Суфэтированная 1,7-миллиардная модель на архитектуре GPT-NeoX для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание ответов на текстовые запросы · эксперименты с SFT-моделями

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

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

Черновая модель DFlash семейства Qwen3 для ускорения генерации текста в паре с Qwen/Qwen3.6-27B.

Подходит для: ускорение генерации текста методом speculative decoding · параллельное черновое декодирование для Qwen3.6-27B · экспериментальная настройка инференса в vLLM или SGLang

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

Darwin-27B-RSI — дообученная языковая модель Qwen3.5 для генерации текста и решения сложных задач рассуждения с использованием собственного обучающего сигнала.

Подходит для: ответы на сложные вопросы по естественным наукам · решение математических задач с пошаговым рассуждением · генерация текста в диалоговом режиме

Dolphin 2.9.1 — дообученная 70-миллиардная модель Llama 3 для диалогов, выполнения инструкций, программирования и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового помощника по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических текстовых задач

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Дообученная DPO модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев с меньшими поведенческими ограничениями.

Подходит для: диалоговая генерация текста · ролевая переписка и симуляция персонажей · локальный чат через LM Studio

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

Небольшая модель GPT-NeoX для генерации текста по текстовой подсказке.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация короткого ответа на текстовую подсказку · эксперименты с компактной авторегрессионной языковой моделью

Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.

Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода

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

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

Диалоговая MoE-модель на базе Yi-34Bx2-MoE-60B, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов в чате.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текстовых ответов для чат-бота · следование инструкциям в текстовом чате

Англоязычный классификатор ProtectAI на базе DeBERTa-v3-base для обнаружения prompt injection в текстовых запросах.

Подходит для: проверка пользовательского ввода на prompt injection перед передачей LLM · фильтрация внедрённых инструкций во внешних документах и промптах · маркировка текста как обычного запроса или prompt injection

Dolphin 2.9.4 — дообученная на базе Llama 3.1 8B диалоговая модель для следования инструкциям, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение кода · решение математических задач

Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода

Базовая многоязычная LLM NVIDIA для дообучения под генерацию текста, кода и специализированные AI-сценарии.

Подходит для: дообучение языковой модели для следования инструкциям · создание специализированного чат-ассистента · адаптация LLM для генерации программного кода

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели

Модель Dappit Labs на базе Qwen3.6 MoE для агентного написания и редактирования кода с вызовом инструментов.

Подходит для: написание кода по заданию в агентной оболочке · редактирование файлов проекта · итеративное исправление ошибок компиляции и тестов

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате