Компактная англоязычная базовая модель семейства Llama для продолжения текста и экспериментов с дообучением и эффективным инференсом.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · создание специализированной модели через дообучение

Компактная англоязычная базовая Llama-модель на 12,3 млн параметров для исследований обучения трансформеров, токенизации и спекулятивного декодирования.

Подходит для: изучение динамики обучения малых трансформеров · сравнение эффективности словарей токенизации разного размера · эксперименты со спекулятивным декодированием

Компактная базовая языковая модель Llama на 30,4 млн параметров для краткой генерации английского текста и экспериментов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: краткое продолжение английского текста на CPU или мобильном устройстве · эксперименты с обучением малых языковых моделей · изучение архитектуры Llama и механизмов внимания

Компактная англоязычная модель Llama на 12 млн параметров для экспериментов с генерацией текста и запуском на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · изучение архитектуры Llama и механизмов внимания · проверка обучающих конвейеров на потребительском оборудовании

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Компактная базовая языковая модель StentorLabs для продолжения английского текста и экспериментов с небольшими LLM.

Подходит для: продолжение английского текста · исследование компактных языковых моделей · прототипирование моделей с малым числом параметров

Компактная базовая языковая модель StentorLabs на 151 млн параметров для продолжения английского текста и экспериментов с генерацией.

Подходит для: продолжение английского текста · прототипирование компактных языковых моделей · эксперименты со speculative decoding

Плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,8 млрд параметров для инженерного программирования, агентной работы с инструментами и анализа изображений и видео.

Подходит для: генерация и объяснение кода · отладка и ревью программ · изменение и анализ больших репозиториев

Плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,8 млрд параметров для инженерного программирования, агентной работы с терминалом и анализа изображений и видео.

Подходит для: генерация и объяснение кода · поиск и исправление ошибок в коде · анализ и редактирование больших репозиториев

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps