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

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

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

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

Компактная причинная языковая модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.

Подходит для: продолжение текста на нидерландском языке · продолжение текста на английском языке · генерация коротких текстовых фрагментов по подсказке

Двуязычная модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.

Подходит для: генерация текста на нидерландском языке · генерация текста на английском языке · продолжение нидерландских текстовых подсказок

Bee-8B-RL — дообученная мультимодальная модель для диалогов, анализа изображений и сложных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · решение сложных математических задач · анализ графиков и диаграмм

Дообученная методом GRPO языковая модель Qwen на 3,1 млрд параметров для генерации ответов на математические задачи и диалогового применения.

Подходит для: решение математических задач с пошаговой генерацией ответа · ответы на задачи уровня AMC и AIME · генерация решений для тестов MATH-500

Плотная авторегрессионная модель PicoDecoder для генерации текста; репозиторий позиционирует её как двуязычную для нидерландского и английского.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на нидерландском · генерация текста на английском

Дообученная методом GRPO модель Qwen2.5-Math-7B для генерации решений математических задач на английском и китайском языках.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · генерация итоговых ответов для задач из соревнований по математике · ответы на математические вопросы в диалоговом интерфейсе

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-1.5B, обученный методом GRPO для генерации текста и исследования математических рассуждений.

Подходит для: эксперименты с GRPO на языковых моделях · генерация текста на основе Qwen2.5 · изучение обучения математическим рассуждениям

Дообученная методом GRPO модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации решений математических задач на английском и китайском языках.

Подходит для: генерация решений математических задач · получение краткого ответа к задаче по математике · проверка математических рассуждений с сопоставлением конечного ответа

Плотная языковая модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров, дообученная этапами SFT и GRPO для генерации ответов и решений математических задач.

Подходит для: генерация решений математических задач · эксперименты с математическими рассуждениями языковой модели · изучение влияния GRPO на генерацию текста

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

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-Math-1.5B после GRPO для генерации решений математических задач и анализа обучения.

Подходит для: генерация текстовых решений математических задач · изучение влияния GRPO на математические рассуждения · сравнение обучающих сигналов и градиентов по токенам

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

Дообученная методом GRPO модель Qwen2.5-3B для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговой генерацией ответа · проверка математической эквивалентности итогового ответа · эксперименты с обучением языковых моделей методом GRPO

Дообученная методом GRPO модель Qwen2.5-3B для генерации диалогового текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с выдачей итогового ответа · проверка математической эквивалентности ответа · генерация ответов на математические вопросы на английском языке

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

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 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

Компактная дообученная языковая модель Nanbeige с весами DSpark для ускоренного инференса и многошаговых агентных, программных и офисных задач.

Подходит для: создание локального персонального помощника · выполнение многошаговых задач с инструментами · помощь в написании и анализе кода

Дообученная методом GRPO модель Qwen на 1,5 млрд параметров для генерации решений математических задач.

Подходит для: генерация пошаговых решений математических задач · решение задач из математических олимпиад · получение итогового ответа для математического примера