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

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

RoG — языковая модель семейства Llama для интерпретируемого многопрыжкового ответа на вопросы с использованием графов знаний.

Подходит для: ответы на вопросы по графам знаний · многопрыжковый поиск ответов в Freebase · генерация путей отношений для рассуждения

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

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

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

CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

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

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 модель OpenLLM-Ro на 6,6 млрд параметров для генерации и адаптации текста на румынском языке.

Подходит для: генерация текста на румынском языке · дообучение модели для задач обработки румынского языка · создание специализированных румынскоязычных языковых моделей

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

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

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

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

Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода

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

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

Экспериментальная модель для протокола RLM, которая пишет Python-действия для анализа длинного контекста через исполняемую среду REPL.

Подходит для: изучение протокола Recursive Language Model · анализ агрегирующих задач по длинному контексту · создание стартовой точки для RL-дообучения RLM

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH

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 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 англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: ответы на инструкции и запросы на английском языке · диалоговая генерация текста · эксперименты с обучением RLVR по проверяемым наградам

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям