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

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

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

LOGI 1.5B — португалоязычная учебная чат-модель для обучения логике, основам ИИ и цифровой безопасности в игре Decifra.IA.

Подходит для: Объяснение логических связок и эквивалентностей на португальском языке · Построение и разбор таблиц истинности · Обучение базовым понятиям искусственного интеллекта

Конверсия MLX fp16 мультимодальной Gemma 4 31B Instruct для диалогов и генерации ответов со сниженным числом отказов.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · ответы на вопросы по изображениям · генерация текста в мультимодальном чате

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

OlmoLogic 7B Think — англоязычная модель на базе Olmo 3, дообученная для логического рассуждения и построения правил на Prolog.

Подходит для: индукция логических правил на Prolog по примерам и фактам · классификация объектов с помощью объяснимых логических правил · решение задач на логическое рассуждение

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

SynLogic-32B — дообученная MiniMaxAI модель на базе Qwen2.5-32B для решения логических и связанных с математикой задач с помощью генерации текста.

Подходит для: Решение текстовых задач на логический вывод · Решение судоку и подобных головоломок · Поиск решения для задач Game of 24

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps

Дообученная на базе Mistral модель для логического анализа информации, обоснованных суждений и поддержки принятия решений.

Подходит для: анализ аргументов и выводов · оценка информации для принятия решений · получение связных ответов на инструкции

GLM-5.3 — диалоговая текстовая модель Z.ai для сложного программирования и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка программ по текстовому описанию

INTELLECT-3.1 — дообученная методом обучения с подкреплением MoE-языковая модель для рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение математических задач · написание и анализ кода · помощь в разработке программного обеспечения

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Специализированная MoE-модель для планирования и выполнения творческих рабочих процессов в Lenout с выдачей структурированных команд.

Подходит для: планирование последовательности действий в графическом редакторе Lenout · создание и редактирование 2D-рисунков и дизайнов через команды · построение блок-схем и рабочих процессов

Компактная дообученная модель SEN-AGI на базе Qwen2.5-0.5B для диалогов, выполнения инструкций, простых рассуждений и генерации небольшого объёма кода.

Подходит для: ответы на простые вопросы и выполнение инструкций в чате · решение базовых арифметических задач · разбор простых логических головоломок

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Портированная на MLX экспериментальная языковая модель Z1T для генерации короткого текста на Apple Silicon.

Подходит для: генерация продолжения заданного текста · эксперименты с архитектурами языковых моделей без softmax-внимания · запуск языковой модели на Apple Silicon через MLX

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