Дообученная текстовая модель Rombo на базе Llama 3.2 3B для диалогов и генерации текста.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация текстовых ответов · инференс языковой модели

Rombo-LLM-V3.0-Qwen-72b — дообученная языковая модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и задач с рассуждениями.

Подходит для: диалоговые ответы с пошаговыми рассуждениями · генерация текста по системному промпту · ответы на вопросы в чат-интерфейсе

Компактная дообученная модель Llama 3.2 на 1,2 млрд параметров для диалогов и генерации текста, которую также можно использовать как основу для дальнейшего дообучения.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация текстовых ответов по инструкциям · черновое написание и продолжение текста

RoG — языковая модель семейства Llama для интерпретируемого многопрыжкового ответа на вопросы с использованием графов знаний.

Подходит для: ответы на вопросы по графам знаний · многопрыжковый поиск ответов в Freebase · генерация путей отношений для рассуждения

R-4B — дообученная мультимодальная модель для диалогов, визуальных вопросов и ответов и задач рассуждения с адаптивным выбором режима ответа.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · мультимодальные диалоги · решение математических задач

Дообученная и слитая методом TIES модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация связных текстов

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

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Дообученная и квантизированная MoE-модель Osaurus для диалогов и агентной работы с инструментами и конфигурацией Osaurus.

Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях Osaurus · настройка MCP-серверов и токенов доступа · онбординг и настройка провайдеров, моделей и агентов Osaurus

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

Модель на базе Qwen3-VL для навигации роботов и планирования маршрута по изображениям и языковым инструкциям.

Подходит для: навигация робота по визуальному наблюдению и текстовой инструкции · планирование пути в эгоцентрической сцене · поиск целевого объекта или области в сцене

Агентная модель на архитектуре Qwen3 MoE для многошагового выполнения задач с инструментами, включая работу в терминале и программирование.

Подходит для: выполнение многошаговых задач в терминале · автономное исправление ошибок в программных проектах · разработка кода с помощью инструментов

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости

Модель AllenAI для управления бимануальным роботом YAM по изображениям с камер, состоянию робота и языковым инструкциям.

Подходит для: управление бимануальным роботом YAM по визуальному наблюдению · выполнение инструкций на естественном языке с помощью робота YAM · предсказание непрерывных действий и абсолютных поз суставов

Контрольная точка Xiaomi Robotics на архитектуре MiBoT для генерации действий робота и оценки в симуляторе RoboCasa365.

Подходит для: генерация действий робота в задачах RoboCasa365 · оценка успешности выполнения роботизированных манипуляций в симуляции · воспроизводимая много-GPU оценка модели в RoboCasa365

Языковая модель Rombo на базе Gemma 2 9B, сочетающая предварительное обучение и настройку для инструкций и предназначенная для генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователей · генерация текста по инструкциям · ответы на вопросы

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

Дообученная и объединённая методом TIES модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

Подходит для: ведение диалогов с ассистентом · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста

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

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

AMOR-Mamba2-180M — англоязычная модель генерации текста на базе Mamba2 с блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · исследование гибридных рекуррентно-внимательных языковых моделей · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости

Дообученная 32-миллиардная модель Qwen2.5 для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на вопросы · генерация текстов по инструкциям · написание и разбор программного кода

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

Компактная модель Qwen2, предназначенная для диалогов, генерации текста и структурированных ответов.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация и продолжение текста · подготовка структурированных ответов