Англоязычный двунаправленный энкодер на 395 млн параметров для заполнения пропусков и построения решений поиска и классификации на длинных текстах и коде.

Подходит для: предсказание замаскированных слов в английском тексте · классификация длинных документов на основе энкодера · семантический поиск по большим англоязычным корпусам

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

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

Компактный англоязычный ModernBERT-энкодер для извлечения признаков, эмбеддингов и задач понимания текста.

Подходит для: создание эмбеддингов английских текстов · семантический поиск по англоязычным документам · классификация текстов

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

Англоязычный энкодер ModernBERT на 1 млрд параметров для извлечения текстовых признаков, поиска и заполнения пропусков.

Подходит для: получение векторных представлений текстов для семантического поиска · извлечение признаков для классификации текстов · поиск фрагментов кода по запросу

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

Англоязычный энкодер ModernBERT из семейства Ettin с 394,7 млн параметров для заполнения замаскированных токенов и переноса на задачи понимания текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в английском тексте · анализ языковых представлений для исследовательских экспериментов · дообучение энкодера для классификации текстов

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

Англоязычный энкодер ModernBERT на 68,1 млн параметров для заполнения пропусков и дообучения на задачи понимания текста.

Подходит для: Заполнение пропусков в английском тексте · Дообучение энкодера для классификации текстов · Получение текстовых эмбеддингов для поиска

Семейство Conformer-моделей для распознавания речи, особенно подходящее для русского, казахского, кыргызского и узбекского языков.

Подходит для: транскрибация русскоязычных аудиозаписей · распознавание казахской речи · распознавание кыргызской речи

Англоязычный 24-слойный BERT-generation энкодер Google для кодирования текста и использования в системах генерации последовательностей.

Подходит для: кодирование текста для генеративной модели с энкодером и декодером · подготовка входного текста для суммаризации · подготовка текста для машинного перевода

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

Англоязычный энкодер ModernBERT на 149 млн параметров для заполнения пропусков и основы для классификации и поиска по текстам.

Подходит для: предсказание замаскированных слов в английском тексте · дообучение классификатора английских текстов · создание эмбеддингов для семантического поиска

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

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

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

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

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

Потоковая англоязычная модель Kyutai для распознавания речи и транскрибации аудио с задержкой около 2,5 секунды.

Подходит для: потоковая транскрибация английской речи в реальном времени · субтитры для англоязычных трансляций · распознавание речи в шумных условиях

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

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

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

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang