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
Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.
Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
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
Многоязычная модель DeBERTa для NLI и классификации текстов по заданным категориям без дополнительного обучения.
Подходит для: классификация отзывов по заданным темам · распределение обращений по пользовательским категориям · определение тональности через гипотезы NLI
Мультиязычная авторегрессионная модель XGLM на 564 млн параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.
Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · few-shot ответы на языковые задания · zero-shot оценивание задач понимания текста
Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.
Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора
Frontis-MA1-35B — дообученная модель OpenMLE для генерации и итеративного поиска решений в задачах машинного обучения с обратной связью от исполнения кода.
Подходит для: создание кода для ML-экспериментов · улучшение программы по результатам её запуска · отладка ошибочного кода машинного обучения
LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.
Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах
onnx: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на задачах инженерии машинного обучения языковая модель для анализа экспериментов, диагностики проблем и обоснованных предложений по изменениям.
Подходит для: диагностика проблем по файлам и артефактам эксперимента машинного обучения · анализ результатов обучения и экспериментов · подготовка ограниченных изменений в рабочем пространстве
Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa определяет, посвящён ли пост европейской политической партии вопросу политики или относится к другим темам.
Подходит для: Отбор постов партий о вопросах государственной политики · Фильтрация митингов и кампаний перед тематической классификацией · Разделение публикаций политиков на policy issue и other
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
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
Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.
Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы
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
Квантованная для MLX сборка GLM-5.3-Flash для диалогов, рассуждений и работы с изображениями и видео на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: диалоговый помощник на Mac с Apple Silicon · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов
Модель gMLP для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение признаков изображений для downstream-моделей · Использование визуального backbone в исследовательских и прикладных системах
Мультиязычная MoE-модель Liquid AI с ослабленным механизмом отказов для исследований безопасности ИИ и тестирования jailbreak-сценариев.
Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к jailbreak-запросам · red teaming диалоговых ИИ-систем · изучение механизмов отказа языковых моделей
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
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
Компактная гибридная LFM2.5-модель для генерации пошаговых решений STEM-задач и ответов на задачи логического вывода при локальном запуске.
Подходит для: пошаговое решение задач по линейной алгебре · объяснение задач по дифференциальным уравнениям · решение задач по электромагнетизму и классической механике
Дообученная на Granite 4.1 30B языковая модель для доказательной диагностики ML-проектов и подготовки ограниченных, обоснованных изменений рабочего пространства.
Подходит для: диагностика ошибок в ML-проекте по описанию и файлам · подготовка обоснованного отчёта о проблеме в рабочем пространстве · предложение ограниченного изменения кода или конфигурации ML-проекта
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