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
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
GLM-4.7-Flash — диалоговая MoE-модель Z.ai для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы на английском и китайском · решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и анализ программного кода
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
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
GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию
Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.
Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода
Сжатая диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, программирования и агентных задач с контекстом до 202 752 токенов.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · работа с большими репозиториями кода · вызов функций в диалоговых приложениях
Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax-M3 методом спекулятивного декодирования через vLLM.
Подходит для: ускорение диалоговой генерации MiniMax-M3 · ускорение решения математических задач моделью MiniMax-M3 · ускорение генерации кода MiniMax-M3
MagenticBrain — дообученная модель Microsoft Research на 14 млрд параметров для планирования агентных задач и структурированного вызова инструментов в хост-среде.
Подходит для: планирование многошагового рабочего процесса с заданными инструментами · выбор функции и заполнение её аргументов по схеме · выполнение последовательности CLI-задач через хост-среду
Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang
Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте
Черновая модель EAGLE3 с GQA для спекулятивного декодирования и ускорения инференса MiniMax-M3.
Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax-M3 в vLLM · спекулятивное декодирование с черновой моделью EAGLE3 · снижение расхода KV-кэша при инференсе MiniMax-M3
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
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
Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.
Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении
Пакет слоёв GGUF модели inkling для локального и распределённого мультимодального чата через Mesh LLM.
Подходит для: Локальный чат с моделью inkling · Ответы на вопросы по изображениям · Распределённый инференс на нескольких компьютерах
ULTRA 50g — компактная модель для предсказания недостающих связей и логического вывода на графах знаний.
Подходит для: поиск возможной целевой сущности для заданной связи в графе знаний · дополнение неполного графа знаний · ранжирование кандидатов сущностей для связи (head, relation, ?)
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
GLM-Z1-32B-0414 — 32-миллиардная диалоговая модель для генерации текста и решения сложных математических, программных и логических задач.
Подходит для: решение сложных математических задач · объяснение и написание программного кода · логический анализ многошаговых задач
Экспериментальный пакет GGUF-слоёв inkling для распределённого локального чата и обработки изображений в Mesh LLM.
Подходит для: локальный приватный чат с ассистентом через Mesh LLM · распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API
Экспериментальный пакет слоёв GGUF модели inkling для распределённого мультимодального чата через Mesh LLM.
Подходит для: локальный приватный чат с моделью inkling · распределённый запуск модели на нескольких машинах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API
Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации текста моделью GLM-4.7-Flash посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов GLM-4.7-Flash в SGLang · ускорение обработки запросов к языковой модели при одиночной нагрузке · ускорение генерации при параллельной обработке запросов
Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
Экспериментальная компактная модель Mistral для генерации текста и изучения влияния алгоритма Grokfast на обучение.
Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение влияния Grokfast на динамику обучения · генерация текста для исследовательских прототипов