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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

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 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

Англоязычная модель BART, дообученная на SAMSum для создания кратких пересказов диалогов и переписок.

Подходит для: краткое изложение англоязычных переписок · суммирование диалогов поддержки · создание резюме бесед и встреч

Компактная многоязычная модель Google на базе T5 для дообучения под задачи преобразования текста в текст.

Подходит для: дообучение для суммаризации документов · создание модели перевода между языками · адаптация для ответов на вопросы по тексту

Предварительно обученная на C4 англоязычная модель T5 XXL, которую дообучают для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и других NLP-задач.

Подходит для: дообучение модели для суммаризации документов · создание системы ответов на вопросы по тексту · адаптация модели для классификации текста

Англоязычная модель на базе BART для составления кратких резюме встреч, диалогов и других текстов.

Подходит для: составление краткого содержания совещания · подготовка резюме стенограммы встречи · суммаризация делового диалога

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

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

Многоязычная модель Google семейства T5, предварительно обученная преобразовывать текст в текст и предназначенная для дообучения под прикладные NLP-задачи.

Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации текстов · создание модели ответов на вопросы по тексту

Базовый англоязычный encoder-decoder-трансформер LED для суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы с входным контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: суммаризация длинных документов · ответы на вопросы по длинному тексту · дообучение для генерации текста с длинным контекстом

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Компактная англоязычная модель DistilBART для автоматического суммирования текста.

Подходит для: краткое изложение новостных статей · суммирование длинных текстовых документов · создание аннотаций к англоязычным материалам

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

Исследовательская языковая модель Microsoft на базе LLaMA 2, дообученная для рассуждений, ответов на вопросы, решения математических задач и суммаризации.

Подходит для: проверка способности небольшой языковой модели рассуждать по заданным данным · ответы на вопросы по предоставленному тексту · решение математических задач в формате zero-shot

Небольшая предобученная текстово-текстовая модель Google T5 1.1 для дообучения под задачи обработки английского языка.

Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · создание системы ответов на вопросы · дообучение классификатора с текстовым выводом

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

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

Исследовательская текстовая модель Microsoft на базе LLaMA 2, дообученная для рассуждений, понимания текста, решения математических задач и суммаризации.

Подходит для: рассуждение по предоставленным текстовым данным · ответы на вопросы по прочитанному тексту · решение математических задач в zero-shot режиме

sui-1-24b — дообученная на Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 модель для суммаризации длинных документов с проверяемыми ссылками на исходные предложения.

Подходит для: суммаризация длинных документов с привязкой тезисов к исходным предложениям · подготовка проверяемых кратких изложений парламентских документов · создание резюме многоязычных материалов на английском, немецком, испанском, французском и итальянском

LED Large 16384 — англоязычная модель AllenAI для суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы по документам.

Подходит для: суммаризация длинных документов · ответы на вопросы по содержимому длинных текстов · дообучение модели для задач обработки длинных документов

PEGASUS-X Base — модель Google для создания кратких пересказов длинных текстов с входным контекстом до 16 тысяч токенов.

Подходит для: суммирование длинной статьи · подготовка резюме научной работы · краткий пересказ длинного отчёта

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