Экспериментальная англоязычная MoE-модель LuminoLex-1.7B для генерации текста и диалогов с низкой задержкой на потребительских GPU.

Подходит для: генерация ответов в англоязычном чат-интерфейсе · создание черновиков англоязычного текста · локальная оценка компактной MoE-модели

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

Мультимодальная модель Microsoft для многоязычного понимания документов с учетом текста, его расположения и изображения страницы.

Подходит для: понимание структуры многоязычных документов · извлечение сущностей из форм и документов после дообучения · анализ расположения текста на страницах сканированных документов

Мультимодальная модель LG AI Research на 33 млрд параметров для диалога, анализа изображений и понимания документов с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · извлечение и объяснение информации из документов · распознавание текста и структуры документов

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Классификатор RouteLLM на базе XLM-RoBERTa выбирает, передать ли текстовый запрос более сильной или более дешёвой LLM.

Подходит для: маршрутизация запросов между сильной и дешёвой языковыми моделями · снижение затрат на ответы LLM за счёт направления простых запросов дешёвой модели · автоматический выбор модели для обработки пользовательского запроса

Англоязычная RoBERTa-модель, продолжившая предобучение на юридических текстах для заполнения пропусков.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в юридических документах · подбор вероятного термина в англоязычном правовом тексте · исследование языковых представлений юридического домена

mLUKE-base — мультиязычная модель LUKE для предсказания замаскированных токенов и адаптации к задачам работы с сущностями.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · дообучение для распознавания именованных сущностей · адаптация для классификации отношений между сущностями

Диалоговая текстовая модель VERBAREX на базе Metis для генерации ответов с политикой идентичности LuminoLex.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание ответов от имени LuminoLex · ответы на вопросы об идентичности модели

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

Компактная диалоговая причинно-языковая модель VERBAREX для генерации текста и кратких объяснений по запросу.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · подготовка краткого объяснения решения по запросу · локальный запуск генеративной языковой модели через Transformers

LexLM large — англоязычная модель RoBERTa, дополнительно предобученная на юридическом корпусе для восстановления скрытых слов в правовых текстах.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в юридических документах · подсказка вероятных продолжений фрагмента правового текста · исследование языковых закономерностей англоязычных юридических корпусов

Компактная гибридная LFM2.5-модель для генерации пошаговых решений STEM-задач и ответов на задачи логического вывода при локальном запуске.

Подходит для: пошаговое решение задач по линейной алгебре · объяснение задач по дифференциальным уравнениям · решение задач по электромагнетизму и классической механике

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Набор англоязычных LoRA-адаптеров для ролей локального ассистента Lumen, работающих совместно с Qwen3-1.7B.

Подходит для: маршрутизация намерений пользователя в локальном ассистенте · планирование шагов для выполнения пользовательского запроса · формирование структурированных запросов к разрешённым возможностям приложения

Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалогов с текстом и изображениями, ориентированная на лаосский язык.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям в диалоге · описание содержимого фотографий · диалоговое общение на лаосском языке

Модифицированная компактная модель LiquidAI для исследования отказов и генерации текста в диалоге с пониженной склонностью отказывать на вредоносные запросы.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка устойчивости защитных механизмов на тестах вредоносных запросов

Компактная англоязычная модель LDT-10M демонстрирует обучение языковой модели с нуля, но генерирует связный текст лишь на коротких отрезках.

Подходит для: изучение обучения языковых моделей с нуля · эксперименты с архитектурами языковых моделей малого размера · оценка влияния малого числа параметров на связность генерации

Базовая LiLT-InfoXLM извлекает признаки из структурированных документов и служит основой для дообучения на задачах их классификации, разбора и ответов на вопросы.

Подходит для: Извлечение признаков из изображений документов · Дообучение классификатора изображений документов · Разбор структуры и полей документов

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

LuxemBERT-v2 — BERT-модель для восстановления маскированных токенов и решения задач анализа текстов на люксембургском языке.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в люксембургских текстах · разметка частей речи · распознавание именованных сущностей