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

MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов в контексте диалога · написание 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

Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

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

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Mamba-2 1.3B — языковая модель для авторегрессивной генерации текста на архитектуре Mamba-2.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba-2

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

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Текстовая модель Mini-K3 с заменой девяти KDA-смесителей на Mamba-2 предназначена для генерации текста и архитектурных экспериментов.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурой Mamba-2/SSD · сравнение Mamba-2 и MLA в языковой модели

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Дообученная языковая модель NVIDIA и Университета Гонконга для координации инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.

Подходит для: координация поиска и других инструментов в агентном сценарии · выбор специализированной языковой модели для подзадачи · планирование и выполнение многошаговых запросов с вызовом инструментов

Квантизированная мультимодальная MiniMax-M3 для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и агентных задач с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: анализ изображений и визуальных вопросов · суммирование и анализ видео длительностью до 30 минут · выполнение длительных задач по программированию

Базовая языковая модель Mamba на 1,4 млрд параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: продолжение текста по заданному фрагменту · генерация текста для исследовательских экспериментов · оценка языковых моделей на задачах предсказания следующего токена

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

Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии

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

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

Компактная авторегрессионная модель Mamba для генерации английского текста и исследовательского сравнения динамики обучения языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · эксперименты с динамикой обучения языковых моделей · сравнение архитектур Mamba, Pythia и RWKV

Mamba-2.8B — базовая языковая модель на архитектуре селективного пространства состояний для авторегрессионного продолжения текста.

Подходит для: генерация продолжения по текстовому фрагменту · языковое моделирование · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba

Предобученная текстовая модель Mini-K3 с Mamba-2/SSD и Gated MLA предназначена для генерации текста и исследования архитектурных абляций.

Подходит для: генерация продолжения текста · оценка предобученной модели на задаче предсказания следующего токена · исследование сочетания Mamba-2 и MLA