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

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

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

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

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

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Экспериментальная архитектура языковой модели на 13,86 млрд параметров для исследований и предобучения генеративных моделей на A100; обученные веса не включены.

Подходит для: эксперименты с архитектурой языковой модели и CASS · предобучение генеративной модели на A100 · создание случайно инициализированного чекпойнта для дальнейшего обучения

Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers

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

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Небольшая авторегрессионная модель DynamicAlibi для генерации текстовых продолжений по промпту.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста через Transformers

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

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

Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.

Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию

Открытая русско-английская модель Aurora System на базе Qwen3-4B для анализа задач кибербезопасности, reverse engineering и генерации системного кода.

Подходит для: поиск уязвимостей в исходном коде и веб-приложениях · разбор эксплойтов и задач pwn в CTF · анализ ассемблерного кода и восстановление псевдокода

Hayabusa 9B — экспериментальная текстовая модель на базе Qwen3.5-9B для отладки программ и выбора структурированных действий агента.

Подходит для: выбор следующего действия в процессе отладки кода · анализ логов и трасс выполнения в структурированном контексте · реакция на результаты тестов при поиске ошибок

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

Blaster — дообученная мультимодальная модель Molmo для разговоров с текстом, изображениями и микрофонной речью, с поддержкой голосового вывода через сопряжённый кодек.

Подходит для: диалог с микрофонной речью без предварительной расшифровки · ответы на вопросы по прикреплённым изображениям · голосовой чат с бытовым или настольным устройством

Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, отладки и анализа кода с опорой на состояние проекта.

Подходит для: поиск причин сбоев CI и ошибок линтеров · отладка shell-скриптов и тестовых сценариев · анализ файлов и конфигурации репозитория перед изменением кода

Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.

Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения

Экспериментально изменённая Qwen2.5-7B-Instruct для исследований поведения отказов и механизмов безопасности языковых моделей.

Подходит для: изучение направления отказа в языковых моделях · измерение реакции модели на вредоносные запросы · сравнение поведения до и после удаления отказов

BEiT Base Patch16 384 классифицирует изображения и извлекает их визуальные признаки.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении