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

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

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

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение

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

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

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 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

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

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

Исследовательская MoE-модель Salesforce для агентских задач, планирования действий и вызова функций в диалоге.

Подходит для: создание текстового AI-агента с вызовом инструментов · преобразование запроса пользователя в структурированный вызов функции · многошаговый диалог с инструментами

Экспериментальная английская языковая модель Fock-PARFLM для генерации текста и исследования альтернативной трансформеру механической архитектуры.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение языковой модели с базовой GPT-2 по perplexity · исследование влияния обменного поля на генерацию текста

Дообученная методом SimPO Gemma 2 на 27,6 млрд параметров для диалогов и генерации ответов по инструкциям.

Подходит для: создание чат-бота для ответов на вопросы · генерация ответов на пользовательские инструкции · сравнение качества диалоговых моделей

Дообученная модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, обученная как эксперт для исследований слияния моделей SMAT.

Подходит для: генерация текста по инструкции · ведение диалогов с языковой моделью · эксперименты по слиянию LLM

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

Дообученный эксперт на базе Llama 3.2 1B Instruct для экспериментов SMAT и слияния моделей.

Подходит для: эксперименты с обученными экспертами SMAT · изучение merge-aware training · слияние экспертной модели с другими моделями

Экспертная диалоговая модель SMAT на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста и исследований слияния моделей.

Подходит для: генерация текста в диалоговом формате · ответы на пользовательские инструкции · эксперименты с обучением и слиянием языковых моделей

Компактная дообученная модель SupraLabs, которая анализирует текстовый запрос и решает, направить ли его локальной малой модели или облачной большой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов между локальной и облачной LLM · оценка сложности пользовательского запроса перед выбором модели · выявление запросов с математикой или программированием

Экспериментальная англоязычная модель SemSimula для авторегрессионной генерации текста и изучения безвнимательной механической архитектуры.

Подходит для: генерация продолжений англоязычного текста · эксперименты с альтернативами трансформерной архитектуре · сравнение механизмов семантической динамики при равном бюджете обучения

Исследовательская MoE-модель Apple, дообученная методом само-дистилляции для генерации кода и диалогового выполнения инструкций.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · диалоговая помощь с программированием · выполнение инструкций на естественном языке

Дообученный эксперт Llama 3.1 для экспериментов SMAT по сохранению качества при слиянии моделей.

Подходит для: Эксперименты со слиянием дообученных языковых моделей · Генерация текста в диалоговом формате · Оценка поведения эксперта C-STANCE в исследовательских сценариях

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

Мультимодальная модель Meta на 30 млрд параметров для локальных агентов, работы с инструментами, кодом и изображениями.

Подходит для: локальные агенты для многошагового выполнения задач · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка кода