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

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

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

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

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

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

Языковая MoE-модель семейства ERNIE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · обработка длинных текстовых запросов

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

BERT-модель, дообученная для предсказания пропущенных слов и обработки текстов на казахском языке.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в казахском предложении · оценка подходящего токена для замаскированной позиции · подготовка признаков для задач понимания казахского текста

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

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

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Eurus-RM-7B оценивает ответы языковых моделей, чтобы отбирать и ранжировать варианты, в том числе для задач с рассуждениями.

Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких вариантов ответа · переранжирование ответов для улучшения рассуждений

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

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 MoE-языковая модель семейства ERNIE для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ассистенты · продолжение и дополнение текста · генерация черновиков

Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам

Языковая MoE-модель семейства ERNIE 4.5 на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы · продолжение и редактирование текста · генерация черновиков документов

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

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

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

OpenELM-1_1B — разработанная Apple авторегрессионная языковая модель на 1,1 млрд параметров для генерации текста и исследований.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких текстовых ответов · эксперименты с компактными языковыми моделями

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода

Языковая модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговых системах · создание и продолжение текстов · развёртывание чат-ботов на базе Transformers