Предобученная байтовая модель Google на базе T5 для дообучения на задачах преобразования текста, в том числе на шумных многоязычных данных.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · обработка шумных и ошибочных текстов · восстановление текста с опечатками

Предварительно обученная байтовая модель Google на архитектуре T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста, особенно устойчивых к шуму.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по шумным текстам · обработка сообщений с опечатками и нестандартным написанием · исправление орфографических ошибок после дообучения

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

ZONOS2 — мультиязычная MoE-модель Zyphra для выразительного синтеза речи и клонирования голоса по образцу.

Подходит для: озвучивание текста на русском и других поддерживаемых языках · клонирование голоса по аудиозаписи · создание выразительной озвучки для приложений и медиаконтента

5-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации диалогового текста, рассуждений, программирования и агентных приложений на Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику

Безусловная DDPM-модель Google для генерации изображений 32×32 в стиле CIFAR-10.

Подходит для: генерация небольших изображений без текстового запроса · создание образцов в стиле CIFAR-10 · эксперименты с диффузионными моделями

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

ChatTTS от 2Noise синтезирует речь из текста с настройкой диктора, скорости и выразительных элементов, например смеха.

Подходит для: озвучивание текста разговорной речью · создание аудио с выбранным голосом диктора · настройка скорости синтезированной речи

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

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

Англоязычная звуковая языковая модель на базе Llama 3.1 для понимания речи, включая диалоги и аудио с фоновым шумом.

Подходит для: ответы на вопросы по аудиозаписям · многоходовой диалог с речевым вводом · понимание английской речи в шумной среде

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

Компактная дообученная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач на устройствах с ускорением NVIDIA.

Подходит для: создание локального голосового помощника · разработка диалоговых игровых NPC и компаньонов · автоматизация устройств и сценариев IoT

Многоязычная модель VinAI извлекает контекстные представления фонем для улучшения систем синтеза речи.

Подходит для: кодирование фонем для нейросетевого синтеза речи · улучшение естественности и просодии синтезированной речи · поддержка обучения TTS на ограниченных данных

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

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Многоязычная GGUF-модель синтеза речи NOESIS на базе Qwen3-TTS для озвучивания текста, дубляжа и клонирования голоса.

Подходит для: синтез речи из текста на разных языках · озвучивание многоязычного дубляжа · клонирование голоса по образцу для озвучивания текста

Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Пакет AMAImedia на базе Qwen3-TTS Talker для многоязычного синтеза речи и дубляжа с клонированием голоса через маршрутизатор NOESIS.

Подходит для: синтез речи для многоязычного дубляжа фильмов · озвучивание текста на разных языках · клонирование голоса по образцу без предварительного обучения

Аблитерированная смешанно-квантованная производная Bonsai 2 27B для диалоговой генерации текста с меньшей склонностью к отказам.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели через MLX · создание приложений с вызовом инструментов

Аудио-текстовая MoE-модель NVIDIA для понимания и генерации аудио, распознавания и перевода речи, а также текстовых рассуждений.

Подходит для: распознавание речи в аудиозаписях · ответы на вопросы по содержанию аудио · перевод речи на английский язык

Экспериментально изменённая Gemma 2 2B для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка поведения на вредоносных запросах

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

Базовая модель nanochat GPT на 537 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований вариативности при предобучении.

Подходит для: генерация продолжения текста · сравнение качества контрольных точек предобучения · изучение влияния случайного seed на языковую модель