Проприетарная инструкционная модель XCurOS на архитектуре Qwen2 для диалогов, анализа документов и автоматизации в локальной или корпоративной инфраструктуре.
Подходит для: создание корпоративного диалогового помощника · автоматизация внутренних рабочих процессов · извлечение знаний из длинных документов
Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.
Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C
Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers
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
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
Дообученная на неизвестных данных модель DistilBERT для классификации текста.
Подходит для: Классификация текста по меткам обучающего набора · Автоматическая разметка текстовых записей · Оценка текста классификатором в NLP-пайплайне
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
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
Дообученная на базе Illustrious-XL модель для генерации милых аниме- и комиксных иллюстраций по текстовым промптам с поддержкой тегов художников.
Подходит для: генерация милых аниме-иллюстраций по описанию · создание изображений персонажей-девушек · генерация комиксных изображений по промпту
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
Польскоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и разработки ассистентов и NLP-решений на польском языке.
Подходит для: генерация текстов на польском языке · создание польскоязычного чат-ассистента · адаптация языковой модели для польского NLP
Многоязычная модель на базе Qwen2.5 для генерации ответов на медицинские вопросы и рассуждений на 13 языках.
Подходит для: ответы на открытые медицинские вопросы на нескольких языках · объяснение медицинских понятий для пользователей · разбор медицинских вопросов на амхарском, хауса, суахили или йоруба
CURE-MED-7B — дообученная на Qwen2.5-7B-Instruct многоязычная модель для рассуждений и диалоговых ответов на медицинские вопросы.
Подходит для: ответы на открытые медицинские вопросы на нескольких языках · диалоговый помощник для медицинских запросов · объяснение медицинской информации на языках с ограниченными ресурсами
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная модель SDXL для генерации милых аниме- и комиксных иллюстраций по текстовым промптам и тегам художников.
Подходит для: генерация милых аниме-персонажей по описанию · создание комиксных иллюстраций · генерация изображений с заданной стилистикой художника
DucHaitenNiji Cute v2.3.5 — модель Stable Diffusion для генерации милых аниме- и мультяшных иллюстраций по текстовым промптам.
Подходит для: создание милых аниме-персонажей по описанию · генерация chibi-иллюстраций с крупными глазами · создание мультяшных изображений для творческих проектов
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Экспериментальная корейская языковая модель на базе HyperCLOVA X SEED 1.5B для диалога, ответов на вопросы по документам и решения числовых задач.
Подходит для: ответы на вопросы по административным документам на корейском языке · извлечение ответов из новостных статей и технических документов · решение числовых задач по текстовому условию
Экспериментальная корейская языковая модель на базе HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B для диалогов и генерации текста.
Подходит для: генерация ответов на корейском языке · корейские диалоговые сценарии · экспериментальная оценка генерации на наборах AI Hub
Экспериментальная корейско-английская диалоговая модель EXAONE, дообученная на 1 000 записей U-CURATE для генерации текста.
Подходит для: диалоговые ответы на корейском языке · генерация текста на корейском и английском языках · эксперименты с переносом инструкционной модели на данные U-CURATE
Слитая корейская модель HyperCLOVA X на 1,6 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы по техническим и административным документам.
Подходит для: ответы на вопросы по технической документации на корейском языке · извлечение ответов из административных документов · диалоговое взаимодействие на корейском языке
Дообученная диалоговая Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и решения задач с рассуждением.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · решение олимпиадных задач · генерация ответов с пошаговым рассуждением
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Объединённая методом SLERP 22-миллиардная модель Mistral для генерации текста, творческого письма и ролевых диалогов.
Подходит для: генерация ответов в чате · творческое письмо и продолжение историй · ролевые диалоги