Двуязычная китайско-английская диалоговая LLaMA-модель для следования инструкциям, рассуждений и задач общего назначения.

Подходит для: диалоговый помощник на китайском языке · ответы на инструкции и вопросы на английском языке · решение математических задач и примеров

Разговорная англо-китайская MoE-модель на базе Yi для генерации текста и диалогов с контекстом до 200 000 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · ответы на вопросы на китайском языке · ведение диалога с пользователем

Объединённая MoE-модель Mixtral с 33,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов на английском и китайском языках.

Подходит для: генерация текста на английском языке · генерация текста на китайском языке · ответы на вопросы в диалоге

Диалоговая модель SUSTech на архитектуре Llama для генерации текста по инструкциям и ведения беседы.

Подходит для: создание чат-бота для диалога с пользователями · ответы на вопросы в текстовом формате · генерация текста по инструкциям

Многоязычная модель на базе Qwen3-8B для попарной, списочной и поэлементной оценки ответов с адаптивными критериями и структурированным обоснованием.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота и выбор лучшего · ранжирование нескольких вариантов ответа · оценка одного ответа по критериям задания

Полно-параметрическая SFT-версия Qwen2.5-3B-Instruct для исследований обучения агентных моделей.

Подходит для: исследование SFT для языковых агентов · эксперименты с обучением моделей на данных использования инструментов · воспроизведение конфигурации ARPO для Qwen2.5-3B-Instruct

Базовая модель OLMo-2 с открытыми весами для генерации текста и последующей адаптации к задачам STEM.

Подходит для: дообучение модели на научных текстах и задачах STEM · генерация кода на Verilog или VHDL после предметной адаптации · адаптация к задачам физики, математики и органической химии

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

Экспериментальная англоязычная чат-модель на 3 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и исследований выравнивания поведения с ценностной персоной.

Подходит для: ответы на инструкции в англоязычном чате · исследование конституционного выравнивания LLM · изучение обобщения заданных ценностей моделью

LLM4Decompile-6.7B-UO преобразует инструкции x86 в код на C, в том числе без сведений об уровне оптимизации компилятора.

Подходит для: восстановление кода на C из инструкций x86 · анализ ассемблерных фрагментов · создание черновика исходного кода для реверс-инжиниринга

Tai — дообученная на LLaMA 2 70B языковая модель для генерации текста и ответов на вопросы, особенно по STEM-темам.

Подходит для: ответы на вопросы по математике и естественным наукам · объяснение STEM-концепций · генерация текстовых ответов на общие вопросы

LLM4Decompile 1.3B преобразует инструкции x86-ассемблера в код на C для декомпиляции и анализа бинарных программ.

Подходит для: восстановление кода C по дизассемблированным инструкциям x86 · анализ поведения бинарной программы по ассемблерному листингу · подготовка кандидата исходного кода для последующей компиляции и проверки

Модель на 33,1 млрд параметров, дообученная для декомпиляции инструкций x86 в ассемблере в исходный код на C.

Подходит для: восстановление кода C по дизассемблированным инструкциям x86 · анализ функций из бинарных файлов · создание чернового исходного кода для реверс-инжиниринга

SPP-T0 — англоязычная инструктивная модель на 1,7 млрд параметров для исследований согласования поведения и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: эксперименты с конституционным согласованием поведения · изучение обобщения ценностей в ответах модели · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам

SPP-T0 Instruct — англоязычная модель Llama на 3 млрд параметров для диалогов и исследований выравнивания поведения с обучением Synthetic Persona Pretraining.

Подходит для: исследование конституционного выравнивания языковых моделей · сравнение вариантов обучения с разной долей примеров безопасности · изучение обобщения ценностей в диалоговых ответах

Модель LLM4Decompile-6.7B-NSP преобразует x86-ассемблер в код на C для декомпиляции и анализа программ.

Подходит для: восстановление C-кода по дизассемблированным инструкциям x86 · анализ функций из бинарных файлов · создание чернового исходного кода для реверс-инжиниринга

SPP-MT-Instruct — англоязычная чат-модель на 3 млрд параметров для исследований конституционального выравнивания, ценностного поведения и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: исследование ответов модели на инструкции с конституциональными принципами · оценка обобщения ценностей при диалоговом взаимодействии · проверка устойчивости чат-модели к jailbreak-запросам

Разговорная модель Llama с 33,9 млрд параметров для генерации текста, следования инструкциям и ролевых сценариев, созданная слиянием четырёх моделей.

Подходит для: ведение диалогов с моделью · генерация ролевых и художественных сцен · следование инструкциям в текстовом чате

Модель на основе RadBERT автоматически присваивает 18 патологических меток англоязычным радиологическим заключениям.

Подходит для: автоматическая разметка патологий в англоязычных радиологических заключениях · классификация текстовых отчётов КТ грудной клетки · извлечение признаков из медицинских заключений

LLM4Decompile-6.7B преобразует инструкции x86 в ассемблере в код на C для задач декомпиляции и обратной разработки.

Подходит для: восстановление C-кода из дизассемблированных инструкций x86 · анализ поведения бинарных файлов · подготовка восстановленного кода к перекомпиляции

Набор обученных моделей и связанных артефактов для оценки контактных сил всего тела гуманоидного робота Unitree G1.

Подходит для: оценка контактных сил на гуманоидном роботе Unitree G1 · оценка сил реакции опоры робота · использование проприоцептивных данных для определения контакта