Квантованная мультимодальная версия Qwen3.8-Flash-Next для диалога, рассуждений, агентных задач и анализа изображений и видео на Apple Silicon.
Подходит для: диалоговое взаимодействие с мультимодальным ассистентом · анализ и ответы на вопросы по изображениям · понимание содержания видео
Квантованный вариант Qwen3.8-Flash-Next для Apple Silicon, предназначенный для диалога, рассуждений, анализа изображений и видео и агентных задач.
Подходит для: диалоговый помощник с длинным контекстом · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов
Квантованная версия GLM-5.3-Flash для диалога, рассуждений и обработки изображений и видео на Apple Silicon с 128 ГБ памяти.
Подходит для: диалог с моделью на компьютере Mac с 128 ГБ памяти · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов
Экспериментальная 550-миллионная модель на основе TinyLlama, предназначенная для генерации текста и дальнейшего обучения в формате чата Zephyr.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · дальнейшее обучение модели для диалогов · генерация коротких ответов в формате Zephyr
JoyTag — многометочная модель компьютерного зрения для автоматического присвоения более 5000 тегов изображениям.
Подходит для: автоматическое тегирование изображений · подготовка датасетов для моделей генерации изображений · индексация и поиск изображений по визуальным признакам
Небольшая разговорная модель на базе Qwen 0.5B для научных и образовательных бесед, ответов на вопросы и общения с персонажем Cinder.
Подходит для: Ответы на вопросы по математике и естественным наукам · Объяснение STEM-тем в диалоге · Ответы на общие вопросы по знаниям из Википедии
Экспериментальная модель Llama на 1,4 млрд параметров для генерации текста и тестирования диалоговых ответов и рассуждений.
Подходит для: тестирование генерации диалоговых ответов · эксперименты с пошаговыми математическими рассуждениями · оценка генерации текста на синтетических учебных данных
Компактная чат-модель на архитектуре Llama для дружеских бесед и рассказывания детских историй.
Подходит для: генерация детских историй · дружеские разговоры с чат-ботом · простые научные беседы
Экспериментальная модель семейства TinyLlama для генерации текста и изучения пошагового рассуждения, требующая дальнейшего обучения.
Подходит для: эксперименты с пошаговым рассуждением языковой модели · дальнейшее обучение компактной Llama-модели · генерация текста в исследовательских прототипах
Небольшая разговорная модель на базе TinyLlama для научных и образовательных бесед, общения и творческого поиска идей.
Подходит для: ведение диалогов на научные темы · объяснение учебных вопросов · совместный поиск идей и творческое исследование тем
Экспериментальная текстовая модель на основе DistilGPT-2 для многоходовых диалогов с персонажами.
Подходит для: ведение диалога с персонажем по имени Синдер · генерация реплик в формате USER/CINDER · продолжение многоходового чата с персонажами
Модифицированная Phi-2 с двумя дополнительными слоями для научных и образовательных диалогов и генерации текста.
Подходит для: ответы на вопросы по научным темам · объяснение учебных понятий в диалоге · генерация текста для образовательных бесед
Тестовая чат-модель на базе Phi для научных и образовательных бесед, математических рассуждений и общения в роли Cinder.
Подходит для: научные и образовательные беседы · объяснение математических и STEM-тем · ответы на вопросы с рассуждениями
Чат-модель на базе Phi для научных и образовательных бесед, STEM-вопросов, рассуждений и общения в образе персонажа Cinder.
Подходит для: ответы на вопросы по математике и STEM · научные и образовательные беседы · объяснение общих знаний в формате диалога
Англоязычная дообученная версия Phi-3 Mini для диалогов Cinder, научных и образовательных бесед, программирования и творческого общения.
Подходит для: диалог с персонажем Cinder · ответы на вопросы по STEM и естественным наукам · объяснение математических и логических задач
Производная модели Josephgflowers/Phi-3-mini-4k-instruct-Cinder-with-16bit-GGUF. Англоязычная дообученная версия Phi-3 Mini для диалогов Cinder, научных и образовательных бесед, программирования и творческого общения.
Подходит для: диалог с персонажем Cinder · ответы на вопросы по STEM и естественным наукам · объяснение математических и логических задач
Дообученная компактная модель TinyLlama для диалогов, суммаризации, ответов по документам и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы по небольшому набору документов с RAG · суммаризация текстов · вызов инструментов и функций в диалоговом ассистенте
Дообученная на финансовых инструкциях модель Llama для ответов на финансовые вопросы, анализа текста и диалогов.
Подходит для: ответы на вопросы о финансах и экономике · объяснение финансовых понятий и рассуждений · извлечение финансовых сущностей из текста
Англоязычная чат-модель на базе GPT-2 для научных бесед, ролевых диалогов и общения с персонажами Cinder Show.
Подходит для: ответы на вопросы о науке в формате беседы · ролевые диалоги с персонажами Cinder Show · имитация многопользовательского чата
Тестовая чат-модель на базе TinyLlama для научных и образовательных диалогов, математики и пошаговых рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы по STEM-дисциплинам · решение математических задач с пошаговым объяснением · учебные диалоги и объяснение научных тем
Дообученная диалоговая модель TinyLlama для генерации текста, название которой указывает на математическую направленность.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · эксперименты с математическими запросами · прототипирование чат-бота на базе TinyLlama
FloraSense — дообученный Vision Transformer для классификации фотографий растений и распознавания видов флоры.
Подходит для: распознавание растений по фотографии · предварительное определение видов в приложении для садоводства · классификация изображений флоры для учебных проектов
Диалоговая модель на базе TinyLlama для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · продолжение текста по запросу · создание коротких текстовых ответов
Дообученная модель TinyLlama для диалоговой генерации, RAG, суммаризации и использования инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы по базе документов через RAG · суммаризация текстов · диалоговый помощник по STEM-темам