Core ML-модель семейства Whisper для распознавания речи на устройствах Apple Silicon через WhisperKit.

Подходит для: транскрибация аудиозаписей на устройстве Apple · распознавание речи в приложениях для Apple Silicon · локальное преобразование аудио в текст

Диалоговая производная GLM-4.7-Flash с обрезанным пулом MoE-экспертов для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы на длинные запросы · суммаризация больших текстовых контекстов · помощь с программированием

Сжатая методом RAZOR диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы на длинные запросы · анализ документов с большим контекстом · генерация и объяснение кода

Производная Qwen3.6-35B-A3B с половиной удалённых маршрутизируемых экспертов предназначена для генерации текста и диалогов при меньшем объёме экспертных весов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание и редактирование текстов · вызов инструментов в агентных сценариях

Диалоговая модель Qwen3.6 MoE с прореженными методом RAZOR экспертами для генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на текстовые запросы · генерация текста с использованием интерфейса вызова инструментов · сравнение качества генерации после прореживания экспертов

Уменьшенная методом RAZOR диалоговая MoE-модель Hy3 для генерации текста с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: ведение диалогов с длинным контекстом · генерация ответов на пользовательские запросы · создание текстовых черновиков

Диалоговая MoE-модель Hy3 с обрезанными методом RAZOR маршрутизируемыми экспертами для генерации текста при меньшем общем размере весов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание и редактирование текстов · ответы на вопросы и рассуждения в текстовом чате

Мультимодальная диалоговая модель Qwen с изображениями и вызовом инструментов, сокращённая RAZOR до 256 экспертов в каждом основном MoE-слое.

Подходит для: диалог с моделью по текстовым запросам · ответы на вопросы об изображениях · описание содержимого изображений

Производная DeepSeek-V4-Flash с сокращённым вдвое числом маршрутизируемых экспертов для генерации текста при меньшем размере модели.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · создание диалогового ассистента с кодированием промптов DeepSeek-V4 · эксперименты с разреженными MoE-моделями и обрезкой экспертов

Сжатая методом RAZOR версия DeepSeek-V4-Flash для генерации текста с 192 из 256 маршрутизируемых экспертов в каждом MoE-слое.

Подходит для: генерация ответов на длинные запросы · суммаризация больших текстовых документов · диалоговые ответы с кодированием сообщений через encoding_dsv4.py

VEJI-V2 — многоязычная модель структурированного выбора ответа из заданных кандидатов по контексту и типизированному вопросу.

Подходит для: маршрутизация обращений по тексту запроса · классификация намерений с выбором из заданных меток · извлечение ответа из контекста среди кандидатов

Прореженная методом RAZOR диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговые ответы и чат · рассуждение по текстовым запросам · генерация и объяснение программного кода

Сжатая методом RAZOR диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, рассуждений и программирования с контекстом до 202 752 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы и продолжение текста · помощь в программировании · решение задач на рассуждение

Прореженная версия Qwen3.6-35B-A3B для генерации текста и диалогов с меньшим объёмом экспертных весов.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация текстовых ответов · подключение инструментов в диалоговом приложении

Сокращённая методом RAZOR версия Qwen3.6-35B-A3B для диалогов и генерации текста с уменьшенным набором MoE-экспертов.

Подходит для: генерация текста в диалоговом интерфейсе · ответы на пользовательские запросы · создание текстовых продолжений

Разреженная текстовая MoE-модель на основе Qwen3.6-35B-A3B, сокращённая методом RAZOR для диалоговой генерации и вызова инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователя · генерация текста в приложениях на Transformers · вызов инструментов в агентных сценариях

Производная Qwen3.6-35B-A3B с сокращённым пулом MoE-экспертов для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: диалоговые ответы и продолжение текста · генерация ответов с использованием инструментов · оценка производительности модели с сокращённым пулом экспертов

Сжатая прореживанием RAZOR мультимодальная Gemma 4 для диалогов и ответов по изображениям с генерацией текста.

Подходит для: диалог с моделью по текстовым запросам · ответы на вопросы об изображениях · описание содержимого изображения

Экспериментальная небольшая языковая модель Racore для прототипирования обработки заказов с оплатой при получении на египетском арабском языке.

Подходит для: прототипирование структурирования событий заказа в состояние доставки · эксперименты с оценкой риска возврата заказа · эксперименты с маршрутизацией заказов интернет-магазина

Сжатая методом RAZOR диалоговая MoE-модель Hy3 предназначена для генерации текста с уменьшенным числом маршрутизируемых экспертов.

Подходит для: диалоговые ответы и продолжение текста · создание чат-бота на базе Hy3 · генерация текста с большим контекстом

Сжатая обрезкой экспертов версия Tencent Hy3 для диалоговой генерации текста с сохранением около 21B активных параметров на токен.

Подходит для: диалоговые ответы на пользовательские запросы · генерация связного текста по инструкциям · развёртывание MoE-модели с уменьшенным пулом экспертов

Прореженная методом RAZOR версия Hy3 MoE для диалоговой генерации текста с уменьшенным числом экспертов и контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: диалоговая генерация ответов · создание и продолжение текстов · генерация текста в приложениях на Transformers

Сжатая методом удаления экспертов MoE-модель Tencent Hy3 для диалоговой генерации текста с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: ведение диалога с языковой моделью · генерация текстовых ответов на запросы · обработка длинных контекстов в диалоге

Компактная LLaMA-подобная модель для генерации и продолжения коротких англоязычных историй.

Подходит для: генерация коротких сказок по заданной теме · продолжение начатого рассказа · создание простых историй для детей