Предобученная авторегрессионная модель Mistral с 4,2 млрд параметров для генерации и анализа последовательностей микробных геномов.
Подходит для: генерация последовательностей ДНК микроорганизмов · анализ геномных последовательностей микробов · исследование микробиомов
Компактная англоязычная MoE-модель Doge на 13,1 млн параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · продолжение обучения на новом наборе данных · создание простого диалогового прототипа
Японская мультимодальная дообученная Gemma 3 12B для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.
Подходит для: диалоги на японском языке · ответы на вопросы по изображениям на японском языке · выполнение японских текстовых инструкций
Разреженная MoE-модель DOEJGI на основе GenomeOcean-4B для генерации и анализа микробных геномных последовательностей с контекстом до 10 240 токенов.
Подходит для: генерация последовательностей микробной ДНК · оценка правдоподобия геномных последовательностей · исследование языкового моделирования микробных геномов
Dr. Doom — экспериментальное дообучение Grug MoE для генерации текста с меньшим количеством точных повторяющихся циклов, особенно в математических ответах.
Подходит для: снижение точных повторов в математических ответах · генерация продолжений для задач на рассуждение · сравнительное исследование зацикливания в ответах LLM
Англоязычная модель AllenAI на 13,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, дообученная с использованием DPO.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение · выполнение текстовых инструкций
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 geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
MoJev — дообученная модель-оценщик, которая присваивает вероятности пользовательским вариантам на основе текстового или мультимодального состояния и вопроса.
Подходит для: маршрутизация входящих запросов по командам или очередям · классификация содержимого по политикам и набору свидетельств · выбор инструмента или рабочего процесса из заданных вариантов
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Специализированная англоязычная модель для выбора действий, проверки условий и оценки вариантов в операционных процессах.
Подходит для: выбор действия или эскалации в службе поддержки · проверка условий и маршрутизация счетов · оценка сигналов инцидента безопасности по критериям
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Диалоговая модель Mixtral MoE на 33,9 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста.
Подходит для: ведение диалога с языковой моделью · генерация ответов на сообщения пользователя · создание и продолжение текстов
Дообученная методом GRPO модель Dobby на базе Qwen2.5-3B для генерации ответов на математические задачи и экспериментов с RLVR.
Подходит для: решение текстовых арифметических задач GSM8K · ответы на задачи математических соревнований MATH · эксперименты с обучением языковых моделей методом RLVR
Dayhoff-170M-UR90-HL-12000 — исследовательская языковая модель для генерации и анализа белковых последовательностей.
Подходит для: генерация белковых последовательностей · безусловное проектирование белков · предсказание эффектов мутаций без дообучения
Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.
Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белков · заполнение пропусков в белковой последовательности
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.
Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения
Компактный классификатор VAGOsolutions выбирает игровые действия в DOOM по ASCII-кадру и карте глубины для управления в реальном времени.
Подходит для: выбор действия в DOOM по ASCII-представлению игрового кадра · управление персонажем в сценарии VizDoom defend_the_center · стрельба и повороты персонажа на основе карты глубины
Дообученная методом GRPO модель Qwen3-4B для агентного рассуждения, решения задач и обучения более компактных моделей-учеников.
Подходит для: дистилляция модели-учителя в компактные языковые модели · решение задач математических олимпиад · ответы на научные вопросы уровня GPQA