Авторегрессионная языковая модель OpenNLPLab на архитектуре HGRN для генерации текста и моделирования последовательностей.
Подходит для: генерация продолжения текста · авторегрессионное языковое моделирование · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями
Базовая языковая модель OpenNLPLab на 385 млн параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения языковой модели · эксперименты с линейным вниманием в языковых моделях
GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.
Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов
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
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных
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
Компактная авторегрессионная модель OpenLM на 1,4 млрд параметров для генерации текста и экспериментов общего назначения.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка perplexity на текстовых корпусах
Базовая языковая модель TransNormerLLM на 7 млрд параметров для генерации текста и решения общих языковых задач на английском и китайском языках.
Подходит для: генерация продолжений текста на английском языке · генерация продолжений текста на китайском языке · ответы на общие вопросы
Базовая языковая модель TransNormerLLM с 1 млрд параметров для генерации текста и общих языковых задач на английском и китайском языках.
Подходит для: генерация продолжения текста на английском · генерация продолжения текста на китайском · ответы на общие вопросы на английском и китайском
Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B модель Llama для генерации неотфильтрованных диалоговых ответов и исследований поведения ИИ.
Подходит для: изучение поведения языковых моделей без фильтров безопасности · тестирование модерации и систем защиты контента · проверка ответов ИИ на провокационные запросы
Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.
Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию
Небольшая авторегрессионная модель DynamicAlibi для генерации текстовых продолжений по промпту.
Подходит для: генерация продолжения короткого текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста через Transformers
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
Диалоговая дообученная модель Qwen3.5 с 9,65 млрд параметров для рассуждений, научных и технических задач и помощи в исследованиях ИИ.
Подходит для: многошаговое решение научных задач · ответы на вопросы по исследованиям ИИ · технический анализ и решение инженерных задач
Небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для экспериментов с генерацией текста на данных BabyLM.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование компактных языковых моделей · сравнение вариантов позиционного кодирования в языковых моделях
Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.
Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста
Компактная авторегрессионная модель Lanni-ni для генерации и продолжения текста, вероятно созданная в эксперименте BabyLM с Dynamic ALiBi.
Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · генерация простых текстовых примеров · эксперименты с компактными языковыми моделями
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
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
Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам
Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.
Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода
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