Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.
Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям
Текстовая модель Qwen3.8 на 22,3 млрд параметров для диалоговой генерации и серверного запуска через Transformers, vLLM или SGLang.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чат-боте · подготовка структурированных ответов в JSON · генерация вызовов инструментов в чат-интерфейсе
Производная модели Jinx-org/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.
Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей
Мультимодальная диалоговая модель на базе Qwen3.8 27B, предназначенная для прямых ответов без обычных ограничений и работы с изображениями.
Подходит для: диалоги с моделью без стандартных отказов · ответы на вопросы по изображениям · анализ изображений в чате
O2-9B-Preview — 9-миллиардная модель Ant International для агентного рассуждения, программирования и выполнения задач с инструментами и проверкой результатов.
Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · помощь в разработке и работе с репозиториями кода · анализ результатов запуска тестов и исправление ошибок
Предварительная дообученная модель Spark-X2.5-4B для выбора и вызова инструментов, ведения диалога и восстановления после ошибок в агентной среде Osaurus.
Подходит для: выбор между ответом пользователю и вызовом инструмента · выбор подходящего инструмента в Osaurus · восстановление после ошибок при выполнении инструментов
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.
Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей
OBSIDIAN классифицирует арабские твиты и короткие сообщения по пяти категориям: угроза, насилие, эмоциональное неблагополучие, жалоба и нейтральный текст.
Подходит для: классификация арабских твитов по уровню угрозы и насилия · выявление сообщений о страхе и эмоциональном неблагополучии · поиск жалоб и критики в арабских соцсетях
Дообученная на Qwen3.8-27B модель с англоязычной и тайскоязычной персонами для кратких ответов по реверс-инжинирингу, низкоуровневому C++ и смежным темам.
Подходит для: получение ответов по реверс-инжинирингу программ · подготовка примеров низкоуровневого C++ · разбор вопросов об эксплойтах Windows