Объединённая модель Mixtral MoE от CultriX для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста по запросу · подготовка черновиков и ответов в диалоговом интерфейсе · суммаризация длинных текстовых материалов в пределах контекста

Экспериментальная мультимодальная модель Qwen, полученная слиянием нескольких чекпойнтов для профессиональных исследований безопасности ИИ и анализа рисков злоупотребления.

Подходит для: оценка риска содействия преступлениям со стороны ИИ · red teaming мультимодальных языковых моделей · анализ потенциально вредоносных ответов в рамках исследований безопасности

Экспериментальная мультимодальная модель Qwen3.5 для профессиональных исследований рисков злоупотребления ИИ, red teaming и оценки безопасности.

Подходит для: оценка рисков содействия преступной деятельности моделями ИИ · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · анализ сценариев злоупотребления ИИ для исследований безопасности

Экспериментальная мультимодальная модель XORTRON для исследований и оценки рисков преступного применения ИИ в диалоговых и визуальных сценариях.

Подходит для: оценка рисков содействия преступлениям со стороны ИИ · редтим-тестирование мультимодальной модели в сценариях злоупотреблений · исследование угроз и моделей преступного применения ИИ

Дообученная разговорная модель Qwen2 на 14 млрд параметров для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация текстовых ответов на запросы · создание чат-бота с длинной историей переписки

Объединённая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на вопросы в диалоге · создание структурированных текстовых ответов

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · продолжение и дополнение текста · составление черновиков и перефразирование

Диалоговая модель Mixtral, полученная слиянием трёх моделей для ролевых игр и творческого письма.

Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · написание художественных сцен и рассказов · совместное творческое письмо

Слитая модель Mistral и NeuralTrix для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация текста по запросу · составление черновиков и продолжение текста · диалоговые ответы на текстовые сообщения

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

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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

Экспериментальная MoE-модель ConvexAI для генерации текста и изучения маршрутизации между экспертами.

Подходит для: эксперименты с маршрутизацией токенов между экспертами MoE · генерация текста на английском языке · оценка языковой модели на тестах общего назначения

NeuralTrix-7B-dpo — 7,1-миллиардная языковая модель на основе слияния моделей семейства Mistral для генерации текста.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · ведение текстового диалога · составление и продолжение текстов

Djinn — диалоговая модель на основе Mistral для генерации текста, созданная слиянием двух моделей.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в текстовом чате · генерация продолжений текста

Объединённая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для генерации текста и диалогов, включая математические запросы.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация и продолжение текстов · решение математических задач в текстовом формате

Экспериментальная модель Mixtral MoE для генерации текста, собранная на базе модели Cultrix с необученным совместно маршрутизатором экспертов.

Подходит для: генерация текста в экспериментальных проектах · проверка поведения собранных MoE-моделей · локальный запуск текстовой модели при наличии достаточной памяти

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и ответов на вопросы с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов на вопросы · диалоговые ответы на текстовые запросы · создание связного текста

Объединённая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · создание и продолжение текстов · обсуждение математических задач

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · ответы на вопросы общего характера · генерация связного текста по запросу

Модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием SLERP и DPO-дообучением, для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста с длинным контекстом · создание диалоговых ответов · подготовка черновиков и текстовых формулировок

Дообученная методом DPO языковая модель семейства Mistral для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке.

Подходит для: генерация ответов в диалоге на английском языке · написание и продолжение текстов · ответы на вопросы общего характера

Слитая и дообученная методом DPO модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста по запросу.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · ведение текстового диалога · составление черновиков и продолжение текста

Дообученная DPO языковая модель на базе WestSeverus-7B для генерации ответов и справочной помощи в математике, естественных науках и программировании.

Подходит для: Решение базовых математических задач · Получение справочных ответов по химии · Получение справочных ответов по физике

Слияние моделей семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста по запросам.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · написание черновиков и продолжение текста · суммаризация текстовых материалов