AREX-2 — мультимодальная модель BAAI на 27 млрд параметров для длительного итеративного решения задач программирования, машинного обучения и глубоких исследований.

Подходит для: итеративная доработка алгоритмических решений по результатам тестов · анализ логов и ошибок при отладке кода · решение инженерных задач машинного обучения с проверяемой обратной связью

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

AREX-2 — мультимодальная агентная модель BAAI на 27 млрд параметров для многошагового улучшения решений в программировании, инженерии машинного обучения и глубоком исследовании.

Подходит для: итеративная отладка алгоритмического кода по результатам тестов · решение инженерных задач машинного обучения с анализом метрик и журналов · пошаговое уточнение решения на основе ошибок и обратной связи

Специализированная модель Qwen2.5 для выбора действий языкового агента в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в текстовых задачах ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

Дообученная 3,1-миллиардная Qwen2.5-модель для генерации текста и задач агента в среде ALFWorld.

Подходит для: генерация действий и ответов агента в ALFWorld · эксперименты с дистилляцией языковых моделей на задачах взаимодействия со средой · создание диалогового агента для сценариев, подобных ALFWorld

Промежуточная версия Qwen2.5-7B-Instruct, дообученная методом CCPO для управления текстовым агентом в бытовых задачах ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в текстовой симуляции бытовых задач · выполнение многошаговых инструкций в ALFWorld · оценка экспериментальных методов распределения заслуг в обучении агентной политики

Дообученная на данных ALFWorld модель Qwen2.5-7B для генерации текста в сценариях взаимодействия с виртуальной средой.

Подходит для: генерация текстовых действий и ответов в сценариях ALFWorld · эксперименты с агентами, выполняющими задания в виртуальной среде · исследование применения языковых моделей для пошагового взаимодействия со средой

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для целенаправленного принятия решений в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор действий для выполнения целей в ALFWorld · планирование последовательности действий в интерактивной среде · генерация текстовых решений с опорой на знания о мире

Дообученная методом дистилляции модель Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения задач в ALFWorld.

Подходит для: выполнение текстовых задач в среде ALFWorld · генерация ответов агента в интерактивных сценариях · диалоговое взаимодействие с языковым агентом

SEED-ALFWorld-3B — дообученная текстовая модель Qwen2.5-3B-Instruct для выполнения задач в виртуальной среде ALFWorld.

Подходит для: выбор действий по текстовой истории взаимодействия с ALFWorld · выполнение последовательных задач в виртуальной среде · навигация и взаимодействие с объектами по текстовым инструкциям

Экспериментальная версия Qwen3-1.7B для многошагового выполнения бытовых задач в симуляторе ALFWorld.

Подходит для: выполнение бытовых задач в симуляторе ALFWorld · выбор действий по текстовым наблюдениям среды · исследование многошаговых ReAct-агентов

Дообученная на траекториях Qwen3-32B модель Qwen3-1.7B для многошагового следования инструкциям и выбора действий в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в ALFWorld по текстовым наблюдениям · выполнение многошаговых инструкций в текстовой среде · эксперименты с обучением агентных моделей на траекториях учителя

Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений

Компактная модель Transformers с механизмом ALiBi для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · локальные эксперименты с языковой моделью · создание прототипов text-generation приложений

Aux 2024 — вспомогательная языковая модель, чьи логиты используются в Divergence Decoding для уменьшения влияния знаний после заданной даты у больших моделей.

Подходит для: снижение смещения заглядывания в будущее при прогнозировании с LLM · удаление знаний, появившихся после выбранной даты, из ответов большой языковой модели · построение временной пары с Aux 2015 для Divergence Decoding

DreamBooth-модель на базе Stable Diffusion для генерации простых Material Design-иконок на белом фоне по текстовому запросу.

Подходит для: Создание Material Design-иконки по описанию объекта · Генерация иконки на белом фоне для макета приложения · Подготовка простых пиктограмм для презентации или прототипа

Промежуточная версия Qwen3-1.7B, дообученная на траекториях учителя для многошагового выполнения действий в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выполнение многошаговых инструкций в ALFWorld · выбор действий по текстовым наблюдениям среды · эксперименты с обучением языковых агентов на траекториях учителя

Модель семейства Gemma для генерации текста и диалоговых сценариев.

Подходит для: генерация текстовых ответов · диалоговое взаимодействие · создание черновиков текста

Экспериментальная дообученная Qwen3-1.7B для многошагового выполнения инструкций в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выполнение бытовых инструкций в симуляции ALFWorld · выбор действий по текстовым наблюдениям среды · многошаговое планирование в формате ReAct

DreamBooth-модель Stable Diffusion для создания плоских минималистичных иллюстраций в стиле george.ee по текстовым запросам.

Подходит для: создание минималистичных плоских иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений в стиле иллюстраций george.ee · подготовка иллюстративных концептов для проверки в интерфейсе A1111

Текстовая сборка Qwen-AgentWorld в MLX для Apple Silicon моделирует среды и предсказывает наблюдения после действий агента.

Подходит для: предсказание вывода команд Linux · симуляция состояний текстового окружения после действия агента · моделирование взаимодействия с пользовательским интерфейсом

Разность весов Stanford Alpaca-7B для восстановления дообученной на инструкциях языковой модели на основе Meta LLaMA 7B.

Подходит для: восстановление весов Alpaca-7B из весов Meta LLaMA · генерация ответов на текстовые инструкции · создание прототипа чат-бота на основе Alpaca

Экспериментальная 15,8-миллиардная модель семейства Llama, созданная слиянием для генерации текста и оценки метода DUS.

Подходит для: генерация текста по запросу · эксперименты со слиянием языковых моделей · оценка качества модели после удаления слоёв

DreamBooth-модель на базе Stable Diffusion для генерации изображений в стиле рисунка одной линией по текстовым запросам.

Подходит для: генерация рисунка одной линией по текстовому описанию · создание минималистичных линейных иллюстраций · подготовка концептов для графического дизайна