Hy3 — MoE-модель Tencent для диалоговой генерации текста, агентных сценариев, рассуждений и задач продуктивности.

Подходит для: написание и отладка программного кода · автоматизация задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и диалогов

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

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

Геномная авторегрессионная модель HyenaDNA для генерации ДНК и анализа длинных последовательностей на уровне отдельных нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · дообучение классификатора геномных последовательностей · поиск регуляторных элементов в геноме

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

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

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

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

Базовая языковая модель Kyutai на 2 млрд параметров для генерации и понимания текста на шести европейских языках.

Подходит для: генерация продолжений текста на английском и европейских языках · исследование и разработка систем обработки естественного языка · оценка языковых моделей на задачах знаний и рассуждений

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

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

HyenaDNA large-1m — компактная геномная модель для генерации и анализа последовательностей ДНК с контекстом до 1 млн нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей после дообучения · выявление регуляторных элементов в геноме

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

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

Диалоговая мультимодальная модель Hy4-preview для программирования, офисной аналитики, разработки игр и научных задач.

Подходит для: Разбор изображений и ответы на вопросы по ним · Планирование, написание и отладка программного кода · Анализ документов и данных для подготовки отчётов, таблиц и презентаций

Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.

Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей

Компактная геномная модель HyenaDNA для предсказания и генерации продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · предсказание следующего нуклеотида в геноме · дообучение модели для классификации геномных последовательностей

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact