KoE5 — дообученная на корейских данных модель эмбеддингов для семантического поиска и ранжирования текстов.

Подходит для: поиск корейских документов по запросу · поиск релевантных фрагментов для системы вопросов и ответов · ранжирование корейских результатов поиска

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Локально развёртываемая корейско-английская языковая модель для корпоративных диалогов и генерации вызовов инструментов.

Подходит для: корейско-английские корпоративные диалоги · генерация вызовов веб-поиска для приложения · формирование запросов на поиск по внутренним документам

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Arcee-Lite — компактная дистиллированная языковая модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: генерация текста на мобильных устройствах · создание диалогового помощника для встраиваемой системы · запуск языковой модели на периферийном устройстве

Компактная корейскоязычная модель MOGODIK для генерации диалогов и создания персонажных чат-ботов с дообучением LoRA.

Подходит для: создание корейского чат-бота с заданным характером · быстрое обучение персонажа на небольшом наборе диалогов · локальный запуск диалоговой модели на малоресурсном устройстве

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

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Корейская диалоговая модель на 10,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы, дообученная на LDCC-SOLAR-10.7B.

Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · создание корейского чат-бота-помощника · ведение диалогов по формату Alpaca Chat

Базовая корейская языковая модель на основе Qwen2.5-0.5B, продолжившая предобучение с морфемно-ориентированным токенизатором для генерации корейского текста.

Подходит для: генерация корейского текста без форматирования с переносами строк · адаптация небольшой языковой модели к корейскому веб-тексту · продолжение предобучения корейской языковой модели

Базовая корейская языковая модель RWKV на 6,8 млрд параметров для генерации текста и исследований открытых LLM.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · эксперименты с корейскими открытыми языковыми моделями · исследование архитектуры RWKV для генерации текста

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Корейская чат-модель на 10,7 млрд параметров для генерации диалоговых ответов, дообученная на базе LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B.

Подходит для: создание корейскоязычного чат-бота · ответы на вопросы на корейском языке · генерация диалоговых реплик в формате ChatML

Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH

A.X 4.0 — 71,1-миллиардная языковая модель SK Telecom на основе Qwen2.5 для диалогов и текстовых задач, оптимизированная для корейского языка.

Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на корейском языке · анализ длинных корейских документов · понимание корейского контекста и культурных отсылок

Объединённая 22-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации ролевой прозы с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: ведение диалогов с текстовым ассистентом · генерация художественной и ролевой прозы · продолжение пользовательского текста

Плотная языковая модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с корейскими языковыми тестами.

Подходит для: генерация и продолжение текста · экспериментальная оценка на корейском BoolQ · экспериментальная оценка на корейском COPA

Qwenwify-32B-v1 — объединённая 32-миллиардная модель Qwen2.5 для диалоговой генерации текста.

Подходит для: ведение диалогов с языковой моделью · генерация ответов на текстовые запросы · создание и продолжение текстов

Объединённая на базе Mistral-Small-Instruct-2409 модель на 22 млрд параметров для диалоговой генерации текста и вызова функций с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация продолжений и ответов на текстовые запросы · вызов функций через поддерживаемый интерфейс

KairosFM — экспериментальная MoE-модель генерации текста с гибридным вниманием и заявленным обучением на нескольких модальностях.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · исследование гибридных архитектур MoE и diffusion · прототипирование мультимодальных моделей на текстовых и сенсорных данных

Объединённая 32-миллиардная диалоговая модель Qwen2 для генерации текста с контекстом 32 768 токенов.

Подходит для: ведение диалогов с длинным контекстом · генерация ответов на текстовые запросы · составление и продолжение текстов

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели