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
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
Набор Keras-классификаторов для выявления факторов транскрипции и определения их семейств у растений.
Подходит для: выявление факторов транскрипции в протеоме растения · классификация белковой последовательности по семейству факторов транскрипции · построение отчёта о классификации растительных белков
Зеркало модели ProGen2-small для авторегрессионной генерации последовательностей с контекстом 1024 токена.
Подходит для: генерация последовательностей моделью ProGen2-small · дообучение базовой модели ProGen2-small под пользовательские данные · эксперименты с авторегрессионной генерацией последовательностей
Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.
Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО
Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.
Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью
Дообученная YOLOS-модель для обнаружения лиц, очков, головных уборов и масок в изображениях для сценариев KYC и проверки liveness.
Подходит для: поиск лица на изображении для проверки личности · обнаружение очков при проверке соответствия требованиям к фото · обнаружение шляпы и других головных уборов на фото
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
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Экспериментальная разреженная MoE-модель Gemma 4 для генерации текста, программирования, агентного планирования и системных задач.
Подходит для: написание и анализ кода · планирование шагов автономного агента · формирование структурированных вызовов инструментов
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
Дообученная модель на базе Ornith-1.0-9B для агентного программирования и генерации кода с ускорением генерации через MTP.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · выполнение задач разработки в агентном сценарии · создание каркасов программных проектов
Экспериментальная дообученная модель LFM2.5 на 2,6 млрд параметров для многоходового ассистирования, генерации кода и вызова инструментов.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · объяснение фрагментов кода · многоходовый диалог с помощником-разработчиком
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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
Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.
Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля
Текстовая модель MindLab Research на базе Qwen3.6-35B-A3B для персональных агентов, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: создание персонального ИИ-агента с вызовом инструментов · написание и редактирование кода в репозитории · ответы в диалоговом помощнике
Мультимодальная модель JIT-Agent-27B генерирует исполняемые каркасы агентов с памятью, планированием и политикой инструментов для заданных задач.
Подходит для: генерация каркаса агента под конкретную задачу · создание модулей памяти и обновления рабочего контекста агента · формирование плана и управления состоянием выполнения
Экспериментальная модель GPT-2 на 124,4 млн параметров служит базой для дальнейшего обучения академического помощника ARKA.
Подходит для: создание прототипа академического помощника по знаниям · дальнейшее обучение диалоговой языковой модели · эксперименты с генерацией текста на английском языке
Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.
Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей
Производная модели arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Базовая многоязычная MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутреннюю предметную область · создание специализированного текстового генератора · эксперименты с многоязычной генерацией текста
Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.
Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении
Дообученная на DNABERT модель классифицирует кодирующие последовательности ДНК в бактериальных геномах.
Подходит для: классификация CDS в бактериальных геномах · проверка, является ли фрагмент бактериальной ДНК кодирующей последовательностью · анализ открытых рамок считывания бактерий
Производная модели shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro. Разреженная мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и работы с инструментами с контекстом до 1 млн токенов.
Подходит для: написание и отладка кода с помощью агентных циклов · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ изображений и видеозаписей