Дообученная модель Qwen2.5-Math на 7,1 млрд параметров для генерации пошаговых решений математических и других задач на рассуждение.
Подходит для: решение школьных и олимпиадных математических задач · пошаговое объяснение математических решений · проверка промежуточных шагов и поиск ошибок в рассуждении
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
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
Промежуточная SFT-версия JetBrains Mellum2 Thinking для изучения и экспериментов с обучением языковых моделей на рассуждениях.
Подходит для: изучение SFT-этапа обучения модели рассуждений · эксперименты с preference tuning на базе SFT-чекпойнта · эксперименты с RLVR после supervised fine-tuning
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 модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.
Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода
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
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
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
Нейросимволическая языковая модель на базе Qwen2.5-0.5B для генерации текста, математических рассуждений и исследований адаптивной памяти.
Подходит для: ответы на математические вопросы с пошаговыми рассуждениями · генерация структурированных решений уравнений · эксперименты с нейросимволическими методами рассуждения
Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.
Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C
Raptor 0.6 — дообученная и смешанно-квантованная модель Spark-X2.5-4B для диалога, рассуждений и вызова инструментов в Osaurus.
Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · вызов инструментов в агентных сценариях · рассуждения и ответы на сложные запросы
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
Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.
Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках
Чат-модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров, дообученная с подкреплением для генерации рассуждений и решения математических и научных задач.
Подходит для: решение задач математических олимпиад · пошаговое решение задач из учебной математики · ответы на сложные научные вопросы
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
Большая языковая модель NVIDIA для сложных многошаговых рассуждений, решения задач и генерации данных для дистилляции.
Подходит для: решение сложных математических задач с развёрнутыми рассуждениями · пошаговый разбор задач на логику и абстрактное мышление · генерация reasoning-трасс для обучения языковых моделей
Экспериментальная версия Pythia-1.4B с редактированием весов jBlaze для проверки способности к рассуждению в тестах с выбором ответа.
Подходит для: сравнение точности моделей на тестах логического рассуждения · оценка решения математических вопросов с выбором ответа · эксперименты с редактированием весов языковых моделей
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
Дистиллированная из рассуждений Kimi K2.6 модель Qwen MoE для подробного решения сложных математических, научных, логических и программных задач.
Подходит для: решение сложных задач по математике и STEM · пошаговый разбор программного кода · решение многошаговых логических головоломок
Экспериментальная DPO-версия vera6/affine-5g4yy75zuz-t6 для оценки Reason v4 и задач SN120 Affine miner.
Подходит для: участие в дуэлях оценки Reason v4 · генерация ответов для внутреннего SN120 Affine miner · сравнительная оценка с базовой моделью vera6/affine-5g4yy75zuz-t6
Raptor 0.6.1 preview — дообученная и квантованная языковая модель Spark 2.5 для диалога, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговые ответы на английском и китайском языках · решение задач с пошаговыми рассуждениями · вызов инструментов в агентных сценариях
RM-R1 — модель-судья, которая сравнивает два ответа, формирует критерии оценки и выдаёт обоснованное предпочтение для автоматической оценки и RLHF/RLAIF.
Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · оценка ответов на открытые вопросы · выбор предпочтительного ответа для RLHF
Дообученная языковая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для математических рассуждений, программирования и генерации кода с адаптацией к ограниченному бюджету токенов.
Подходит для: решение математических задач с ограничением длины рассуждений · решение задач по программированию · генерация программного кода