AkashML

GLM-5.3 — это крупномасштабная модель рассуждения от Z.ai, созданная для сложной разработки программного обеспечения и долгосрочных агентных задач. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1M токенов и превосходит GLM-5.2 в кодировании, а также в балансе между производительностью и эффективностью использования токенов. Рассуждение всегда включено и не может быть отключено. Поддерживаются уровни усилий рассуждения low, high и max; по умолчанию используется max.

Qwen3.8 27B — это открытая модель с публичными весами, относящаяся к классу плотных мультимодальных моделей «зрение-язык» от компании Qwen. Она подходит для задач программирования, профессиональных рабочих процессов, исследований, мультимодального взаимодействия и длительных агентских задач, поддерживая гибкий режим рассуждений, который можно включать или отключать.

DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek, с 13B активными параметрами из 284B общих. Эта переобученная версия подходит для задач кодирования, рассуждений и агентных рабочих процессов. Это GA-релиз DeepSeek V4 Flash.

Qwen3.6-35B-A3B — это мультимодальная модель с открытыми весами от Alibaba Cloud с 35 миллиардами параметров суммарно и 3 миллиардами активных параметров на токен. Она использует гибридную разреженную архитектуру смеси экспертов, сочетающую гейтированное линейное внимание DeltaNet со стандартными гейтированными слоями внимания, что обеспечивает эффективный инференс за небольшую долю вычислительных затрат. Модель поддерживает нативное окно контекста на 262K токенов (расширяемое до 1M с помощью YaRN) и принимает текстовые, графические и видеовходные данные. В неё встроен режим размышления с сохранением следов рассуждений в многоходовых беседах, вызов функций и структурированный вывод. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0.

gpt-oss-120b — это модель языка с открытым весом, на 117B параметров, архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) от OpenAI, предназначенная для производственных сценариев с высокими требованиями к рассуждению, агентных и универсальных задач. Она активирует 5.1B параметров за прямой проход и оптимизирована для работы на одном H100 GPU с нативной квантизацией MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке рассуждений и нативное использование инструментов, включая вызов функций, просмотр веб-страниц и генерацию структурированных выходных данных.

gpt-oss-20b — это модель с открытыми весами, выпущенная OpenAI с 21B параметрами под лицензией Apache 2.0. В ней используется архитектура смеси экспертов (MoE) с 3.6B активными параметрами на прямой проход, что обеспечивает более низкую задержку вывода и возможность развертывания на потребительском или однопроцессорном оборудовании GPU. Модель обучается в формате ответов Harmony от OpenAI и поддерживает настройку уровня рассуждений, дообучение, а также агентные возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выходные данные.

Многоязычная большая языковая модель Meta Llama 3.3 (LLM) — это предобученная и инструкционно настроенная генеративная модель в 70B (текст на входе/текст на выходе). Модель Llama 3.3, инструкционно настроенная и работающая только с текстом, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели на распространённых отраслевых бенчмарках. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Model Card