Модель Mixtral с архитектурой MoE для генерации текста и ответов на запросы, в том числе об использовании Docker.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · объяснение плюсов и минусов Docker · подготовка текстовых пояснений по техническим вопросам

Экспериментальное слияние Qwen3.5-4B с двумя моделями-дистиллятами для генерации текста и диалога.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · проверка рецептов слияния языковых моделей · генерация и дополнение кода

Разговорная модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов, с интерфейсом вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста

Слитая модель Mixtral для генерации текста и выполнения инструкций, опубликованная в FP16 для обучения и дальнейшего слияния.

Подходит для: диалоговые ответы по инструкциям · генерация и продолжение текста · подготовка модели к дальнейшему обучению

Модель семейства Mixtral для генерации текста, собранная методом passthrough merge из слоёв mathdpo.

Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение текста · получение ответов в текстовом виде

Экспериментальная англоязычная MoE-модель для диалогов и генерации ответов на инструкции, созданная переносом экспертов Mixtral в архитектуру DeepSeek-MoE.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текста по инструкциям · продолжение переписки с использованием шаблона [INST]

Компактная модель VITS от Meta, преобразующая текст на Mixtec (Diuxi-Tilantongo) в речь.

Подходит для: озвучивание текста на Mixtec, диалект Diuxi-Tilantongo · создание речевых сообщений на языке Mixtec · синтез речи для приложений на Mixtec

RPMix-4x7B-MoE — англоязычная модель Mixtral для ролевых диалогов и творческого письма.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · написание художественных сцен и рассказов · продолжение творческого текста

Смешанная модель Llama 2 на 13 млрд параметров для генерации текста и диалогов с разной тональностью.

Подходит для: генерация диалоговых ответов · создание текстов в игривой или серьёзной тональности · продолжение текста по шаблону Alpaca

Смешанная модель Llama 2 13B для генерации текста и ответов на инструкции в шаблоне Alpaca.

Подходит для: генерация ответов на пользовательские инструкции · диалог с чат-ботом в серьёзном или игривом тоне · создание текстов с использованием эмодзи

Модель Meta на базе VITS преобразует текст на Mixe, Quetzaltepec в синтезированную речь.

Подходит для: озвучивание текста на Mixe, Quetzaltepec · создание голосовых сообщений на Mixe, Quetzaltepec · синтез речи для приложений на Mixe, Quetzaltepec

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · диалоговый чат-бот · генерация и продолжение текста

Слитая языковая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · генерация связных текстовых ответов

Экспериментальная не обученная MoE-модель Mixtral для исследований маршрутизации экспертов и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с маршрутизацией экспертов в MoE · изучение структуры MoE-модели на данных Cosmopedia · анализ влияния тематических кластеров на выбор эксперта

Диалоговая модель Mixtral MoE на 33,9 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста.

Подходит для: ведение диалога с языковой моделью · генерация ответов на сообщения пользователя · создание и продолжение текстов

Компактная модель VITS от Meta преобразует текст на Mixtec, Alacatlatzala в речь.

Подходит для: озвучивание текста на Mixtec, Alacatlatzala · синтез речи для языковых обучающих материалов · создание аудиоверсии коротких сообщений на Mixtec

Слитая 7,1-миллиардная MoE-модель Mixtral для диалогов, генерации кода и логических рассуждений с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы в диалоговом чат-боте · генерация и дополнение программного кода · решение задач по программированию

Модель VITS из проекта Meta MMS преобразует текст на Mixtec Санта-Лусия-Монтеверде в речь.

Подходит для: озвучивание текста на Mixtec Санта-Лусия-Монтеверде · создание аудиоверсий материалов на Mixtec · синтез речи для интерфейсов на Mixtec

Объединённая модель Mixtral MoE на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ролевого общения с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · генерация продолжения художественного текста · создание диалоговых ответов в стиле ролевой игры

Объединённая на основе двух моделей Mistral диалоговая модель для генерации текста и ответов на запросы.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста

Экспериментальная текстовая модель, полученная слиянием нескольких вариантов Mixtral для генерации текста, с заявленным низким качеством.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · тестирование генерации текста на базе Mixtral · изучение метода слияния DARE TIES

Слитая модель Llama на 12,9 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · диалоговый чат-бот · генерация текстов в серьёзном или игривом тоне

AtlantisMix-21B — объединённая модель Mistral на 20,7 млрд параметров для генерации текста, ролевых диалогов и историй.

Подходит для: генерация художественных историй · ведение ролевых диалогов · создание продолжений текста

Экспериментальное объединение моделей Mixtral для генерации текста и диалогов, которое автор описывает как нестабильное.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на Mixtral · тестирование объединённых языковых моделей · эксперименты с ролевыми диалогами