GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
Многоязычная модель Google семейства T5, дообученная следовать инструкциям и выполнять генерацию текста и разнообразные NLP-задачи.
Подходит для: ответы на вопросы по тексту · классификация текстов по заданным категориям · суммаризация документов
Компактная многоязычная модель Google на базе T5 для дообучения под задачи преобразования текста в текст.
Подходит для: дообучение для суммаризации документов · создание модели перевода между языками · адаптация для ответов на вопросы по тексту
Небольшая многоязычная модель T5 от Google, дообученная следованию инструкциям для генерации текста и выполнения широкого круга NLP-задач.
Подходит для: ответы на вопросы по тексту · суммаризация и переформулирование текста · выполнение текстовых инструкций
Предварительно обученная на C4 англоязычная модель T5 XXL, которую дообучают для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и других NLP-задач.
Подходит для: дообучение модели для суммаризации документов · создание системы ответов на вопросы по тексту · адаптация модели для классификации текста
Многоязычная модель Google семейства T5, предварительно обученная преобразовывать текст в текст и предназначенная для дообучения под прикладные NLP-задачи.
Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации текстов · создание модели ответов на вопросы по тексту
Англоязычная модель BART, дообученная на SAMSum для создания кратких пересказов диалогов и переписок.
Подходит для: краткое изложение англоязычных переписок · суммирование диалогов поддержки · создание резюме бесед и встреч
Многоязычная модель Google на архитектуре T5, предназначенная для дообучения под задачи генерации текста по тексту.
Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации многоязычных текстов · дообучение для ответов на вопросы по тексту
Гибридная MoE языковая модель IBM для диалоговых ассистентов, задач с текстом и кодом и вызова инструментов.
Подходит для: суммаризация документов · ответы на вопросы по внутренним документам с RAG · извлечение и классификация текста
Многоязычная модель Google на 1,9 млрд параметров, предварительно обученная преобразовывать текст в текст и предназначенная для дообучения под задачи NLP на 101 языке.
Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации текстов · адаптация к ответам на вопросы по тексту
Небольшая предобученная текстово-текстовая модель Google T5 1.1 для дообучения под задачи обработки английского языка.
Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · создание системы ответов на вопросы · дообучение классификатора с текстовым выводом
Англоязычная модель на базе BART для составления кратких резюме встреч, диалогов и других текстов.
Подходит для: составление краткого содержания совещания · подготовка резюме стенограммы встречи · суммаризация делового диалога
Многоязычный чекпойнт Google UMT5-small для дообучения под задачи преобразования и генерации текста на 107 языках.
Подходит для: дообучение модели для перевода между языками · создание системы суммаризации многоязычных текстов · адаптация генерации текста по входному тексту
Базовый английский encoder-decoder Transformer Google Research для дообучения на генеративных задачах с длинными текстами, включая суммаризацию и ответы на вопросы.
Подходит для: дообучение для суммаризации длинных документов · создание системы ответов на вопросы по длинному тексту · генерация текста на основе длинного входного документа
Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.
Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту
Англоязычная предварительно обученная модель Google семейства T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста.
Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · дообучение для ответов на вопросы · дообучение для классификации текста
Базовая языковая модель IBM на 8,2 млрд параметров для генерации текста, суммаризации, извлечения информации и дообучения под прикладные задачи.
Подходит для: суммаризация документов · классификация текстов · извлечение фактов из текста
Базовая многоязычная MoE-модель IBM для генерации текста, суммаризации, классификации, извлечения информации и ответов на вопросы.
Подходит для: суммаризация документов · классификация текстов · извлечение сведений из текста
Англоязычная модель Google на базе T5 для генерации текста и адаптации к задачам NLP, с улучшенной пригодностью к prompt tuning.
Подходит для: дообучение модели для суммаризации текстов · настройка ответов на вопросы по текстовому контексту · адаптация к классификации текстов
Базовая гибридная языковая модель IBM для генерации текста, задач с длинным контекстом и создания специализированных дообученных моделей.
Подходит для: суммаризация длинных документов · классификация текстов · извлечение сведений из документов
Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4
Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.
Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU
Базовая модель Zhipu AI для генерации текста и разработки интеллектуальных агентов с возможностями рассуждения и программирования.
Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели · создание агентных систем на базе языковой модели · генерация текста на английском и китайском языках
Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам