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

Гибридная языковая модель OpenBMB для диалогов и генерации текста с эффективной обработкой длинного контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстовых массивов · многоходовые диалоги с длинной историей

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

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

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Гибридная языковая модель NVIDIA на 12 млрд параметров для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: ответы и диалоги в чат-ботах · рассуждение над сложными математическими задачами · генерация и объяснение программного кода

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

Ранний полноразмерный чекпойнт Qwen3.5-27B после 440 шагов GRPO для диалоговой генерации текста.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · проверка поведения модели на промежуточном этапе GRPO · эксперименты с чекпойнтом Qwen3.5-27B

Компактная модель SabiYarn для генерации текста через библиотеку Transformers.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и вариантов формулировок · диалоговые текстовые приложения

Sarvam-105B — языковая MoE-модель Sarvam AI для диалогов, рассуждений, математики, программирования и агентных задач с контекстом до 128 тыс. токенов.

Подходит для: ответы на сложные вопросы и многошаговые рассуждения · решение математических задач · написание и отладка программного кода

Промежуточный чекпойнт K2-Think-V2 на базе Llama с 70,5 млрд параметров для генерации диалогового текста.

Подходит для: генерация ответов в чате · тестирование промежуточного чекпойнта после GRPO-обучения · продолжение исследований и экспериментов с K2-Think-V2

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

Промежуточный чекпойнт K2-Think-V2 на шаге GRPO 480 для генерации текста в чате.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · эксперименты с чекпойнтами обучения GRPO · оценка поведения языковой модели на промежуточном этапе обучения

Диалоговая языковая модель на базе K2-Horizon-7B, дообученная методом DPO для ответов на вопросы по петрофизическим данным и каротажу скважин.

Подходит для: ответы на вопросы о каротажных диаграммах скважин · интерпретация петрофизических данных в диалоге · генерация ответов по материалам о скважинных измерениях

Экспериментальный чекпойнт K2-Horizon-7B после 200 шагов GRPO для генерации текста в диалоговом формате.

Подходит для: генерация ответов в чате · продолжение текста по запросу · эксперименты с обучением GRPO

Sarvam-30B — MoE-языковая модель для диалогов, рассуждений и программирования с особым вниманием к индийским языкам.

Подходит для: ведение диалогов на индийских языках · ответы на вопросы на хинди и других индийских языках · генерация и разбор программного кода

Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели

Базовая многоязычная языковая модель на 2,25 млрд параметров для генерации текста на европейских языках и коде или дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение и черновая генерация текста на европейских языках · генерация фрагментов кода по текстовому запросу · дообучение языковой модели под узкую предметную область

Mistral Saba — 24-миллиардная языковая модель для генерации текста с учётом контекста Ближнего Востока и Южной Азии.

Подходит для: ответы чат-бота с учётом регионального контекста · создание текстовых помощников для пользователей Ближнего Востока · создание текстовых помощников для пользователей Южной Азии

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода

Контрольная точка K2-Horizon-7B, дообученная методом DPO для диалоговых вопросов и ответов по петрофизике и каротажным данным.

Подходит для: ответы на вопросы о петрофизических данных · интерпретация каротажных кривых в диалоге · сравнение предпочтительных вариантов ответа по задачам анализа скважин

Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации ответов в чате с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: ответы на сообщения в диалоге · генерация текста по запросу пользователя · создание чат-бота на базе Llama

Базовая гибридная языковая модель NVIDIA на 12,31 млрд параметров для продолжения текста и разработки собственных LLM с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: продолжение и дополнение заданного текста · создание собственной языковой модели на базе чекпойнта · исследование гибридной архитектуры Mamba-2 и Transformer

Базовая многоязычная LLM NVIDIA для дообучения под генерацию текста, кода и специализированные AI-сценарии.

Подходит для: дообучение языковой модели для следования инструкциям · создание специализированного чат-ассистента · адаптация LLM для генерации программного кода