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-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

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

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

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели

Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач

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

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

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

Слитая диалоговая модель семейства Yi-1.5 с 33,9 млрд параметров для генерации английского текста и ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · генерация английского текста по запросу · следование инструкциям на естественном языке

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

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

Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.

Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Экспериментальная 7,1-миллиардная языковая модель Mistral для генерации текста с вмешательствами Laser в выбранные по отношению сигнал/шум слои.

Подходит для: генерация текста языковой моделью · эксперименты с вмешательством в отдельные слои Mistral · исследование отношения сигнал/шум в слоях языковой модели

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Базовая языковая модель 01.AI с 33,9 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов для генерации текста, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: генерация и продолжение текста · ответы на вопросы по длинным документам · следование текстовым инструкциям

DeepChopper классифицирует основания в прочтениях Nanopore direct RNA-seq, чтобы находить химерные артефакты и последовательности адаптеров.

Подходит для: поиск химерных артефактов в прочтениях Nanopore direct RNA-seq · обнаружение адаптерных последовательностей в прочтениях РНК · очистка данных RNA-seq перед анализом транскриптома

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

Квантованная версия GLM-5.3-Flash для диалога, рассуждений и обработки изображений и видео на Apple Silicon с 128 ГБ памяти.

Подходит для: диалог с моделью на компьютере Mac с 128 ГБ памяти · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов

Англоязычная модель EleutherAI на 15,4 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости больших языковых моделей.

Подходит для: эксперименты по интерпретируемости больших языковых моделей · изучение влияния дедупликации обучающих данных · анализ поведения базовой языковой модели при продолжении текста