Экспериментальная базовая языковая модель Qyrou-1 на 66,8 млн параметров для генерации текста, исследований и последующего дообучения.

Подходит для: эксперименты с малыми языковыми моделями · дообучение базовой модели под специализированные задачи · продолжение и генерация английского текста

Небольшая дообученная модель Qwen3.5 преобразует текст цепочки рассуждений в краткие структурированные метаданные JSON.

Подходит для: извлечение заголовка и подзаголовка из цепочки рассуждений · составление краткой сводки рассуждения · выделение текущей задачи для агентного рабочего процесса

Базовая 60-миллионная языковая модель QyrouNnet-AI на архитектуре Qwen3 для продолжения текста и базовой генерации.

Подходит для: продолжение заданного текста · базовая генерация текста · эксперименты с небольшой причинной языковой моделью

Сверточная GENet-модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Экспериментальная базовая языковая модель Qyrou-1 Vega на 66,8 млн параметров для генерации текста, простого дополнения кода и дальнейшего дообучения.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · дообучение базовой модели под собственный набор текстов · простое автодополнение программного кода

Уплотнённая и дообученная версия Qwen3.6-35B-A3B для локальной генерации текста и вызова инструментов на CPU или встроенной графике.

Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью · вызов инструментов в агентных сценариях · генерация текста на CPU без дискретной видеокарты

Производная модели Qwen/Qwen3-8B-Base. Базовая авторегрессионная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста · создание специализированной языковой модели дообучением · разработка диалогового ассистента после инструктивной настройки

Экспериментальная компактная модель семейства Qwen3 для генерации текста и проверки языковых моделей с малым числом параметров.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · тестирование Transformers и safetensors

Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 на 494 млн параметров для генерации текста и экспериментов с RL Swarm и GRPO.

Подходит для: генерация ответов на инструкции · диалоговые приложения на локальном устройстве · продолжение и редактирование текста

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

Небольшая модель семейства Qwen2 для генерации текста и экспериментов с reinforcement learning в экосистеме Gensyn Swarm.

Подходит для: генерация текста · эксперименты с языковыми моделями · исследования RL для LLM

Базовая языковая модель SupraLabs с контекстом 5 120 токенов, предназначенная для дальнейшей тонкой настройки и обучения с подкреплением.

Подходит для: дальнейшая тонкая настройка небольшой языковой модели · эксперименты с продолженным предобучением и расширенным контекстом · создание прототипа англоязычного текстового генератора

Компактная дообученная модель LFM2 для диалоговой генерации текста и рассуждений с настраиваемым уровнем усилий.

Подходит для: диалоговые ответы и генерация текста · пошаговое рассуждение с выбором уровня усилий · вызов инструментов в разговорных сценариях

Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.

Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента