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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

GLM-4.7-Flash — диалоговая MoE-модель Z.ai для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы на английском и китайском · решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и анализ программного кода

GLM-4.5-Air — гибридная диалоговая модель Zhipu AI для рассуждений, программирования и интеллектуальных агентов с поддержкой инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложными задачами · генерация и анализ программного кода

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

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

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом и изображениями.

Подходит для: дообучение компактной мультимодальной модели · эксперименты с обучением в контексте · создание чат-модели на базе Qwen3.5

Экспериментальная NVFP4-квантизация Qwen3.6-35B-A3B в GGUF для генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с локальной языковой моделью · генерация ответов и связного текста · решение математических задач GSM8K

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

Квантованная в формате GGUF мультимодальная MoE-модель на базе Qwen3.6-35B-A3B для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам.

Подходит для: диалоговый помощник с вводом текста и изображений · ответы на вопросы по изображению · генерация текста и рассуждений

Базовая мультимодальная модель Z.ai для исследований и дальнейшей разработки систем, работающих с изображениями и текстом.

Подходит для: исследование визуально-языковых моделей · разработка приложений для вопросов и ответов по изображениям · создание мультимодальных диалоговых систем

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

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 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

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

GGUF-квантования Qwen3.8-27B для локальных диалогов, программирования и рассуждений с выбором баланса между размером, скоростью и точностью.

Подходит для: локальный чат с языковой моделью · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику

GLM-Z1-32B-0414 — 32-миллиардная диалоговая модель для генерации текста и решения сложных математических, программных и логических задач.

Подходит для: решение сложных математических задач · объяснение и написание программного кода · логический анализ многошаговых задач

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными ограничениями для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: диалоги с моделью с меньшим числом отказов · ответы на вопросы по изображениям · помощь в программировании и работе с репозиториями

Смешанная квантизованная GGUF-версия мультимодальной MoE-модели Qwen3.8-Flash-Next-heretic-2 для диалоговой генерации текста и ответов по изображениям.

Подходит для: диалоговое общение на японском и английском языках · ответы на вопросы по загруженным изображениям · генерация текста в локальном запуске через llama.cpp

Квантованная мультимодальная модель Qwen3.8-Flash-Next с abliteration для локального диалога, анализа изображений и генерации кода.

Подходит для: генерация и объяснение кода · решение задач из бенчмарков программирования · диалог с локально запущенной языковой моделью

Дистиллированная мультимодальная модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для рассуждений, диалогов, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых логических и математических задач · помощь с программированием и анализом кода · ответы на вопросы по изображениям

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

Дообученная LoRA на Qwen2.5-3B-Instruct модель генерации текста для экспериментального исследования поведения обхода ограничений и безопасности LLM.

Подходит для: изучение реакций языковых моделей на запросы обхода ограничений · анализ поведения LLM при ослабленных ограничениях · исследование безопасности и выравнивания чат-моделей