Модель Riiid на базе ALBERT выбирает правильный ответ в заданиях с множественным выбором и использовалась для исследования зависимости вопросов от знаний.

Подходит для: выбор правильного ответа из нескольких вариантов · оценка зависимости тестовых вопросов от предметных знаний · эксперименты с автоматическим решением тестов

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Дообученная Riiid на Orca- и Alpaca-подобных данных модель LLaMA 2 70B для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке.

Подходит для: генерация ответов на англоязычные запросы · диалоговый помощник с системными инструкциями · ответы на общие вопросы

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Англоязычная модель RoBERTa для выбора ответа на вопросы с несколькими вариантами, обученная или адаптированная для набора RACE.

Подходит для: выбор правильного ответа в англоязычных тестах с вариантами · оценка зависимости вопросов для чтения от необходимых знаний · исследование систем ответов на вопросы с множественным выбором

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Компактная англоязычная базовая модель на архитектуре Relaxed Recursive Transformer для продолжения текста, экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение английского текста · эксперименты с рекурсивными трансформерами · исследование компактных языковых моделей

Текстовая модель Riiid на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

Подходит для: генерация текста по запросу · ответы на вопросы на естественном языке · создание диалогового прототипа

MPNet-модель для выбора ответа в тестах с несколькими вариантами, связанная с исследованием о зависимости вопросов от знаний.

Подходит для: выбор правильного ответа в тесте с несколькими вариантами · ответы на вопросы по текстам из набора RACE · оценка зависимости вопросов от фоновых знаний

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

Дообученная методом SIRI языковая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B для диалогов и генерации текста с более эффективными рассуждениями.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · решение задач, требующих пошаговых рассуждений · сокращение избыточных цепочек рассуждений при генерации

Англоязычная BERT-модель для выбора ответа в тестах с несколькими вариантами, использованная в исследовании вопросов на датасете RACE.

Подходит для: выбор правильного ответа в тесте по английскому тексту · оценка вариантов ответа на вопросы по прочитанному материалу · исследование зависимости ответов на вопросы от фоновых знаний

Дообученная Riiid языковая модель на 68,7 млрд параметров для генерации английского текста и диалоговых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалоговый помощник с системными и пользовательскими сообщениями · генерация текста по инструкции

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых приложений на основе постобучения · дообучение языковой модели на пользовательских данных

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.

Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции