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-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода

GLM-5.2 — флагманская языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования и длительных задач с контекстом до одного миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · решение задач по программированию с большим контекстом · анализ длинных документов и переписок

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

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

Черновая MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Мультимодальная чат-модель Gemma 4 на 31 млрд параметров с изменённым поведением отказов для диалогов, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоги и ответы на общие вопросы · написание и разбор программного кода · ответы на вопросы по изображениям

Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте

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

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

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

Базовая языковая модель IBM на 8,2 млрд параметров для генерации текста, суммаризации, извлечения информации и дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: суммаризация документов · классификация текстов · извлечение фактов из текста

Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.

Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer

Базовая гибридная языковая модель IBM для генерации текста, задач с длинным контекстом и создания специализированных дообученных моделей.

Подходит для: суммаризация длинных документов · классификация текстов · извлечение сведений из документов

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

Дообученная Gemma-4 12B Coder с абляцией отказов для генерации кода и агентной работы с инструментами.

Подходит для: генерация и дополнение кода · создание агентных сценариев с вызовом инструментов · подготовка модели для дальнейшего дообучения

Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.

Подходит для: Локальный приватный чат с языковой моделью · Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM

Базовая модель nanochat GPT на 537 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований вариативности при предобучении.

Подходит для: генерация продолжения текста · сравнение качества контрольных точек предобучения · изучение влияния случайного seed на языковую модель