GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач

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

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

Компактная модель семейства LLaMA для генерации текста, представленная как тестовый вариант.

Подходит для: проверка запуска генерации текста через Transformers · эксперименты с небольшими причинными языковыми моделями · тестирование интеграции с сервером текстовой генерации

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

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.

Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера

Дообученная на синтетических табличных ML-задачах модель Qwen2.5 для классификации и регрессии по множеству примеров в контексте.

Подходит для: классификация новых строк по примерам из таблицы · предсказание числового значения для строки по размеченным данным · решение табличной задачи с сотнями примеров в запросе

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

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

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

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

Компактная авторегрессионная LLaMA-подобная модель BabyLM для генерации текста и исследований малых языковых моделей.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста · эксперименты с маломасштабным предварительным обучением · исследование sample-efficient обучения языковых моделей

Компактная авторегрессионная модель LLaMA примерно на 152 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.

Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · эксперименты с компактными языковыми моделями · прототипирование генерации текста через Transformers

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

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для экспериментов с генерацией текста на данных BabyLM.

Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование компактных языковых моделей · сравнение вариантов позиционного кодирования в языковых моделях

Промежуточный чекпойнт компактной модели TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение поведения Llama-моделей на промежуточных этапах предобучения · тестирование генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах

Компактная авторегрессионная модель OpenLM на 1,4 млрд параметров для генерации текста и экспериментов общего назначения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка perplexity на текстовых корпусах

Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам

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

Компактная модель семейства LLaMA на 24,8 млн параметров для экспериментов с авторегрессионной генерацией текста и языковым моделированием.

Подходит для: эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений · изучение обучения авторегрессионных языковых моделей · тестирование и сравнение небольших LLaMA-моделей