32-миллиардная диалоговая модель NovaSky, дообученная для решения задач по математике, программированию и науке.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и разбор программного кода · ответы на научные вопросы
32-миллиардная модель рассуждений для решения математических задач и задач программирования с более короткими ответами.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · решение задач с математических олимпиад · генерация и анализ программного кода
Текстовая модель NovaSky-AI на базе Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации диалога и работы через интерфейс вызова инструментов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · формирование текста по запросу пользователя · использование модели через интерфейс вызова инструментов
NOVA от BAAI — модель для генерации и редактирования изображений 1024×1024 по текстовым запросам.
Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · редактирование изображений с помощью текстовых запросов · подготовка концепт-арта и материалов для дизайна
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Sky-VLM — визуально-языковая модель на базе Qwen2.5-VL для пространственного анализа и поддержки навигации беспилотников.
Подходит для: ответы на вопросы о пространственном расположении объектов на снимках с БПЛА · анализ сцен для планирования маршрута беспилотника · оценка навигационной ситуации по изображению и текстовому запросу
Производная модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview. Объединённая 32-миллиардная языковая модель FuseAI для текстовой генерации и рассуждений в математике, программировании и науке.
Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговые рассуждения по научным вопросам · анализ задач на понимание и написание кода
Объединённая 32-миллиардная языковая модель FuseAI для текстовой генерации и рассуждений в математике, программировании и науке.
Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговые рассуждения по научным вопросам · анализ задач на понимание и написание кода
Производная модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview. Объединённая 32-миллиардная языковая модель FuseAI для текстовой генерации и рассуждений в математике, программировании и науке.
Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговые рассуждения по научным вопросам · анализ задач на понимание и написание кода
Производная модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview. Объединённая 32-миллиардная языковая модель FuseAI для текстовой генерации и рассуждений в математике, программировании и науке.
Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговые рассуждения по научным вопросам · анализ задач на понимание и написание кода
Производная модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview. Объединённая 32-миллиардная языковая модель FuseAI для текстовой генерации и рассуждений в математике, программировании и науке.
Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговые рассуждения по научным вопросам · анализ задач на понимание и написание кода
Rombo-LLM-V3.0-Qwen-72b — дообученная языковая модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и задач с рассуждениями.
Подходит для: диалоговые ответы с пошаговыми рассуждениями · генерация текста по системному промпту · ответы на вопросы в чат-интерфейсе
Дообученная на примерах математических рассуждений модель Qwen2.5-7B для диалогов и генерации текста.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по математике и естественным наукам · проверка и объяснение решений задач
Объединённая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для диалогов, генерации текста, рассуждений и работы с LaTeX.
Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация связного текста · решение математических задач с проверкой предложенного решения
Экспериментальная модель Sakana AI на базе Qwen2.5-7B-Instruct для генерации текста и решения задач с рассуждением, включая математику, науку и код.
Подходит для: генерация ответов в диалоге на английском и китайском · пошаговое решение математических задач · объяснение научных вопросов
Компактная экспериментальная англоязычная чат-модель на архитектуре Qwen3 для генерации текста, выполнения инструкций и задач с математикой и кодом.
Подходит для: генерация ответов в коротком англоязычном диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение простых математических задач
RLT-32B — экспериментальная 32-миллиардная языковая модель Sakana AI для генерации текста и рассуждений, обученная по конвейеру дистилляции Reinforcement-Learned Teachers.
Подходит для: диалоговые ответы с пошаговыми рассуждениями · решение математических задач · ответы на научные вопросы
Дообученная 14,1-миллиардная языковая модель на базе Phi-4 для генерации диалоговых ответов и текстовых рассуждений.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном диалоге · создание текстовых рассуждений · ответы на вопросы в формате чата
Объединённая 32-миллиардная диалоговая модель Qwen2 для генерации ответов и решения задач, включая математику, программирование и науку.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · решение математических задач · помощь с программированием
Объединённая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста, математических рассуждений и помощи с программированием.
Подходит для: создание диалогового помощника · решение математических задач · объяснение хода рассуждений при решении задач
Дообученная на примерах пошаговых рассуждений компактная Qwen2-модель для решения математических и логических задач и генерации объяснений.
Подходит для: пошаговое решение математических задач · объяснение хода решения учебных задач · ответы на инструкции с многоэтапными действиями
Объединённая 32-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и длинных рассуждений, в том числе на японском языке.
Подходит для: ответы с пошаговыми рассуждениями на японском языке · решение задач на логику и математику · генерация и объяснение программного кода
Объединённая 14,1-миллиардная диалоговая модель семейства Phi-4 для генерации текста и пошагового решения сложных задач.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · пошаговое рассуждение над сложной задачей · генерация текста по инструкции
Объединённая 16-битная модель на архитектуре Llama для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.
Подходит для: ответы на вопросы в формате чата · объяснение понятий из физики · генерация связных текстовых ответов