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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

Черновая модель EAGLE-3 для speculative decoding ускоряет генерацию текста моделью Llama-3.1-8B-Instruct в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Llama-3.1-8B-Instruct · ускорение диалоговой генерации в vLLM · ускорение генерации кода базовой моделью

Исследовательская базовая языковая модель на 1,8 млрд параметров для продолжения текста и изучения обучаемых входных эмбеддингов.

Подходит для: продолжение английского текста · исследование обучаемых входных эмбеддингов · сравнение способов представления токенов в языковых моделях

Базовая авторегрессионная модель на 1,7 млрд параметров для продолжения текста и исследований фиксированных двоичных представлений токенов.

Подходит для: продолжение текста на английском языке · сравнение фиксированных кодов токенов с обучаемыми эмбеддингами · исследование языкового моделирования с неизменяемым входным представлением

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

Вспомогательная модель Eagle для ускорения генерации текста Llama 3.3 70B с помощью спекулятивного декодирования в TensorRT-LLM.

Подходит для: ускорение ответов чат-бота на базе Llama 3.3 70B · ускорение генерации ответов в RAG-системе · ускорение ответов AI-агента

Слитая модель Qwen на 27 млрд параметров для диалоговой генерации, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях · разбиение многошаговой задачи на этапы · генерация и анализ кода

Базовая языковая модель AttnExt на 1,7 млрд параметров для продолжения текста и исследования фиксированного GF2-кодирования входных токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · исследование языкового моделирования с фиксированными входными кодами · сравнение фиксированных и обучаемых входных представлений

Черновая модель EAGLE3 от SK Telecom ускоряет генерацию A.X K2 при спекулятивном декодировании через vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью A.X K2 · снижение задержки генерации при обслуживании A.X K2 · повышение пропускной способности сервера A.X K2 при низкой или средней параллельности

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

Черновая модель EAGLE3 для speculative decoding, которая ускоряет генерацию целевой модели Llama-3.2-3B-Instruct.

Подходит для: ускорение генерации текста с Llama-3.2-3B-Instruct · спекулятивное декодирование в совместимом стеке SpecForge/EAGLE3 · эксперименты с черновыми моделями для авторегрессионной генерации

Экспериментальная базовая авторегрессионная языковая модель без attention для генерации текста и исследований альтернативных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения текста по контексту · эксперименты с языковыми моделями без attention · исследование многоуровневых причинных представлений текста

Исследовательская авторегрессионная языковая модель на 604 млн параметров для изучения языкового моделирования с фиксированными двоичными кодами токенов вместо обучаемой входной таблицы эмбеддингов.

Подходит для: воспроизведение экспериментов статьи о фиксированных двоичных кодах токенов · сравнение способов представления входных токенов в языковых моделях · оценка базовой языковой модели на бенчмарках продолжения текста

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой gpt-oss-120b с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента на инструкции · ускорение генерации в RAG-системе

Черновая модель EAGLE-3 для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста моделью Llama 3.3 70B Instruct.

Подходит для: ускорение генерации ответов разговорным ассистентом на Llama 3.3 70B · ускорение вывода Llama 3.3 70B при инференсе через vLLM · ускорение генерации кода базовой моделью Llama 3.3 70B

Экспериментальная причинная языковая модель без внимания для генерации текста и исследований подключения внешней памяти и вычислительных модулей.

Подходит для: Исследование архитектур языковых моделей без механизма внимания · Оценка подключения реконструктивной памяти документов к рассуждению · Эксперименты с детерминированным выполнением ограниченных VM-задач

Англоязычная базовая авторегрессионная модель на 604 млн параметров для исследования и сравнения способов представления входных токенов.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · оценка базовой языковой модели на тестах HellaSwag и ARC-Easy · воспроизведение экспериментов по архитектуре языковых моделей

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели