Небольшая авторегрессионная модель GPT-J для генерации текста общего назначения.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · создание коротких текстовых продолжений · изучение работы небольших языковых моделей
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
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Небольшая GPT-J-модель GerbilLab для генерации текста и экспериментов с заполнением пропусков и языковым моделированием.
Подходит для: продолжение коротких текстовых фрагментов · заполнение пропусков в предложениях · эксперименты с авторегрессионной генерацией текста
Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода
Компактная GPT-J-модель GerbilLab для генерации текста и экспериментов с заполнением пропусков и языковым моделированием.
Подходит для: генерация продолжения текста · заполнение пропуска внутри текстового фрагмента · восстановление замаскированных слов и фрагментов
Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API
Компактная GPT-J-модель GerbilLab для генерации и продолжения текста.
Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · генерация простых текстовых ответов · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Компактная GPT-J модель GerbilLab для генерации текста, продолжения последовательностей и экспериментов с заполнением пропусков.
Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · продолжение текстовых последовательностей · заполнение пропусков в тексте
Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
Компактная модель GPT-J для генерации и продолжения текста, заполнения пропусков и экспериментов с несколькими режимами языкового моделирования.
Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · заполнение пропуска внутри текста · эксперименты с причинным языковым моделированием
Компактная GPT-J-модель GerbilLab с 3,3 млн параметров для генерации текста и экспериментов.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение обучения авторегрессионных моделей
Дообученная на инструкциях компактная GPT-NeoX-модель для генерации текста и выполнения простых текстовых запросов.
Подходит для: генерация ответа на текстовую инструкцию · выполнение простых запросов с дополнительным входным текстом · создание коротких текстовых продолжений
Экспериментальная модель Nous Research на базе Llama 3.1 8B для изучения обучения с подкреплением, диалогов и вызова инструментов.
Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей с подкреплением · тестирование диалогового следования инструкциям · исследование вызова инструментов языковой моделью