Дистиллированная языковая модель Qwen3 с 2,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов по созданию промежуточных моделей без дополнительного обучения.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подключение инструментов через интерфейс вызова функций

Студенческая модель Qwen3 с 2,1 млрд параметров для интерполяции размера между постобученными вариантами Qwen3-4B-Base.

Подходит для: построение промежуточных вариантов размера Qwen3 · перенос дельты весов между базовой и постобученной моделью · изучение влияния числа патчируемых слоёв на размер модели

Дистиллированная текстовая модель Qwen3 на 2,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с интерполяцией размеров моделей.

Подходит для: генерация текста и ответы в диалоге · создание промежуточных по размеру вариантов Qwen3 · исследование интерполяции слоёв языковых моделей

Диалоговая модель Olmo 3 с 3,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и экспериментов с интерполяцией размера моделей.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · выполнение текстовых инструкций · создание промежуточной модели между студенческой и базовой версиями Olmo 3

Вспомогательная DSpark-модель для спекулятивного декодирования с Kimi-K3, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов с Kimi-K3 · ускорение генерации кода с Kimi-K3 · ускорение математических рассуждений с Kimi-K3

Компактная дистиллированная модель Llama для диалоговой генерации текста и интерполяции размера с Llama 3.1 8B Instruct.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание промежуточной модели между студенческой и исходной Llama 3.1 8B · эксперименты с интерполяцией размера посттренированных языковых моделей

Экспериментальная дистиллированная модель Qwen3 для генерации текста и исследования интерполяции размера с исходной Qwen3-14B.

Подходит для: эксперименты с интерполяцией размера языковой модели · создание промежуточной модели между Qwen3-8.5B и Qwen3-14B · генерация текста в исследовательских экспериментах

Студенческая модель Qwen3 на 7,7 млрд параметров для генерации текста и интерполяции размера с постобученными вариантами базовой модели.

Подходит для: генерация текста на основе промпта · создание промежуточной модели между базовой и постобученной версиями Qwen3 · эксперименты с переносом разницы весов между вариантами модели