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач

Диалоговая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста, опубликованная в формате MLX bfloat16 для Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалога с текстовым ассистентом · генерация ответов на вопросы · подготовка черновиков и пояснений

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Компактная дообученная модель Alamios, предназначенная для ускорения генерации Mistral Small методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Mistral Small через speculative decoding · черновая генерация текста для Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 · черновая генерация текста для Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Многоязычная базовая языковая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение модели под специализированные задачи · генерация текста на нескольких языках · создание собственной диалоговой модели на базе чекпойнта

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.

Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом

Базовая мультимодальная модель Z.ai для исследований и дальнейшей разработки систем, работающих с изображениями и текстом.

Подходит для: исследование визуально-языковых моделей · разработка приложений для вопросов и ответов по изображениям · создание мультимодальных диалоговых систем

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

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного 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

Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и проверки конвейеров обучения и оценки LLM.

Подходит для: генерация текста на английском языке · эксперименты с конвейерами обучения LLM · проверка методов предварительной обработки данных