Инструкционная мультимодальная модель Meta для диалогов, понимания изображений и ответов на вопросы о них.

Подходит для: диалог с ассистентом на поддерживаемых языках · ответы на вопросы по изображению · создание подписей и описаний изображений

Классификатор RouteLLM на базе XLM-RoBERTa выбирает, передать ли текстовый запрос более сильной или более дешёвой LLM.

Подходит для: маршрутизация запросов между сильной и дешёвой языковыми моделями · снижение затрат на ответы LLM за счёт направления простых запросов дешёвой модели · автоматический выбор модели для обработки пользовательского запроса

Инструкционно настроенная Gemma 3n E4B для текстового диалога, генерации и суммаризации с контекстом до 32 тысяч токенов.

Подходит для: создание черновиков писем и маркетинговых текстов · ответы чат-бота на вопросы пользователей · суммаризация документов и отчётов

Модель на базе LLaMA оценивает и ранжирует ответы языковых моделей по пяти атрибутам с учётом неопределённости оценки.

Подходит для: сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование ответов по качеству · оценка полезности и корректности ответа

Компактная дистиллированная англоязычная модель Microsoft для понимания текста и тонкой настройки под задачи классификации.

Подходит для: тонкая настройка классификатора тональности английских отзывов · классификация текстов по категориям · определение семантического сходства пар предложений

Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.

Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей

Модель вознаграждения на базе Llama 3 для оценки и сравнения качества ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов и выбор предпочтительного · оценка безопасности ответов ассистента

GLiClass Base v3.0 — компактная модель Knowledgator для эффективной классификации текста по заданным меткам, анализа тональности и ранжирования в RAG.

Подходит для: классификация тем по списку заданных категорий · определение тональности отзывов · оценка релевантности фрагментов для RAG

GroupViT — vision-language модель для zero-shot семантической сегментации изображений по текстовым названиям категорий.

Подходит для: Сегментация объектов на изображении по категориям, заданным текстом · Поиск областей изображения, соответствующих произвольным словесным меткам · Исследование zero-shot сегментации без пиксельной разметки

Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.

Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью

Дообученная 27-миллиардная модель OrionLLM для общения, сложных рассуждений, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений и вызова инструментов.

Подходит для: решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и разбор программного кода · многошаговые агентные сценарии с вызовом инструментов

Компактная GLiClass-модель для zero-shot-классификации текста по заданным меткам, анализа тональности и ранжирования в RAG.

Подходит для: распределение текстов по заданным темам без дообучения · определение тональности отзывов · классификация текстов по пользовательским меткам

Компактная мультиязычная GLiClass-модель для zero-shot и few-shot классификации текста по пользовательским меткам.

Подходит для: классификация документов по темам без размечающего набора · определение тональности отзывов на разных языках · распознавание намерений в сообщениях пользователей

GLiClass Large V3.0 — эффективная модель Knowledgator для классификации текста без примеров, анализа тональности и ранжирования в RAG.

Подходит для: классификация текста по заданным темам без обучающих примеров · определение тональности отзывов и сообщений · ранжирование документов для поиска в RAG-системе

Дообученная Unsloth текстовая версия Gemma 3n для диалога и генерации ответов с контекстом до 32 тыс. токенов.

Подходит для: диалоговый помощник на английском языке · ответы на вопросы по предоставленному тексту · генерация текстовых ответов

Слитая мультимодальная Gemma 4 на 31 млрд параметров для творческого письма и диалогов, у исходных весов которой есть проблема с качеством генерации.

Подходит для: написание творческих текстов · ведение ролевых диалогов · общение с чат-ботом с анализом изображений

Компактная модель Knowledgator для быстрой классификации текста без обучения на конкретных метках и ранжирования результатов в RAG.

Подходит для: классификация текстов по заданным темам · определение тональности отзывов · распределение обращений по категориям

Квантизированный GGUF-вариант Gemma 4 26B A4B-it uncensored heretic для диалогов по тексту и изображениям через llama.cpp.

Подходит для: диалоги с ассистентом по текстовым запросам · вопросы и ответы по содержимому изображений · запуск мультимодальной Gemma локально через llama.cpp

Мультимодальная дообученная модель Gemma 4 для англоязычного чата, ролевых сценариев, творческого письма и анализа изображений.

Подходит для: ведение ролевых диалогов, в том числе в мрачных сценариях · написание творческих текстов и развернутых промптов · сочинение песен и длинных текстов

Пакет слоёв GGUF модели Kimi-K3 для распределённого локального чат-инференса с поддержкой изображений через Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-бота на нескольких машинах · ответы на вопросы по тексту и изображениям · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Мультимодальная производная Qwen3.8 для рассуждений, программирования и агентных задач с уменьшенным числом отказов, поддержкой изображений и контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: диалоговое решение задач на рассуждение · помощь в программировании · анализ изображений в диалоге

GGUF-сборка Qwen3.8-27B с вариантами квантования и поддержкой изображений для диалоговой генерации и мультимодальных запросов.

Подходит для: диалоговое общение на английском языке · ролевая переписка и генерация диалогов · ответы на вопросы по изображениям

Компактная дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста и ускорения вывода крупных LLaMA- и Vicuna-моделей в режиме спекулятивного декодирования.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · ускорение вывода моделей LLaMA-13B и LLaMA-33B · ускорение вывода моделей Vicuna-13B и Vicuna-33B