Многоязычная HuBERT-модель извлекает речевые признаки с частотой 25 Гц для токенизации речи и обучения речевых языковых моделей.
Подходит для: извлечение признаков из речевых сигналов · токенизация речи для обучения SpeechLM · подготовка речевых представлений для языкового моделирования речи
HER-RL — дообученная на Qwen3-32B модель для многошагового ролевого диалога и симуляции персонажей с внутренними мыслями и планированием.
Подходит для: ролевая переписка от лица персонажа · симуляция персонажа в интерактивной истории · создание диалогов с последовательным образом персонажа
Hy3-heretic — разговорная текстовая модель семейства Hy3 с ослабленным отказом, предназначенная для генерации ответов и диалогов.
Подходит для: диалоговое общение с моделью · генерация ответов на текстовые запросы · обсуждение тем, которые исходная модель чаще отклоняет
Модель HuBERT с 113,3 млн параметров, заявленная для синтеза речи на китайском языке.
Подходит для: синтез речи на китайском языке
HuBERT Extra-Large извлекает речевые признаки из аудио 16 кГц и служит основой для дообучения систем распознавания и анализа речи.
Подходит для: извлечение признаков из речевых записей · подготовка модели для распознавания речи · дообучение системы идентификации говорящего
Экспериментальный текстовый чекпойнт Qwen3.5-9B, дообученный на половине корпуса MR v4 для генерации в scaffold-протоколе.
Подходит для: генерация ответов в scaffold-протоколе MR · эксперименты по влиянию размера обучающего корпуса на языковую модель · сравнение чекпойнтов MR midtrain по валидационной next-token loss
Дообученная на четверти корпуса версия MR_midtrain_9B_v4 для диалоговой генерации и экспериментов с meta-reasoning.
Подходит для: диалоговая генерация в MR scaffold-протоколе · эксперименты по влиянию размера корпуса на качество SFT · исследование предсказания следующего токена на задачах meta-reasoning
RCT-4B — 3,7-миллиардная модель Qwen3 для генерации текста и длинных цепочек рассуждений с алгоритмом Reasoning Cache.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация многошаговых цепочек рассуждений · исследование масштабирования вычислений при инференсе
Дообученная на TMax-15K методом CISPO модель Qwen3.5-4B для исследований RL и выполнения терминальных задач агентом.
Подходит для: эксперименты с обучением терминального агента методом RL · выполнение коротких сценариев через интерфейс команд Terminus-2 · оценка поведения языковой модели в среде TMax-15K
Экспериментальный чекпойнт Qwen3.5 для диалоговой генерации текста и оценки, дообученный от MR_midtrain_9B_v3.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · оценка качества контрольной точки модели · инференс текстовой генеративной модели
Контрольная точка MR 9B v3 на шаге 127 для генерации текста и диалогового инференса и оценки.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · оценка поведения контрольной точки модели · инференс текстовой генеративной модели
Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и кода, включая Ruby.
Подходит для: генерация Ruby-кода · дополнение Ruby-кода · ответы на вопросы в диалоге