Англоязычная диалоговая языковая модель Ai2 с 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, математических и общих задач.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалоговый помощник для общих запросов · решение математических задач

TexTeller распознаёт математические формулы на изображениях и преобразует их в LaTeX.

Подходит для: извлечение формул из фотографий учебников · преобразование рукописных или печатных выражений в LaTeX · оцифровка многострочных формул и матриц

Англоязычная диалоговая модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, ответов на вопросы, математики и программирования.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · решение математических задач · генерация и помощь с программным кодом

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

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Языковая модель семейства OLMoE для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: продолжение и дополнение текстов · генерация ответов в диалоговых системах · создание черновиков текстового контента

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

OLMo 2 с 1,3 млрд параметров — языковая модель для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и коротких текстов · ответы на текстовые запросы

Англоязычная модель AllenAI на 13,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, дообученная с использованием DPO.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение · выполнение текстовых инструкций

OLMoE-1B-7B-0125 — англоязычная MoE-языковая модель AllenAI для генерации текста и общих языковых задач.

Подходит для: генерация текста на английском языке · ответы на общие вопросы · подготовка и продолжение текстов

Языковая модель семейства OLMoE для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация ответов в чат-ботах · продолжение и редактирование текстов · создание черновиков документов

Компактная языковая модель семейства OLMoE с архитектурой sparse Mixture-of-Experts для генерации текста и диалоговых сценариев.

Подходит для: продолжение и дополнение текстов · генерация ответов в чат-ботах · создание черновиков и шаблонов текста

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Модель семейства OLMoE для генерации текста и диалоговых сценариев через библиотеку Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоговых интерфейсах · продолжение и написание текстов · создание черновиков сообщений и документов

OpenELM-1_1B — разработанная Apple авторегрессионная языковая модель на 1,1 млрд параметров для генерации текста и исследований.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких текстовых ответов · эксперименты с компактными языковыми моделями

Англоязычная модель AllenAI семейства OLMo 2 для диалогов, следования инструкциям и оценки ответов, дообученная на данных Tülu 3.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · следование пользовательским инструкциям на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение

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

Модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, дообученная на очищенных материалах о сострадании для генерации текста и исследовательской оценки поведения модели.

Подходит для: генерация текста на основе длинного контекста · эксперименты с продолженным предварительным обучением языковой модели · оценка ответов модели на темы сострадания

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

Англоязычная диалоговая модель Ai2 с 31,7 млрд параметров для выполнения инструкций, математических задач, программирования и общих вопросов.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

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

OpenELM-270M — компактная авторегрессионная языковая модель Apple для генерации текста и экспериментов с небольшими LLM.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · создание простых ответов на вопросы · оценка языковой модели на стандартных бенчмарках