Открытая 6,6-миллиардная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация продолжения длинного текста · работа с последовательностями объёмом до миллиона токенов · эксперименты с языковыми моделями на длинном контексте

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama

Авторегрессионная языковая модель на основе LLaMA 2 с контекстом до 262 144 токенов для генерации текста по длинным документам.

Подходит для: продолжение длинного текста с учётом предыдущего контекста · генерация текста по содержанию книги · составление черновика на основе длинного документа

Сборка Qwen-AgentWorld в GGUF для симуляции взаимодействий агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: симуляция взаимодействия агента с текстовой средой · предсказание состояния среды после действия агента · прогнозирование следующих наблюдений по истории взаимодействий

Пакет слоёв GGUF GLM-5.3-Flash для локального распределённого чат-инференса на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат-инференс · запуск модели с распределением слоёв между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Многовидовая модель мира для робототехники, предсказывающая будущие наблюдения камер по начальному изображению и последовательности действий.

Подходит для: прогнозирование видео с нескольких камер по действиям робота · открытые роллауты будущих наблюдений робота · пошаговое авторегрессионное моделирование действий и наблюдений

Квантованный GGUF-вариант Qwen-AgentWorld для симуляции взаимодействия агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: предсказание состояния среды после действия агента · симуляция последовательности взаимодействий агента со средой · моделирование текстовых сценариев среды

Слияние чат-модели LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и работы с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление текстов по запросу · продолжение заданного текста

Пакет GGUF-слоёв GLM-5.3 для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких компьютерах с распределением слоёв · обслуживание запросов через локальный API, совместимый с OpenAI

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование поведения языковых моделей · эксперименты по интерпретируемости LLM · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных

Компактная модель Qwen3-1.7B, дообученная на траекториях Qwen3-32B для выполнения многошаговых задач в научной среде ScienceWorld.

Подходит для: прохождение задач в симуляторе ScienceWorld · выбор действий по последовательности наблюдений среды · многошаговое выполнение научных задач в формате ReAct

Специализированная модель Qwen2.5 для выбора действий языкового агента в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в текстовых задачах ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

Дообученная модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции взаимодействий агентов.

Подходит для: симуляция следующих наблюдений в TextWorld · генерация развёртываний агента в текстовой среде · оценка поведения агента в TextWorld

Слитая модель семейства LLaMA для генерации текста и диалогов с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: генерация текста по запросу · ведение диалога с чат-моделью · ответы на вопросы по длинному тексту

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

GLM-4-9B-Chat — многоязычная диалоговая модель Zhipu AI для генерации ответов, рассуждений, работы с длинным контекстом и вызова инструментов.

Подходит для: создание чат-ассистента для многоходовых диалогов · ответы на вопросы по длинным документам · решение математических задач и объяснение рассуждений

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный для выполнения интерактивных научных задач ScienceWorld в формате ReAct.

Подходит для: управление агентом в задачах ScienceWorld · генерация действий и рассуждений по наблюдениям симулятора · исследование многоходового обучения языковых моделей с учителем

Чат-модель семейства LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и работы с контекстом длиной до 1 048 576 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжений текста · обобщение длинных документов

Промежуточная версия Qwen3-1.7B, дообученная генерировать ReAct-траектории агента для научных задач в ScienceWorld.

Подходит для: эксперименты с текстовым агентом в ScienceWorld · генерация рассуждений и действий ReAct по наблюдениям симулятора · изучение переноса поведения учителя на компактную языковую модель

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный для генерации действий агента в симуляторе ScienceWorld.

Подходит для: управление агентом в задачах ScienceWorld · генерация последовательности мыслей и действий в формате ReAct · изучение переноса поведения учителя на языкового агента

Дообученная на траекториях Qwen3-32B модель Qwen3-1.7B для многошагового следования инструкциям и выбора действий в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в ALFWorld по текстовым наблюдениям · выполнение многошаговых инструкций в текстовой среде · эксперименты с обучением агентных моделей на траекториях учителя

Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.

Подходит для: Локальный приватный чат с языковой моделью · Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM

LWM-Text-32K — языковая модель на базе LLaMA-2 с контекстом до 32 768 токенов для генерации и продолжения длинных текстов.

Подходит для: продолжение длинных текстов · создание черновиков на основе длинного контекста · генерация текста по содержимому книги