Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Модель предсказывает следующий шаг программного агента и определяет, можно ли поручить его быстрой модели или требуется основная.

Подходит для: маршрутизация шагов программного агента между быстрой и основной моделями · классификация следующего шага агента по фазе и типу сложности · автоматический выбор модели для задач программной инженерии

Компактная мультимодальная доработка Gemma 4 E4B Instruct для диалога, анализа изображений и аудио, рассуждений и экспериментов с устойчивостью модели.

Подходит для: диалоговые ответы и следование инструкциям · анализ изображений в вопросах и ответах · обработка аудиовходов в мультимодальных сценариях

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

Step-Audio-R1.1 — аудиодиалоговая модель StepFun для низколатентных разговоров с рассуждениями в реальном времени.

Подходит для: ответы на вопросы, заданные голосом · интерактивный голосовой помощник · голосовой диалог со сложными рассуждениями

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

Ember — экспериментальная англоязычная языковая модель SurjoLabs на 2,9 млн параметров для генерации текста и исследования компактных рекуррентных архитектур.

Подходит для: эксперименты с языковыми моделями менее 3 млн параметров · сравнение рекуррентной архитектуры XSA с малыми трансформерами · генерация коротких англоязычных продолжений текста

Дообученная языковая модель StepFun для итеративного построения формальных доказательств теорем с помощью Lean4.

Подходит для: построение формальных доказательств теорем в Lean4 · уточнение набросков математических доказательств · решение задач из тестового набора MiniF2F

Промежуточный дообученный чекпойнт Qwen3-4B для генерации текста и диалоговых задач в среде BabyAI.

Подходит для: эксперименты с обучением языковой модели для BabyAI · генерация текста в диалоговом интерфейсе · изучение последовательного обучения агента в нескольких средах

Сжатая MoE-языковая модель Step-3.5-Flash для диалогов, программирования, рассуждений и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение кода · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · диалоговые ответы на английском языке

Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro. Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

Сжатая методом REAP MoE-языковая модель Step-3.5-Flash для диалогов, программирования, рассуждений и вызова инструментов с контекстом 262 144 токена.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · математические рассуждения и решение задач · диалоговые ответы на английском языке

Дообученная модель на базе GPT-2 для классификации текста.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · отнесение текста к заранее заданным категориям · использование как основы для экспериментов с классификацией текста

Дообученная модель Qwen3 для проверки шагов и локализации первой ошибки в многошаговых траекториях ИИ-агентов.

Подходит для: проверка правильности отдельных шагов ИИ-агента · поиск первой ошибки в траектории агента · генеративное оценивание многошаговых диалогов агента

Производная модели stepfun-ai/Step-3.7-Flash. Step 3.7 Flash — мультимодальная MoE-модель StepFun для анализа изображений и документов, агентных рабочих процессов и программирования.

Подходит для: извлечение сведений из финансовых отчётов и графиков · анализ интерфейсов и преобразование макетов в код · многошаговый поиск с проверкой фактов по источникам

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. 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

Производная модели stepfun-ai/Step-3.7-Flash. Step 3.7 Flash — мультимодальная MoE-модель StepFun для анализа изображений и документов, агентных рабочих процессов и программирования.

Подходит для: извлечение сведений из финансовых отчётов и графиков · анализ интерфейсов и преобразование макетов в код · многошаговый поиск с проверкой фактов по источникам

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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 stepfun-ai/Step-3.7-Flash. Step 3.7 Flash — мультимодальная MoE-модель StepFun для анализа изображений и документов, агентных рабочих процессов и программирования.

Подходит для: извлечение сведений из финансовых отчётов и графиков · анализ интерфейсов и преобразование макетов в код · многошаговый поиск с проверкой фактов по источникам

Дообученная на базе GPT-2 модель для классификации текстовых последовательностей.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · эксперименты с классификацией текста на базе GPT-2 · оценка применимости GPT-2 к задаче классификации

Дообученный GPT-2 для классификации текстовых последовательностей.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · отнесение текста к заданным классам · эксперименты с классификацией на базе GPT-2

Дообученная на GPT-2 модель классификации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей

Компактная дообученная Gemma-2b от Nexa AI для локального планирования шагов в агентских приложениях.

Подходит для: планирование последовательности действий для ИИ-агента · составление плана вызовов Android API · локальное планирование на edge-устройстве без облака

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении