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

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

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

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

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

NVFP4-квантизация Qwen3-Coder-Next для генерации кода и диалоговой работы на NVIDIA DGX Spark и совместимых GPU Blackwell.

Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · диалоговый помощник при разработке программ · запуск кодирующей модели на DGX Spark с ограниченной памятью

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

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

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 модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

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 разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

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

Текстовая MoE-модель Mini-K3 для генерации текста и исследования вариантов архитектуры внимания, предварительно обученная без настройки на выполнение инструкций.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе предварительно обученной модели · сравнение GQA-внимания и остаточных механизмов в языковой модели · исследование компактных MoE-архитектур

Квантованный пакет слоёв DeepSeek-V4-Flash для локального распределённого чата и генерации текста через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста на локальном Mesh LLM-кластере · распределённый инференс между несколькими компьютерами

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

Квантованный вариант DeepSeek-R1 в виде разделённого по слоям GGUF-пакета для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании · распределённый инференс DeepSeek-R1 на нескольких машинах · генерация ответов через OpenAI-совместимый API Mesh LLM

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

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

Слияние моделей Llama 2 для генерации текста по инструкциям и диалоговых запросов.

Подходит для: генерация ответов на пользовательские инструкции · ведение текстового диалога · создание художественного текста

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации