GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

DANTE v1 — англоязычная модель на базе Qwen3.5-4B, которая оценивает вероятности заданных вариантов для классификации и коротких решений по предоставленным данным.

Подходит для: распределение заявок между командами · проверка, соблюдал ли агент заданные ограничения · оценка потенциальных клиентов по заданным критериям

Обученный агент PPO для игры Huggy в среде Unity ML-Agents, доступный в формате ONNX.

Подходит для: запуск агента для игры Huggy в Unity · просмотр поведения обученного агента в браузере · продолжение обучения агента через ML-Agents

Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B модель Llama для генерации неотфильтрованных диалоговых ответов и исследований поведения ИИ.

Подходит для: изучение поведения языковых моделей без фильтров безопасности · тестирование модерации и систем защиты контента · проверка ответов ИИ на провокационные запросы

DACTYL — дообученный на DeBERTa V3 Large классификатор для выявления текста, сгенерированного языковыми моделями.

Подходит для: проверка текста на генерацию языковой моделью · выявление ИИ-текстов в пользовательских публикациях · анализ студенческих эссе на машинную генерацию

Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 442 млн параметров для генерации текста и исследований рекуррентно-внимательных языковых моделей с маршрутизацией по энтропии.

Подходит для: генерация продолжения текста по заданному промпту · эксперименты с гибридом рекуррентных слоёв и внимания · исследование маршрутизации внимания по неопределённости предсказаний

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Экспериментальная англоязычная чат-модель на 1,2 млрд параметров для исследований дообучения диалоговых моделей.

Подходит для: эксперименты с дообучением чат-моделей · генерация ответов на английском языке · исследование влияния повторного предъявления диалоговых корпусов

Предобученная англоязычная модель Gated DeltaNet на 182 млн параметров генерирует текст и предназначена для исследований гибридных рекуррентно-внимательных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · эксперименты с гибридными рекуррентно-внимательными языковыми моделями · исследование маршрутизации внимания по неопределённости модели

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

Экспериментальная англоязычная чат-модель NanochatGPT на 1,2 млрд параметров для диалоговой генерации и исследований влияния данных персон при дообучении.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чате · прототипирование диалоговых приложений · эксперименты с дообучением чат-моделей

Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 1,5 млрд параметров с энтропийно управляемыми блоками внимания для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжений текста · исследование гибридов рекуррентных сетей и внимания · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости

Экспериментальная англоязычная чат-модель NanochatGPT на 1,2 млрд параметров для диалоговых ответов и изучения влияния обучающих данных.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чате · сравнение поведения чат-модели после разных вариантов дообучения · исследование влияния повторного предъявления данных persona и decorrelation

Экспериментальная чат-модель nanochat GPT на 1,2 млрд параметров для изучения влияния состава данных SFT на диалоговые ответы.

Подходит для: эксперименты с дообучением чат-моделей · генерация диалоговых ответов на английском языке · ответы на вопросы общего характера

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

Экспериментальная англоязычная чат-модель на 1,2 млрд параметров для диалоговых экспериментов и исследований дообучения.

Подходит для: экспериментальные диалоги на английском языке · исследование влияния состава SFT-данных на ответы чат-модели · тестирование поведения модели после воспроизведения persona-корпусов

DanskBERT — датская модель на архитектуре XLM-RoBERTa для восстановления пропущенных слов и как базовый чекпойнт для задач обработки датского языка.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в датском тексте · подбор вероятного продолжения датского предложения по маске · подготовка базовой модели для дообучения на датских NLP-задачах

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

Экспериментальная англоязычная чат-модель NanochatGPT на 1,2 млрд параметров, дообученная на ClimbMix для исследований влияния данных на поведение диалога.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чат-боте · проведение экспериментов с дообучением языковых моделей · сравнение влияния повторного предъявления диалоговых данных

Экспериментальная англоязычная чат-модель NanochatGPT на 1,2 млрд параметров для генерации ответов и исследований влияния обучающих данных.

Подходит для: эксперименты с англоязычными чат-ботами · исследование влияния обучающих данных на поведение чат-модели · генерация ответов в текстовом диалоге

Экспериментальная базовая GDN2-модель для генерации текста и исследований гибридных механизмов обработки контекста длиной до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжения веб-текста · исследование языкового моделирования на длинном контексте · оценка извлечения фактов из длинного текста

Предварительно обученная модель Caiyun AI на 2,8 млрд параметров для генерации текста с архитектурой динамически компонуемого внимания DCFormer.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурами внимания · исследование и оценка языковых моделей

Исследовательская англоязычная чат-модель nanochat GPT на 1,2 млрд параметров для генерации диалоговых ответов и экспериментов с дообучением.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чате · экспериментальная оценка диалогового дообучения · исследование влияния обучающих корпусов на поведение чат-модели