Eurus-2-7B-PRIME — текстовая модель на базе Qwen2.5-Math-7B, обученная для улучшения рассуждений при решении математических задач и написании кода.

Подходит для: Решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · Подготовка решений для задач олимпиадной математики · Написание Python-кода для задач по заданному условию

Мультимодальная модель на базе Qwen3-VL, дообученная для решения олимпиадных задач по физике с анализом изображений и схем.

Подходит для: решение олимпиадных задач по физике по тексту и схемам · разбор диаграмм и изображений в физических задачах · ответы на вопросы по математическим задачам

Модель PRIME-RL для оценки шагов рассуждения и получения процессных наград без разметки отдельных шагов.

Подходит для: оценка качества шагов в цепочке математического рассуждения · ранжирование промежуточных решений по качеству · получение процессных наград для обучения с подкреплением

Дообученная на физических соревнованиях модель Qwen3 MoE для рассуждений и решения задач по физике, включая олимпиадные задачи.

Подходит для: решение задач по физике повышенной сложности · разбор задач физических олимпиад · пошаговое объяснение физических рассуждений

EurusPRM-Stage1 — модель PRIME-RL для оценки качества отдельных шагов рассуждения по логарифмическим правдоподобиям языковой модели.

Подходит для: оценка шагов математического решения · ранжирование нескольких цепочек рассуждений · выбор лучшего ответа при генерации математических решений

Дообученная на математических рассуждениях языковая модель Qwen2 для решения задач по математике и программированию.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым рассуждением · написание Python-кода для решения задач · получение текстовых объяснений математических решений

Компактная модель Zyphra для рассуждений и генерации ответов на математические и программистские задачи.

Подходит для: решение олимпиадных и конкурсных задач по математике · генерация решений задач по программированию · помощь в решении задач LeetCode

Экспериментальная дообученная модель на базе DeepSeek-R1-14B для ролевых диалогов, художественного текста и генерации с цепочкой рассуждений.

Подходит для: ролевые диалоги с заданным персонажем · продолжение художественной прозы с учётом длинного контекста · создание интерактивных сюжетов и сцен

Дообученная модель Mixture-of-Experts для генерации текста, математических задач, программирования и сложных рассуждений.

Подходит для: Решение математических задач и олимпиадных примеров · Написание и отладка программного кода · Ответы на вопросы, требующие многошаговых рассуждений

Копия Qwen3-0.6B с несвязанными весами LM-head для генерации текста и совместимости с инструментами обучения, не поддерживающими связанные эмбеддинги.

Подходит для: генерация текста на основе запроса · многоходовой диалог с чат-шаблоном · подготовка модели к обучению в prime-rl

Диалоговая модель Qwen3Loop с дообучением на примерах рассуждений для генерации ответов, решения математических задач и помощи с программированием.

Подходит для: ответы в диалоговом помощнике · пошаговое решение математических задач · генерация и объяснение кода

Открытая MoE-модель на базе Qwen3, дообученная с обучением с подкреплением для решения олимпиадных задач по физике и научного рассуждения.

Подходит для: решение олимпиадных задач по физике · пошаговый разбор задач по механике и другим разделам физики · подготовка к международным физическим соревнованиям

Слитая многоязычная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов, генерации текста и решения задач на рассуждение и математику.

Подходит для: решение математических задач · ответы на вопросы в диалоге · генерация текста на нескольких языках

INTELLECT-MATH — дообученная модель Prime Intellect на базе Qwen2 для решения математических задач и рассуждений.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым рассуждением · ответы на задачи уровня олимпиадной математики · помощь в подготовке к математическим экзаменам

Дообученная методом GRPO модель Qwen2.5-Math-7B для генерации решений математических задач на английском и китайском языках.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · генерация итоговых ответов для задач из соревнований по математике · ответы на математические вопросы в диалоговом интерфейсе

Дообученная методом GRPO модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации решений математических задач на английском и китайском языках.

Подходит для: генерация решений математических задач · получение краткого ответа к задаче по математике · проверка математических рассуждений с сопоставлением конечного ответа

Компактная модель Qwen2, дообученная с помощью GRPO для генерации текста, диалогов и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач GSM8K · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с GRPO для языковых моделей

Дообученная методом GRPO языковая модель Qwen на 3,1 млрд параметров для генерации ответов на математические задачи и диалогового применения.

Подходит для: решение математических задач с пошаговой генерацией ответа · ответы на задачи уровня AMC и AIME · генерация решений для тестов MATH-500

Копия Qwen3-4B-Instruct-2507 с несвязанными весами эмбеддингов для диалоговой генерации текста и использования инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции и вопросы · решение математических задач · объяснение научных тем

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-Math-1.5B после GRPO для генерации решений математических задач и анализа обучения.

Подходит для: генерация текстовых решений математических задач · изучение влияния GRPO на математические рассуждения · сравнение обучающих сигналов и градиентов по токенам

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-1.5B, обученный методом GRPO для генерации текста и исследования математических рассуждений.

Подходит для: эксперименты с GRPO на языковых моделях · генерация текста на основе Qwen2.5 · изучение обучения математическим рассуждениям

Плотная языковая модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров, дообученная этапами SFT и GRPO для генерации ответов и решений математических задач.

Подходит для: генерация решений математических задач · эксперименты с математическими рассуждениями языковой модели · изучение влияния GRPO на генерацию текста

INTELLECT-3.1 — дообученная методом обучения с подкреплением MoE-языковая модель для рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение математических задач · написание и анализ кода · помощь в разработке программного обеспечения

Промежуточная модель Qwen на 27 млрд параметров для многошаговой генерации неорганических кристаллических структур с помощью инструментов.

Подходит для: генерация новых неорганических кристаллических структур · поиск кристаллов по заданной химической формуле · генерация структур для заданного набора элементов