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

Чат-модель Xiangxin AI на базе Llama 3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов, предназначенная прежде всего для диалогов и работы с длинными текстами на китайском языке.

Подходит для: диалоги на китайском языке · ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов

Xing4.0-29B-A4B — диалоговая языковая модель с длинным контекстом для рассуждений, программирования и агентных задач с использованием инструментов.

Подходит для: написание и разбор кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по базе знаний

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

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

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

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

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

Чат-модель Tencent на MoE-архитектуре для генерации текста, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в диалоге · решение математических задач и задач на рассуждение · ответы на научные вопросы

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

Базовая языковая модель Chuxin на архитектуре LLaMA с примерно 1,4 млрд параметров для генерации текста и последующей настройки под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста по подсказке · создание основы для дообучения под прикладную задачу · эксперименты с компактными языковыми моделями

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

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

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

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

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

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 модель Zhipu AI для генерации текста и разработки интеллектуальных агентов с возможностями рассуждения и программирования.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели · создание агентных систем на базе языковой модели · генерация текста на английском и китайском языках

diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Экспериментальная причинная языковая модель Chinese BabyLM для генерации китайского текста и задач анализа структуры и пиньиня иероглифов.

Подходит для: генерация китайского текста в коротком контексте · оценка структуры китайских иероглифов · эксперименты с предсказанием пиньиня для иероглифов

Компактная языковая модель Spark-X2.5 на 1,7 млрд параметров для диалога, программирования, перевода и агентных задач с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: диалог и ответы на повседневные вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками

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

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов