Дообученная на RPMax v1.1 модель Phi-3.5 для творческого письма и ролевых диалогов с разнообразными, менее повторяющимися сценариями.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с вымышленными персонажами · создание диалогов и сцен для интерактивных историй · генерация творческих сюжетов с новыми персонажами и ситуациями

Дообученная диалоговая модель RP3-AI на 1,2 млрд параметров для генерации английского текста и ответов в чате.

Подходит для: ответы на вопросы в англоязычном чате · генерация диалоговых ответов на английском языке · решение математических задач в формате диалога

Экспериментальная дообученная модель Qwen3.5 на 7,2 млрд параметров для англоязычных ролевых диалогов и творческого общения.

Подходит для: ролевые диалоги с вымышленными персонажами · генерация реплик персонажа в интерактивной истории · творческое ролевое общение в чате

Дообученная RP3-AI модель Llama с 1,2 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · поддержка диалогового помощника · создание черновиков и продолжение текста

Чекпойнт Qwen3 на 14 млрд параметров, обученный методом ARPO для генерации текста и многошагового решения задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговое решение задач с вызовом внешних инструментов · агентный глубокий поиск по источникам знаний · вычислительные рассуждения в диалоге

RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

Raptor 0.6 — дообученная и смешанно-квантованная модель Spark-X2.5-4B для диалога, рассуждений и вызова инструментов в Osaurus.

Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · вызов инструментов в агентных сценариях · рассуждения и ответы на сложные запросы

HER-RL — дообученная на Qwen3-32B модель для многошагового ролевого диалога и симуляции персонажей с внутренними мыслями и планированием.

Подходит для: ролевая переписка от лица персонажа · симуляция персонажа в интерактивной истории · создание диалогов с последовательным образом персонажа

Экспериментальная дообученная на ролевых диалогах модель Qwen3.5 для творческого письма и англоязычного ролевого общения, включая ERP.

Подходит для: англоязычные ролевые диалоги с персонажами · создание творческих сцен и историй · ERP-сценарии в ролевом общении

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой gpt-oss-120b с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента на инструкции · ускорение генерации в RAG-системе

Экспериментальная MoE-модель семейства Llama 3 для ролевых диалогов и ERP-сценариев.

Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · создание ответов для RP-сценариев · диалоги с эротическим содержанием для взрослых

Вспомогательная модель Red Hat на EAGLE-3 ускоряет генерацию ответов meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов Llama 3.3 70B в vLLM · обслуживание чат-запросов через endpoint chat completions · снижение задержки авторегрессивной генерации с проверкой токенов основной моделью

Экспериментальная reward-модель на базе Llama 3.1 для оценки и сравнения ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-модели · сравнение двух вариантов ответа по предпочтительности · ранжирование ответов языковой модели

Дообученная на инструкциях диалоговая модель на базе Llama 3 8B для ответов на вопросы, генерации текста, кода и выполнения разнообразных задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · написание и редактирование текстов · суммаризация предоставленного текста

Модель вознаграждения на базе Llama 3 оценивает ответы и диалоги для применения в RLHF, PPO, итеративном SFT и DPO.

Подходит для: оценивание ответов чат-модели в RLHF · формирование сигналов вознаграждения для PPO · оценивание ответов в итеративном DPO

Модель NVIDIA на базе Llama 3.3 оценивает качество ответов языковых моделей, чтобы выбирать наиболее полезные для пользовательских запросов.

Подходит для: оценка качества ответа языковой модели на запрос · выбор лучшего из нескольких сгенерированных ответов · ранжирование ответов для inference-time scaling

Диалоговая модель на 34 млрд параметров с контекстом до 200 000 токенов для чата, генерации текста, кода и ответов на вопросы.

Подходит для: ответы на вопросы по предоставленному контексту · написание и редактирование текстов в диалоге · генерация и объяснение кода

RM-R1 — модель-судья, которая сравнивает два ответа, формирует критерии оценки и выдаёт обоснованное предпочтение для автоматической оценки и RLHF/RLAIF.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · оценка ответов на открытые вопросы · выбор предпочтительного ответа для RLHF

Экспериментальная чат-модель на базе Yi-34B-200K для диалогов, ответов на вопросы, написания текстов, кода и других текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по предоставленному контексту · многошаговые диалоги с ассистентом · написание художественных и творческих текстов

Дообученная на PRM800K модель Llama 3.1 для оценки шагов решения и получения оценок вознаграждения.

Подходит для: оценка промежуточных шагов решения задачи · получение оценок вознаграждения для рассуждений · отбор вариантов пошагового решения

Слитая модель Llama 3.2 1B для генерации многоязычных откровенных ролевых диалогов и повествования.

Подходит для: ведение эротического ролевого диалога с заданным персонажем · генерация сексуального повествования по сценарию и описанию персонажей · продолжение ролевой сцены в KoboldCpp

Модель вознаграждения Nexusflow на базе Llama 3 оценивает ответы языковых моделей для RLHF и сравнения их качества.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение нескольких вариантов ответа языковой модели · ранжирование ответов для отбора лучшего

Вспомогательный Eagle3-модуль NVIDIA ускоряет генерацию текста базовой моделью Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 через спекулятивное декодирование в TensorRT-LLM.

Подходит для: ускорение ответов чат-бота на базе Qwen3 · ускорение генерации в RAG-системе · повышение пропускной способности агентных приложений