Открытая модель на 27 млрд параметров для задач программирования, математики и физики с длинным контекстом и поддержкой вызова инструментов.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в кодовых репозиториях · решение сложных математических задач · анализ задач по физике и научных вопросов

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

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

Вариант OpenAI gpt-oss-120b с Eagle3-модулями для ускоренной генерации текста в чат-ботах, AI-агентах и RAG-системах.

Подходит для: создание чат-бота с ответами на инструкции · разработка AI-агента для многошаговых задач · ответы на вопросы по документам в RAG-системе

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

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

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

Англоязычный авторегрессионный декодер Ettin на 394,7 млн параметров для генерации текста и исследований языковых моделей.

Подходит для: продолжение английского текста по затравке · генерация черновиков и коротких фрагментов текста · прототипирование приложений на основе генерации текста

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

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

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, RAG и агентных приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом · ускорение ответов на вопросы по документам в RAG-системе · ускорение генерации кода и выполнения инструкций

Англоязычная модель EleutherAI на 15,4 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости больших языковых моделей.

Подходит для: эксперименты по интерпретируемости больших языковых моделей · изучение влияния дедупликации обучающих данных · анализ поведения базовой языковой модели при продолжении текста

Черновая голова EAGLE3 для Qwen2.5-7B-Instruct предлагает токены для спекулятивного декодирования и ускоряет генерацию текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen2.5-7B-Instruct · ускорение инференса чат-модели в SGLang на GPU · спекулятивное декодирование на TPU через sglang-jax

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

OpenELM-270M — компактная авторегрессионная языковая модель Apple для генерации текста и экспериментов с небольшими LLM.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · создание простых ответов на вопросы · оценка языковой модели на стандартных бенчмарках

Вспомогательный модуль NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию gpt-oss-120b, предлагая один токен-кандидат для проверки при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-боте на базе gpt-oss-120b · повышение пропускной способности сервиса на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Вспомогательная модель Red Hat на EAGLE-3 ускоряет генерацию ответов meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов Llama 3.3 70B в vLLM · обслуживание чат-запросов через endpoint chat completions · снижение задержки авторегрессивной генерации с проверкой токенов основной моделью

Черновая модель Nebius для ускорения генерации gpt-oss-120b с помощью speculative decoding в vLLM.

Подходит для: Ускорение генерации текста моделью gpt-oss-120b · Ускорение ответов чат-модели при инференсе через vLLM · Ускорение генерации кода базовой моделью gpt-oss-120b

Производная модели yuhuili/EAGLE-LLaMA3-Instruct-8B. 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 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

Компактная англоязычная авторегрессионная модель Ettin на 32 млн параметров для генерации текста и быстрого прототипирования.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · быстрое прототипирование генеративных приложений · эксперименты с компактными decoder-only моделями