Черновая модель RadixArk для ускорения генерации текста целевыми моделями Qwen3.8-27B посредством спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации кода целевой моделью Qwen3.8-27B · ускорение решения математических задач при генерации текста · снижение задержки генерации ответов в совместимом развёртывании SGLang

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

Arbor-8B — объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для текстового чата и ролевого общения.

Подходит для: ведение ролевых диалогов · общение с чат-ботом · генерация продолжения диалога

Carbon-8B — модель семейства Llama на 7,6 млрд параметров для генерации и анализа длинных последовательностей ДНК и РНК.

Подходит для: генерация геномных последовательностей ДНК · оценка вероятности последовательности по нуклеотидам · предсказание эффектов генетических вариантов

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

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

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода

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

Базовый чекпойнт Aria для продолжения мультимодального предобучения и языковых и визуально-языковых задач с контекстом до 8K.

Подходит для: продолжение предобучения на документах для OCR · адаптация к многоязычным данным · продолжение обучения для агентных сценариев

Диалоговая модель Kakao на 7,5 млрд параметров для генерации текста, программирования, математики и вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на вопросы · генерация и объяснение программного кода · решение математических задач

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

Черновая модель DSpark, которая ускоряет генерацию базовой Qwen3.8 в SGLang посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста базовой моделью Qwen3.8 в SGLang · спекулятивное декодирование блоками до семи черновых токенов · ускорение генерации при решении математических задач

Mythorica-L3-8B — слитая языковая модель Llama для художественного повествования, ролевых диалогов и построения вымышленных миров.

Подходит для: Написание ярких сцен и художественных историй · Ведение ролевых диалогов от лица персонажей · Создание описаний вымышленных миров и сеттингов

ATLAS-8B-Thinking — модель-учитель Arc Intelligence для адаптивного обучения языковых моделей с помощью диагностики и подбора подсказок.

Подходит для: Диагностика ошибок рассуждения у модели-ученика · Адаптивная генерация подсказок для дообучения LLM · Обучение языковых моделей с подкреплением

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Экспериментальная объединённая модель Llama на 7,5 млрд параметров для ролевых диалогов и творческого повествования.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · создание художественных историй по запросу · продолжение творческого текста

Черновая модель RadixArk для ускорения генерации Qwen3.8-27B методом спекулятивного декодирования DSpark.

Подходит для: ускорение генерации текста целевой моделью Qwen3.8-27B · спекулятивное декодирование в mlx-dspark на Apple Silicon · спекулятивное декодирование модели через SGLang

Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках

AriannaV6 — дообученная на Gemma 4 12B мультимодальная модель для диалогового помощника, вызова инструментов и агентных рабочих процессов.

Подходит для: диалоговый универсальный помощник · вызов инструментов в агентных сценариях · поддержка рабочих процессов с долговременной памятью

Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Экспериментальная модель GPT-2 на 124,4 млн параметров служит базой для дальнейшего обучения академического помощника ARKA.

Подходит для: создание прототипа академического помощника по знаниям · дальнейшее обучение диалоговой языковой модели · эксперименты с генерацией текста на английском языке