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
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
Базовая языковая модель CyFA с архитектурой Cyclic Flow Attention для генерации текста и дальнейших экспериментов.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention
Базовая причинная языковая модель CyFA на 385 млн параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.
Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов
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
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
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
Базовая модель Cyclic Flow Attention на 842 млн параметров для генерации текста и дальнейших экспериментов.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention
Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.
Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции
Дообученная на монгольских данных модель Whisper Medium для транскрибации речи в текст.
Подходит для: транскрибация монгольской речи в текст · распознавание монгольской речи в аудиозаписях · автоматическая расшифровка монгольских интервью и диктовок
Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.
Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели
Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.
Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.
Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями
Экспериментальная миниатюрная чат-модель, обученная с нуля для учебных экспериментов и генерации очень простого кода на Python.
Подходит для: изучение поведения языковой модели, обученной с нуля · эксперименты с токенизаторами и инструментами инференса · проверка обучения компактных чат-моделей
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
Экспериментальная компактная причинная языковая модель для генерации и продолжения текста.
Подходит для: автодополнение короткого текстового фрагмента · эксперименты с рекуррентными архитектурами языковых моделей · проверка генерации текста на базе токенизатора Kumru
Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.
Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Компактная однослойная модель на архитектуре LLaMA 2 для генерации текста с преимущественным уклоном в код.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация кода · изучение влияния обучения на корпусе Proof-Pile 2
Классификатор BEiT для фильтрации изображений по эстетической пригодности при подготовке датасета для дообучения генеративной модели.
Подходит для: отбор изображений для датасета дообучения Stable Diffusion · поиск и отбраковка визуально некачественных изображений · фильтрация набросков и изображений с неаккуратными линиями
Квантованная NVFP4 MoE-модель MiniMax-M2.7 для диалогов, агентных задач и генерации кода на DGX Spark и GPU Blackwell.
Подходит для: диалоговое общение с языковой моделью · вызов инструментов в агентных сценариях · генерация и объяснение кода