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
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
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
Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.
Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации
Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.
Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения
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
Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.
Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели
Квантованная сборка Spark-X2.5-4B для MLX и Apple Silicon предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · генерация текста и продолжение промптов · вызов инструментов в агентном сценарии
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.
Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений
16-битная MLX-конверсия экспериментальной чат-модели Together AI для локальной генерации текста и структурированных задач принятия решений на Apple Silicon.
Подходит для: локальный запуск чат-модели на компьютерах Apple Silicon · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · выбор одного варианта в структурированных задачах принятия решений
Квантизированная в GGUF сборка gpt-oss-safeguard-120b для диалоговой классификации контента по политикам безопасности.
Подходит для: классификация текста по заданной политике безопасности · проверка пользовательских сообщений на нарушения правил · анализ текста для модерации контента
Базовая языковая модель Kyutai на 6 млрд параметров для генерации текста и исследования влияния хронологического порядка обучения на актуальность знаний.
Подходит для: исследование сохранения актуальных фактов в языковых моделях · сравнение последовательного и перемешанного предобучения · оценка ответов на временно привязанные вопросы с KairosQA
16-битная MLX-конверсия диалоговой модели JackFram/decider-2b для локальной генерации текста на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: локальный многоходовый чат-ассистент · генерация ответов и продолжений текста · дополнение кода в локальной среде разработки
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Компактная модель Qwen2, полученная слиянием двух языковых моделей, для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в формате чата · выполнение текстовых инструкций
SR²AM-v1.0-30B — дообученная агентная модель на базе Qwen3 MoE для планирования, рассуждений и выполнения задач с инструментами.
Подходит для: решение математических и научных задач с пошаговым планированием · поиск информации в интернете с помощью веб-поиска · просмотр и суммирование содержимого веб-страниц
Компактная модель Qwen2, полученная слиянием базовой и инструктивной версий Qwen2.5-3B для генерации текста и диалога.
Подходит для: генерация текста по запросу · диалоговый помощник на английском языке · ответы на инструкции в текстовом формате
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
Англоязычная причинная языковая модель AICrossSim на архитектуре Llama примерно с 408,5 млн параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание простого англоязычного чат-бота · эксперименты с компактной Llama-моделью
Компактная дообученная модель SEN-AGI на базе Qwen2.5-0.5B для диалогов, выполнения инструкций, простых рассуждений и генерации небольшого объёма кода.
Подходит для: ответы на простые вопросы и выполнение инструкций в чате · решение базовых арифметических задач · разбор простых логических головоломок
Текстовая модель MindLab Research на базе Qwen3.6-35B-A3B для персональных агентов, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: создание персонального ИИ-агента с вызовом инструментов · написание и редактирование кода в репозитории · ответы в диалоговом помощнике
Вспомогательная DSpark-модель для спекулятивного декодирования с Kimi-K3, предназначенная для ускорения генерации текста.
Подходит для: ускорение генерации ответов с Kimi-K3 · ускорение генерации кода с Kimi-K3 · ускорение математических рассуждений с Kimi-K3
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B. Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты