Компактный трансформер Datadog для многомерного прогнозирования временных рядов без дообучения, рассчитанный на низкие требования к задержке и памяти.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости · прогнозирование нескольких временных рядов без дообучения · оценка неопределённости прогноза метрик

Компактная модель Datadog для многомерного прогнозирования временных рядов с оценкой неопределённости без дообучения.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости · построение прогнозов по нескольким временным рядам · оценка неопределённости будущих значений

Базовая модель Datadog для прогнозирования многомерных временных рядов, в том числе метрик наблюдаемости, без обязательного дообучения.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости без дообучения · прогнозирование нескольких взаимосвязанных временных рядов · оценка неопределённости прогноза метрик

Предварительно обученная модель Datadog для нулевого прогнозирования многомерных временных рядов и оценки неопределённости.

Подходит для: прогнозирование метрик инфраструктуры и наблюдаемости · построение прогнозов для нескольких временных рядов без дообучения · оценка неопределённости прогнозов временных рядов

Модель Datadog для zero-shot прогнозирования многомерных временных рядов и оценки неопределённости, включая метрики наблюдаемости.

Подходит для: прогнозирование метрик инфраструктуры и сервисов · построение прогнозов для нескольких временных рядов одновременно · оценка неопределённости прогнозов временных рядов

Toto-2.0-1B — трансформер Datadog для zero-shot прогнозирования многомерных временных рядов с оценкой неопределённости.

Подходит для: прогнозирование метрик наблюдаемости без дообучения · построение прогнозов для нескольких связанных временных рядов · оценка неопределённости будущих значений временного ряда

Экспериментальная модель Datadog отвечает на вопросы о временных рядах для анализа инцидентов, используя текст, изображения и сигналы временных рядов.

Подходит для: ответы на вопросы о временных рядах при разборе программных инцидентов · анализ метрик и графиков мониторинга по текстовому запросу · сопоставление сигналов временных рядов с изображениями при диагностике сбоя

Дообученная на данных GIFT-Eval модель Datadog для прогнозирования временных рядов и воспроизведения результатов бенчмарка.

Подходит для: воспроизведение результатов Toto 2.0 на GIFT-Eval · эксперименты с прогнозированием временных рядов · оценка прогнозов метрик наблюдаемости на бенчмарковых данных

Дообученная Qwen2.5-1.5B модель классифицирует серьёзность инцидентов и формирует структурированные решения для их эскалации и маршрутизации.

Подходит для: сортировка оповещений мониторинга по уровням SEV1–SEV4 · автоматическая эскалация критических инцидентов дежурной команде · подавление малозначимых оповещений для снижения alert fatigue

Дообученная на Devstral-2 модель для анализа задач машинного обучения и агентной работы с файлами и инструментами.

Подходит для: поиск причин сбоя в ML-эксперименте по логам и файлам проекта · анализ конфигурации обучения и связанных исходных файлов · подготовка структурированного отчёта с доказательствами и предлагаемыми изменениями

Дообученная Qwen3.5-модель для доказательной диагностики инцидентов Kubernetes и подготовки безопасных, ограниченных планов восстановления.

Подходит для: Диагностика проблем с Pod и Deployment по выводу kubectl · Поиск причин недоступности Kubernetes-сервиса и проверка его восстановления · Разбор ошибок Helm, GitOps и согласования желаемого состояния

Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.

Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных и решения задач с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · решение задач из набора SmolDataEnvs · генерация ответов для OpenCode, Claude Code и Codex

Дообученная на задачах кибербезопасности модель Llama для анализа оповещений Suricata, событий SIEM и поддержки SOC.

Подходит для: объяснение оповещений Suricata · интерпретация событий SIEM · контекстуализация телеметрии безопасности

Небольшая обученная с нуля MoE-языковая модель для следования инструкциям, анализа первопричин, генерации кода и создания специализированных агентов.

Подходит для: анализ первопричин сбоев · структурированное суммирование технических инцидентов · генерация простого кода на Python

Открытая Transformer-модель для zero-shot прогнозирования многомерных временных рядов, в первую очередь метрик наблюдаемости.

Подходит для: прогнозирование метрик мониторинга инфраструктуры · оценка будущей нагрузки на серверы и сервисы · прогнозирование нескольких связанных временных рядов без дообучения

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного решения задач анализа данных с использованием инструментов через OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных в агентной оболочке с инструментами · выполнение заданий SmolDataEnvs через OpenCode · проверка способности языковой модели работать с инструментами

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Агентная модель на базе Qwen3 для автономного анализа данных, выполнения задач полного цикла Data Science и подготовки исследовательских отчётов.

Подходит для: подготовка и очистка наборов данных · исследовательский анализ таблиц CSV и Excel · анализ данных из баз данных и JSON

Производная модели AI45Research/AgentDoG1.5-Qwen3.5-4B. Модель классифицирует траектории ИИ-агентов по безопасности и диагностирует типы рисков в небезопасных действиях.

Подходит для: проверка траекторий действий ИИ-агента на безопасность · выявление небезопасного использования инструментов агентом · определение типа сбоя в действиях агента

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных с OpenCode и взаимодействием с инструментами.

Подходит для: выполнение агентных задач анализа данных · ответы на запросы с использованием инструментов OpenCode · автоматизация многошаговых задач на данных через агентный harness

Производная модели AI45Research/AgentDoG1.5-Qwen3.5-4B. Модель классифицирует траектории ИИ-агентов по безопасности и диагностирует типы рисков в небезопасных действиях.

Подходит для: проверка траекторий действий ИИ-агента на безопасность · выявление небезопасного использования инструментов агентом · определение типа сбоя в действиях агента

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

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного решения задач анализа данных и работы с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · написание и изменение кода с помощью OpenCode · решение задач разработки через Claude Code или Codex