Чат-модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров, дообученная с подкреплением для генерации рассуждений и решения математических и научных задач.

Подходит для: решение задач математических олимпиад · пошаговое решение задач из учебной математики · ответы на сложные научные вопросы

Критическая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для обучения и исследования систем рассуждения с подкреплением.

Подходит для: оценка ответов модели в RL-конвейере рассуждений · обучение критика для математических задач · исследование PPO для языковых моделей

Англоязычная модель DeBERTa для классификации текстов без размечающих примеров через проверку гипотез в формате NLI.

Подходит для: классификация отзывов по заданным категориям · определение тональности текста без обучающей выборки · маршрутизация обращений по темам

Англоязычная модель DeBERTa-v3 для классификации текста без обучающих примеров путём проверки заданных гипотез.

Подходит для: классификация отзывов по заданным категориям · определение темы текста без размечающих примеров · маршрутизация обращений клиентов по намерениям

Англоязычная модель DeBERTa-v3-xsmall для zero-shot-классификации текста и проверки того, следует ли гипотеза из текста.

Подходит для: Классификация текстов по категориям, заданным описаниями · Проверка, подтверждает ли текст заданное утверждение · Классификация новостных материалов по теме

Модель на базе DeBERTa-v3 для классификации текстов по произвольным категориям без дообучения и проверки текстовых гипотез.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям без размечающих примеров · проверка, следует ли утверждение из документа · сопоставление гипотезы с текстовой посылкой

Компактная дообученная модель ModernBERT выдаёт калиброванные вероятности для классификации, маршрутизации и типизированных решений по тексту.

Подходит для: классификация текста по пользовательским категориям без размеченных классов · маршрутизация запросов к подходящему агенту или инструменту · оценка соответствия текста заданным критериям

Мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и анализа изображений, настроенная отвечать на запросы по кибербезопасности без отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по кибербезопасности · консультации по offensive security · анализ изображений в диалоге

Англоязычная модель DeBERTa-v3-small для zero-shot классификации по произвольным меткам, NLI и дообучения классификаторов с контекстом до 1680 токенов.

Подходит для: классификация текста по пользовательским меткам без обучения на этих метках · проверка логического следования между посылкой и гипотезой · классификация длинных документов по тематическим категориям

NVIDIA OpenReasoning-Nemotron-32B — дообученная 32-миллиардная языковая модель для решения задач по математике, программированию и науке.

Подходит для: решение сложных математических задач и олимпиадных примеров · генерация и анализ программного кода · пошаговое решение научных вопросов

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

Компактная модель на основе Qwen3.5-0.8B, которая быстро классифицирует ситуации по описанным вариантам и выдаёт вероятности выбора.

Подходит для: Маршрутизация входящих обращений в подходящие очереди поддержки · Определение намерения пользователя по сообщению · Классификация коротких комментариев по эмоциям

Модель OpenAssistant на базе DeBERTa-v3-base оценивает ответы на вопросы по предпочтениям, отражающим человеческие оценки, и может служить компонентом RLHF.

Подходит для: оценка качества сгенерированных ответов на вопросы · ранжирование ответов по предпочтительности · получение сигнала вознаграждения для обучения RLHF

Открытая мультимодальная модель VLX-Seek-1.5-10B локализует и сопоставляет объекты на изображениях по текстовым запросам, включая сцены для робототехники и дронов.

Подходит для: поиск и локализация объектов на изображении по текстовому описанию · понимание выражений, указывающих на конкретный объект · поиск нескольких объектов и сравнение регионов изображения

Open-Reasoner-Zero-1.5B — чат-модель семейства Qwen2, обученная с подкреплением для генерации ответов с рассуждениями, включая математические задачи.

Подходит для: решение математических задач с пояснением хода рассуждений · ответы на вопросы по математике и научным знаниям · генерация диалоговых ответов на текстовые запросы

X-Reasoner — дообученная мультимодальная модель на базе Qwen2.5-VL-7B для рассуждений по тексту и изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям с пошаговым рассуждением · решение визуальных задач общего назначения · анализ изображений в медицинских бенчмарках

Экспериментальная компактная языковая модель с разреженной биоинспирированной маршрутизацией FFN для генерации текста и изучения эффективности zero-shot рассуждений.

Подходит для: генерация текста компактной языковой моделью · эксперименты с разреженной маршрутизацией FFN · сравнение zero-shot рассуждений малых моделей

Open-Reasoner-Zero-32B — дообученная с помощью обучения с подкреплением чат-модель Qwen2 для генерации ответов и решения сложных задач на рассуждение.

Подходит для: решение задач математических олимпиад · пошаговое решение задач из учебной математики · ответы на научные вопросы с рассуждением

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

Стартовый чекпойнт OpenBMB на 2,2 млрд параметров для воспроизведения исследований RL-обучения небольших языковых моделей математическим рассуждениям.

Подходит для: воспроизведение рецепта JustRL II и его абляций · оценка математического рассуждения до RL-обучения · исследование обучения с подкреплением на длинных цепочках рассуждений

Экспериментальная DPO-версия vera6/affine-5g4yy75zuz-t6 для оценки Reason v4 и задач SN120 Affine miner.

Подходит для: участие в дуэлях оценки Reason v4 · генерация ответов для внутреннего SN120 Affine miner · сравнительная оценка с базовой моделью vera6/affine-5g4yy75zuz-t6

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

DreamZero-DROID — 14-миллиардная World Action Model для zero-shot управления роботом по изображению, языковой инструкции и проприоцептивному состоянию с совместным прогнозированием видео и действий.

Подходит для: zero-shot выполнение новых роботизированных задач по текстовой инструкции · замкнутое управление манипулятором по изображению и состоянию робота · оценка политик управления в симуляции

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