Дообученная на Llama 3.2 3B Instruct модель для выявления вредоносного содержимого и объяснения рисков в цепочках рассуждений LLM.

Подходит для: модерация цепочек рассуждений языковых моделей · поиск скрытых инструкций для причинения вреда в CoT · классификация уровней риска в ответах LLM

Дообученная на трассировках Claude Opus 4.7 модель Qwen MoE для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач и планирования.

Подходит для: решение многошаговых задач по математике · ответы на вопросы по естественным и техническим наукам · пошаговый анализ и объяснение кода

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Модель IBM для бинарной проверки запросов и ответов LLM на безопасность, галлюцинации и заданные пользователем критерии.

Подходит для: выявление jailbreak-запросов и небезопасных ответов · проверка ответов RAG на соответствие найденным источникам · обнаружение галлюцинаций при вызове инструментов

Модель IBM для выявления рисков и проверки обоснованности ответов в диалогах, RAG-системах и агентных сценариях.

Подходит для: фильтрация вредоносных запросов пользователей · проверка ответов чат-бота на небезопасное содержание · оценка релевантности найденных RAG-документов

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Компактная англоязычная модель Microsoft Research для развернутых рассуждений и решения задач по математике, науке и программированию.

Подходит для: решение олимпиадных и многошаговых математических задач · ответы на сложные вопросы по естественным наукам · генерация и анализ программного кода

X-Reasoner — дообученная мультимодальная модель на базе Qwen2.5-VL-7B для рассуждений по тексту и изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям с пошаговым рассуждением · решение визуальных задач общего назначения · анализ изображений в медицинских бенчмарках

Mellum2 Thinking от JetBrains — текстовая MoE-модель для многошагового рассуждения, сложной отладки, планирования и математических задач.

Подходит для: пошаговый разбор сложных ошибок в коде · планирование многоэтапных задач · решение математических задач с развёрнутым ходом рассуждений

NVIDIA OpenReasoning-Nemotron-32B — дообученная 32-миллиардная языковая модель для решения задач по математике, программированию и науке.

Подходит для: решение сложных математических задач и олимпиадных примеров · генерация и анализ программного кода · пошаговое решение научных вопросов

Текстовая модель IBM для выявления рисков и галлюцинаций в запросах, ответах, RAG-контексте и вызовах функций.

Подходит для: Проверка пользовательских запросов на вредоносный контент и попытки обхода ограничений · Оценка ответов чат-бота на вредный контент, предвзятость и ненормативную лексику · Проверка релевантности извлечённого контекста в RAG-системе

Ouro-1.4B-Thinking — дообученная языковая модель ByteDance для генерации ответов с рассуждениями в математике, науке, коде и диалогах.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговым объяснением · Ответы на научные вопросы с рассуждениями · Объяснение и анализ фрагментов кода

ThinkPRM-1.5B — текстовая модель для пошаговой проверки рассуждений и оценки корректности решений, включая математические задачи и код.

Подходит для: проверка каждого шага математического решения · ранжирование нескольких кандидатных решений · оценка корректности решения задачи целиком

Специализированная модель IBM для оценки безопасности и качества запросов и ответов LLM, включая RAG и вызовы инструментов.

Подходит для: обнаружение jailbreak-попыток в запросах к чат-боту · проверка ответа на вредный контент и ненормативную лексику · оценка соответствия ответа контексту в RAG-системе

Компактная дообученная модель Qwen3 для логического вывода, формальных рассуждений и STEM-объяснений на английском языке.

Подходит для: решение задач на пропозициональную логику · определение логического следования между утверждениями · пошаговый вывод по формальным условиям

Дообученная на базе Mistral модель для логического анализа информации, обоснованных суждений и поддержки принятия решений.

Подходит для: анализ аргументов и выводов · оценка информации для принятия решений · получение связных ответов на инструкции

Двуязычная модель ChatGLM для выявления и объяснения проблем безопасности в текстовых ответах языковых моделей.

Подходит для: Проверка ответов чат-бота на нарушения правил безопасности · Классификация небезопасных генераций LLM · Объяснение причин срабатывания проверки безопасности

Компактная языковая модель NVIDIA на базе Qwen2.5-1.5B для генерации рассуждений и решений математических, программных и научных задач.

Подходит для: решение задач математических олимпиад и соревнований · пошаговое объяснение математических решений · генерация и анализ кода в задачах программирования

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Дообученная модель IBM для выявления рисков в запросах и ответах, включая проверки релевантности и обоснованности в RAG-системах.

Подходит для: проверка запросов на вредный контент и попытки обхода ограничений · проверка ответов языковой модели на социальную предвзятость и ненормативную лексику · выявление рисков насилия, сексуального контента и неэтичного поведения

Компактная модель MiniCPM5 на 2,2 млрд параметров, дообученная дистилляцией для математических, логических и программных задач с пошаговыми рассуждениями.

Подходит для: решение математических задач с объяснением шагов · генерация и разбор программного кода · решение логических головоломок

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

Компактная модель Qwen2, дообученная для адаптивного выбора между прямым ответом и многошаговым рассуждением, особенно при решении математических задач.

Подходит для: решение математических задач с выбором глубины рассуждения · получение кратких ответов на простые вопросы · многошаговое рассуждение над сложными задачами

Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH