Ling-2.6-1T — большая гибридная языковая модель для генерации кода, сложных рассуждений и многошаговых агентных задач с инструментами.
Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
Предобученная языковая модель Ling-3.0 с разреженной MoE-архитектурой для продолжения обучения, адаптации и исследований.
Подходит для: продолжение предобучения на новых корпусах · дообучение для адаптации к предметной области · исследование разреженных MoE-моделей
Промежуточная базовая MoE-модель Ling-3.0 для продолжения обучения, адаптации под предметные области и исследований длинного контекста.
Подходит для: продолжение предварительного обучения языковой модели · mid-training базовой языковой модели · дообучение модели для предметной области
Предварительно обученная языковая MoE-модель Ling-3.0 для продолжения обучения, адаптации и исследований длинного контекста.
Подходит для: продолжение предобучения на новых текстовых данных · промежуточное обучение языковой модели · дообучение модели для предметной области
Китайско-ориентированная Llama-модель на 1,9 млрд параметров для генерации текста и академического изучения языковых возможностей и смещений.
Подходит для: генерация текста на китайском языке · исследование языковых смещений модели · изучение многоязычной адаптивности LLM
Мультиязычная MoE-модель Liquid AI с ослабленным механизмом отказов для исследований безопасности ИИ и тестирования jailbreak-сценариев.
Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к jailbreak-запросам · red teaming диалоговых ИИ-систем · изучение механизмов отказа языковых моделей
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Производная модели Lingzhi-AI/Lingzhi-1.5B-chat. Диалоговая модель Lingzhi на 1,5 млрд параметров для общения и задач в специализированных областях, созданная на базе Qwen2.
Подходит для: ответы на вопросы по бухгалтерскому учёту · помощь с юридическими вопросами · ответы на вопросы о финансах
Экспериментальная объединённая LLaMA-модель на 32,3 млрд параметров для исследования поведения композитных LLM и генерации текста.
Подходит для: стресс-тестирование объединённых языковых моделей · изучение взаимодействия LoRA-адаптеров · оценка модели на бенчмарках MMLU, ARC и HellaSwag
Компактная диалоговая MoE-модель на базе Ling-3.0-tiny с удалённым поведением отказа, предназначенная для генерации текста.
Подходит для: диалоговые ответы на запросы, которые исходная модель отклоняет · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · тестирование устойчивости защитных механизмов на вредоносных запросах
Производная модели Blackfrost-AI/LING-3.0-FLASH-ABLITERATED. Гибридная MoE-версия Ling-3.0-flash с намеренно сниженной склонностью к отказам для контролируемых исследований безопасности и технических задач.
Подходит для: анализ вредоносных программ · исследование и проверка уязвимостей · подготовка red-team-сценариев
Слияние моделей Llama 3 на 7,5 млрд параметров для ролевых диалогов с виртуальным персонажем на китайском, английском и японском языках.
Подходит для: ролевые диалоги с виртуальным персонажем Aifeifei · общение по карточке персонажа в SillyTavern · генерация связных ответов на китайском языке