Инструктивная русскоязычная адаптация Qwen2.5-7B для диалога и генерации текста с ускоренной обработкой русскоязычных последовательностей.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог на русском языке · выполнение текстовых инструкций на русском языке · создание и продолжение русскоязычных текстов
Унифицированная модель BAGEL, дообученная для генерации изображений по тексту и их многораундового исправления с помощью рефлексии.
Подходит для: генерация изображений по текстовым промптам · исправление ошибок в сгенерированных изображениях · многораундовое улучшение изображений по запросу
Русскоязычная инструктивная модель на основе Qwen2.5-1.5B для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы.
Подходит для: ответы на вопросы и инструкции на русском языке · ведение русскоязычного диалога · генерация русскоязычных текстов
Русскоязычная инструктивная модель Qwen2.5-3B для диалогов и генерации текста, оптимизированная заменой токенизатора и дообучением.
Подходит для: ответы на вопросы на русском языке · диалоговый помощник по инструкциям · создание и продолжение русскоязычных текстов
Мультимодальная модель VANTA Research на базе Gemma 3 4B IT для диалогов и структурированных ответов в принципиальной персоне Реформатора.
Подходит для: структурированный анализ сложных решений · конструктивная критика аргументов и рабочих процессов · рефлексивная обратная связь для саморазвития
Русскоязычная модель на базе Qwen3 для исправления орфографии, пунктуации и регистра в текстах.
Подходит для: исправление опечаток и орфографических ошибок в русском тексте · восстановление пунктуации в черновиках · исправление заглавных и строчных букв и буквы «ё»
Русско-английская модель на 7 млрд параметров для извлечения информации, ответов по документам и других задач RAG.
Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам · извлечение сущностей и фактов из текста · построение графа знаний из документов
Экспериментально обрезанная 10-слойная версия RuadaptQwen3-4B-Instruct для исследований влияния удаления слоёв на генерацию текста.
Подходит для: эксперименты с обрезкой слоёв языковой модели · оценка качества генерации после структурного сокращения модели · изучение деградации разговорной модели при уменьшении числа слоёв
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Инструктивная русскоязычная адаптация Qwen2.5-14B для диалогов и генерации текста с заявленным ускорением генерации на русском языке.
Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы на русском языке · генерация русскоязычных текстов · следование инструкциям на русском языке
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Русскоязычная объединённая модель семейства Qwen2 для диалогов и генерации текста с ускоренным токенизатором.
Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на русском языке · генерация русскоязычных текстов · продолжение текста на русском языке
Дообученная модель семейства Llama для генерации текста по запросу с контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста по запросу · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с дообученной моделью Llama
Дообученная 7,2-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение заданного текста · экспериментальная оценка генерации текста
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Чат-модель Llama 3 на 7,7 млрд параметров с LoRA-дообучением и расширенным токенизатором для более эффективной работы с русским языком.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на русском языке · генерация русскоязычного текста по инструкции · ведение диалога на английском языке
Дообученная 10,6-миллиардная языковая модель на базе SOLAR для генерации текста.
Подходит для: генерация текста по текстовой подсказке · продолжение заданного текста · эксперименты с генерацией на базе SOLAR
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Русскоязычная 32-миллиардная диалоговая модель на базе Qwen2.5 для генерации текста и ответов на вопросы.
Подходит для: ведение диалога на русском языке · ответы на вопросы на русском языке · написание и продолжение русскоязычных текстов