Экспериментальная диалоговая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, модифицированная методом OBLITERATUS для изучения удаления отказов.

Подходит для: изучение методов abliteration языковых моделей · сравнение отказов модели до и после удаления защитных механизмов · эксперименты с генерацией диалогов на английском языке

Диалоговая версия Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров с ослабленным поведением отказа для генерации текста и исследований abliteration.

Подходит для: изучение влияния abliteration на поведение языковой модели · сравнение методов удаления поведения отказа · генерация диалоговых ответов на английском языке

Экспериментальная версия SmolLM3-3B с изменённым поведением отказов для исследований и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с аблитерацией языковых моделей · анализ поведения отказов в диалоговых моделях · сравнение методов изменения защитных механизмов

Мультимодальная модель Qwen3.8-27B с ослабленными механизмами отказа для локальных red-team-оценок и исследований безопасности ИИ.

Подходит для: оценка устойчивости защитных механизмов LLM · исследование причин и механизмов отказов модели · red-team-тестирование поведения чат-модели

Диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.6-35B-A3B с удалённым методом abliteration поведением отказа, предназначенная для генерации ответов на широкий круг запросов.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы без обычного поведения отказа · исследование механизмов отказа и защитных ограничений LLM · оценка последствий удаления направления отказа из весов

Экспериментальная текстовая чат-модель на базе Qwen3.8-27B для исследований влияния абляции направления отказа на поведение и сохранение возможностей.

Подходит для: исследование поведения отказов языковой модели · сравнение ответов до и после абляции направления отказа · оценка сохранения возможностей после изменения модели

Экспериментальная версия Qwen3-1.7B с abliteration для генерации текста и изучения поведения отказов языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с уменьшением отказов LLM · исследование скрытого дообучения языковых моделей · генерация текста и диалогов

Мультимодальная разговорная модель Qwen3.6 с 35 млрд параметров, настроенная для рассуждений, кода, работы с изображениями и вызова инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · помощь с программированием и разбором кода · агентная работа с файлами, терминалом и репозиториями

Мультимодальная инструкция Gemma 4, модифицированная методом abliteration для снижения числа отказов в диалогах и генерации ответов.

Подходит для: диалоговая генерация ответов с меньшим числом отказов · эксперименты с методом abliteration для языковых моделей · анализ изображений в диалоговом сценарии

Экспериментально изменённая разговорная GPT-OSS-модель для исследований механизмов отказа и тестирования безопасности.

Подходит для: оценка механизмов отказа языковой модели · red teaming разговорных LLM · исследование поведения экспертов MoE на опасных запросах

Экспериментальная модификация Mistral-7B-Instruct-v0.2 для генерации текста и диалога с ослабленным поведением отказа.

Подходит для: генерация ответов на инструкции в диалоге · исследование влияния удаления отказов на ответы языковых моделей · сравнение методов абляции защитного поведения

Модифицированная TrevorJS модель Gemma 4 26B A4B IT для диалоговой генерации текста с существенно сниженной склонностью к отказам.

Подходит для: диалоговые ответы без частых отказов · генерация текста по пользовательским запросам · эксперименты с abliteration и поведением отказов

Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели

Экспериментально отредактированная версия Qwen3-1.7B для исследований поведения отказа и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming языковых моделей в контролируемой среде · оценка защитных слоёв и фильтров безопасности

Дообученная на данных кибербезопасности диалоговая Gemma 4 для генерации текста и ответов на профильные запросы.

Подходит для: ответы на вопросы по кибербезопасности · обсуждение сценариев защиты информационных систем · помощь в анализе киберугроз

Экспериментально изменённая Qwen2.5-7B-Instruct для исследований поведения отказов и механизмов безопасности языковых моделей.

Подходит для: изучение направления отказа в языковых моделях · измерение реакции модели на вредоносные запросы · сравнение поведения до и после удаления отказов

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

Изменённая abliteration версия SmolLM3-3B-Instruct для генерации текста и исследований поведения отказов языковых моделей.

Подходит для: проверка устойчивости модели к вредоносным запросам в контролируемом red-teaming · исследование влияния abliteration на отказы модели · сравнение поведения изменённой и исходной SmolLM3-3B-Instruct

Дообученная DuoNeural языковая модель для анализа кибербезопасности, терминальных задач и вызова инструментов.

Подходит для: анализ уязвимостей и инцидентов безопасности · аудит конфигураций и командной строки · подготовка рекомендаций по исправлению уязвимостей

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Экспериментальная аблитерированная версия Ornith-1.5-35B-A3B для исследований безопасности, red-teaming и проверки поведения модели.

Подходит для: проверка устойчивости защитных механизмов LLM · red-teaming диалоговой модели на японском языке · изучение влияния abliteration на ответы модели

Экспериментальная дообученная MiniCPM5-2B для генерации текста и диалогов, чьи измеренные показатели близки к официальной базовой модели.

Подходит для: генерация ответов в чат-ассистенте · ведение текстового диалога · локальный запуск компактной языковой модели

Англоязычная причинная модель OLMo2 на 1,1 млрд параметров, используемая как контрольная основа в исследованиях исключения и удаления понятий.

Подходит для: сравнение методов удаления понятий из языковых моделей · оценка влияния обучения с исключением фрагментов текста · ранжирование вариантов ответа по вероятности текста

Мультимодальная доработанная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений, рассуждений и вызова инструментов с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · многошаговые диалоги и рассуждения · вызов инструментов в диалоговых приложениях