Компактная модель Moirai-1.1-R для прогнозирования временных рядов, улучшенная для годовых и квартальных данных.
Подходит для: прогнозирование годовых временных рядов · прогнозирование квартальных показателей · оценка моделей на наборах Monash
Moirai-1.0-R-Large — предварительно обученный Transformer от Salesforce для прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов.
Подходит для: прогнозирование временных рядов · прогнозирование нескольких целевых показателей одновременно · учёт известных на горизонте прогноза ковариат при построении прогноза
Модель Salesforce для прогнозирования временных рядов, улучшенная для годовых и квартальных данных.
Подходит для: прогнозирование годовых временных рядов · прогнозирование квартальных показателей · сравнение качества прогнозов на наборах данных Monash
MoA-100M — экспериментальная авторегрессионная модель на архитектуре со смешанными метрическими механизмами внимания для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование метрического внимания в языковых моделях · генерация и продолжение коротких текстов
Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.
Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству
Модель MRA на 151,8 млн параметров предсказывает замаскированные токены в последовательностях длиной до 512 токенов.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте · получение контекстных представлений токенов для NLP-пайплайнов · эксперименты с приближённым self-attention
Компактная базовая M2R-модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения, а не свободной генерации.
Подходит для: дообучение компактной языковой модели под предметную область · эксперименты с обучением LLM на CPU · исследование маршрутизации экспертов в MoE-модели
SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.
Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур
Базовая компактная причинная языковая модель M2R, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения и исследований.
Подходит для: дообучение компактной языковой модели под специализированные данные · исследование обучения языковых моделей на одном CPU-ядре · эксперименты с линейным и скользящим оконным вниманием
Небольшая экспериментальная причинная языковая модель M2R для исследований генерации текста и обучения на ограниченных вычислительных ресурсах.
Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на одном ядре CPU · изучение сочетания линейного и скользящего оконного внимания · исследование поведения небольшой причинной модели при генерации текста
Mara — компактная модель классификации и маршрутизации текстовых команд к зарегистрированным инструментам для локальных браузерных и встраиваемых агентных систем.
Подходит для: маршрутизация команд к функциям и инструментам агента · локальное управление устройствами умного дома по текстовой команде · вызов инструментов MCP из браузерного приложения
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
Открытая мультимодальная модель Xiaomi на базе Qwen2.5-VL для визуального понимания, планирования и прогнозирования в автономном вождении и embodied AI.
Подходит для: анализ дорожной сцены по изображению · понимание пространственных отношений между объектами · планирование манипуляций и действий робота
CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.
Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями
Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием двух моделей для генерации текста и ответов на инструкции.
Подходит для: ответы на инструкции в чате · генерация диалоговых ответов · создание и продолжение текста
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
MIRAI — недообученная англоязычная языковая модель на 1,08 млрд параметров для исследования интерпретируемости и анализа внутренних вычислений.
Подходит для: изучение вкладов компонентов языковой модели в генерацию текста · проверка точности разложения вычислений модели на спектральные компоненты · исследование связи между наблюдаемыми вкладами и причинной важностью компонентов
Диалоговая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и чата с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста
Чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием двух моделей для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы.
Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · ведение текстового диалога · генерация текста в чат-приложениях
RetroMAE — BERT-подобная модель, предобученная методом masked auto-encoder для построения retrieval-ориентированных текстовых представлений и плотного поиска.
Подходит для: предобучение плотного поискового энкодера · семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных пассажей для RAG
Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API
Компактная мультимодальная модель BAAI для визуального восприятия, пространственных рассуждений и планирования действий в робототехнике.
Подходит для: определение объектов и их положения по изображениям сцены · предсказание точек взаимодействия и доступности объектов для захвата · оценка будущих траекторий в сцене
Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для понимания сцен от первого лица и генерации пространственно обоснованных планов роботизированных манипуляций.
Подходит для: планирование последовательности действий робота для манипуляции предметами · локализация объектов и областей на изображении · предсказание траектории движения объектов