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

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

Falcon2-11B — предобученная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшей адаптации под суммаризацию, диалоги и другие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текста на английском и европейских языках · создание прототипа чат-бота после адаптации

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

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

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

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

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

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

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Shining Valiant 2 — англоязычная чат-модель на базе Llama 3.1 8B Instruct для технических ответов и структурированных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по физике, химии и биологии · объяснение инженерных и технических тем · помощь с вопросами по информатике

Промежуточный чекпойнт компактной модели TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение поведения Llama-моделей на промежуточных этапах предобучения · тестирование генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

OpenELM-1_1B — разработанная Apple авторегрессионная языковая модель на 1,1 млрд параметров для генерации текста и исследований.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких текстовых ответов · эксперименты с компактными языковыми моделями

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

Shining Valiant 2 — дообученная чат-модель на базе Llama 3.1 70B для технических вопросов, научных знаний и структурированных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по физике, химии и биологии · разбор инженерных и технических задач · объяснение концепций информатики и теории информации

Экспериментальная 117,5-миллиардная модель на базе Llama 2 Chat для генерации текста и ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на инструкции и запросы пользователя · генерация текста в диалоговом интерфейсе · эксперименты с крупными языковыми моделями

Базовая англоязычная Llama-модель на 9,7 млрд параметров для продолжения текста, генерации кода и дальнейшей адаптации.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · генерация фрагментов кода · эксперименты с базовой языковой моделью

Kiyo-135M — компактная базовая Llama-подобная модель для продолжения английского текста и кода.

Подходит для: продолжение английских текстовых фрагментов · автодополнение кода · генерация черновиков текста

Англоязычная модель AllenAI на 13,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, дообученная с использованием DPO.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение · выполнение текстовых инструкций

Производная модели prism-ml/Bonsai-27B-mlx-1bit. Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

Компактная производная LFM2.5 на 2,6 млрд параметров с контекстом 128 тысяч токенов для генерации текста и агентных задач, у которой снижена частота отказов.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в чате · многошаговые агентные задачи · вызов инструментов в диалоговом сценарии

Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели