Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста
Объединённая методом TIES модель Llama 2 13B для генерации художественного текста, диалогов с персонажами и текстовых приключений.
Подходит для: написание художественных сцен и рассказов · диалоги с вымышленными персонажами · создание интерактивных текстовых приключений
DAGGER-12B-SFT — дообученная Gemma 3 для решения бенгальских математических задач с отвлекающими данными и генерацией вычислительных графов.
Подходит для: решение математических текстовых задач на бенгальском языке · построение вычислительного графа по условию задачи · выделение значимых чисел среди отвлекающих данных
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
Экспериментальная модель Nous Research на базе Llama 3.1 8B для изучения обучения с подкреплением, диалогов и вызова инструментов.
Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей с подкреплением · тестирование диалогового следования инструкциям · исследование вызова инструментов языковой моделью
Дообученная на GLM-4.6 языковая модель для многошаговой агентной работы, автономного программирования и использования инструментов.
Подходит для: декомпозиция крупных задач разработки на последовательные этапы · автономная работа над изменениями в репозитории и pull request · планирование и выполнение длительных рабочих процессов с инструментами
Объединённая методом SLERP модель Llama 2 на 10,3 млрд параметров для генерации художественных текстов, диалогов с персонажами и текстовых приключений.
Подходит для: генерация художественных рассказов · ведение диалогов с вымышленными персонажами · создание текстовых приключений
DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели
Объединённая методом SLERP модель Llama 2 для генерации художественного текста, диалогов с персонажами и текстовых приключений.
Подходит для: написание художественных сцен · диалоги с вымышленными персонажами · создание текстовых приключений
DAGGER-4B-SFT — дообученная модель Gemma 3 для генерации вычислительных графов при решении математических задач с отвлекающими данными.
Подходит для: генерация вычислительного графа для текстовой математической задачи · решение арифметических задач с несколькими шагами · выделение нужных чисел среди отвлекающих данных
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.
Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале
Объединённая модель Llama 2 на 12,9 млрд параметров для генерации художественных текстов, ролевых диалогов и текстовых приключений.
Подходит для: написание художественных историй · диалоги с вымышленными персонажами · создание текстовых приключений
Производная модели google/gemma-4-12B-it-assistant. Черновая MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам
Производная модели google/gemma-4-12B-it-assistant. Черновая MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам