Базовая языковая модель на основе Llama для генерации текста и дальнейших экспериментов с обучением с подкреплением.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базы для дообучения языковой модели · эксперименты с обучением с подкреплением для языковых моделей

Базовая модель OctoThinker на основе Llama 3.2 3B для генерации текста и последующего обучения с подкреплением.

Подходит для: генерация текста на английском языке · создание базовой модели для обучения с подкреплением · few-shot оценка языковой модели

Базовая англоязычная модель OctoThinker на 7,5 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего обучения с подкреплением.

Подходит для: создание исходной модели для последующего обучения с подкреплением · генерация текста по промпту · few-shot оценка языковой модели

Компактная модель Llama, обученная в стиле R1-Zero для генерации текста и задач с рассуждениями.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · решение математических задач с пошаговым рассуждением · few-shot решение текстовых задач

Базовая текстовая модель на основе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и дальнейшей адаптации, в том числе обучением с подкреплением.

Подходит для: генерация текста на английском языке · создание основы для последующего обучения с подкреплением · адаптация языковой модели под прикладные задачи

Дообученная на трассировках Claude Opus 4.7 модель Qwen MoE для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач и планирования.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике · ответы на вопросы по естественным и техническим наукам · пошаговый анализ и объяснение кода

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

MiroThinker-1.7-mini — дообученная текстовая MoE-модель для многошаговых исследовательских задач и агентских сценариев с длинным контекстом и вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск и сбор информации в интернете · подготовка исследовательских обзоров по нескольким источникам · ответы на сложные вопросы с использованием инструментов

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Ouro-1.4B-Thinking — дообученная языковая модель ByteDance для генерации ответов с рассуждениями в математике, науке, коде и диалогах.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговым объяснением · Ответы на научные вопросы с рассуждениями · Объяснение и анализ фрагментов кода

Базовая модель семейства OctoThinker на основе Llama 3.2 1B для генерации текста и дальнейшего обучения с подкреплением.

Подходит для: генерация текста на основе подсказки · создание базовой модели для обучения с подкреплением · адаптация языковой модели к прикладным задачам

OpenThinker-7B — дообученная на OpenThoughts-114k модель Qwen2.5 для диалогов, математических рассуждений, научных вопросов и программирования.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по естественным наукам · генерация и объяснение программного кода

Дообученная на математических наборах базовая языковая модель на 3,2 млрд параметров для генерации текста и последующего обучения с подкреплением.

Подходит для: генерация текста на английском языке · создание основы для обучения с подкреплением · дообучение языковой модели под собственные задачи

Trinity-Large-Thinking — дообученная MoE-модель Arcee AI для рассуждений, генерации текста и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговое планирование действий агента · вызов инструментов в диалоговом помощнике · ответы на сложные вопросы с рассуждениями

Немецкоязычная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров, дообученная методом Dr. GRPO для генерации рассуждений и решения проверяемых математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями на немецком · генерация немецкоязычных объяснений к математическим ответам · оценка подходов к обучению языковых моделей с подкреплением

Компактная Transformer-модель Octo преобразует изображения с камер и языковые инструкции в действия для управления роботом.

Подходит для: управление роботом по изображению с основной камеры · выполнение языковых инструкций роботом · планирование следующих действий по истории наблюдений

Octo-planner — дообученная на базе Phi-3 Mini модель для генерации планов действий локальных ИИ-агентов на периферийных устройствах.

Подходит для: планирование последовательности действий для ИИ-агента · составление плана вызовов Android API · локальное планирование задач без облачного подключения

Компактная робототехническая Transformer-модель, которая по изображениям камер и тексту задачи предсказывает действия робота.

Подходит для: управление роботом-манипулятором по изображению с камер · выполнение роботом задачи, заданной текстовой инструкцией · предсказание последовательности действий по истории визуальных наблюдений

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

Дообученная методом OPSA модель Olmo-3-7B-Think для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, в частности математических.

Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговое рассуждение по текстовым вопросам · ответы на вопросы на английском языке

Экспериментальная языковая модель на 3,1 млрд параметров с ослабленными отказами для генерации текста и исследований рассуждений, поведения отказов и выравнивания.

Подходит для: оценка математических рассуждений модели · проверка решений задач по программированию · исследование ответов модели при сниженных отказах

OlmoLogic 7B Think — англоязычная модель на базе Olmo 3, дообученная для логического рассуждения и построения правил на Prolog.

Подходит для: индукция логических правил на Prolog по примерам и фактам · классификация объектов с помощью объяснимых логических правил · решение задач на логическое рассуждение

Концептуальная модель Qwen3 для типизированного принятия решений и агентных сценариев, представленная без файлов весов.

Подходит для: типизированная классификация состояний и запросов · оценка вариантов с вероятностями уверенности · маршрутизация запросов и принятие решений в приложениях

Дообученная на траекториях агента модель Qwen3 для многошаговой работы с кодом, терминалом и задачами программной инженерии.

Подходит для: решение задач программной инженерии в агентном harness · поиск и исправление ошибок в коде · выполнение многошаговых задач разработки