Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации

JiRack Ultra 14B — многоязычная текстовая модель CMSManhattan для локальной CPU-генерации, диалогов, RAG, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: локальный диалоговый помощник на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG · генерация и объяснение кода

JiRack Ultra 7B — ориентированная на CPU диалоговая текстовая модель для генерации, RAG и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · ответы на вопросы по документам в RAG-системе · запуск локального текстового помощника на CPU

gguf: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции

Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU

RAFT-7B — дообученная языковая модель INSAIT для оценки и ранжирования кандидатных решений задач по программированию.

Подходит для: выбор корректного решения среди нескольких программ-кандидатов · ранжирование решений задачи по соревновательному программированию · оценка ответов генератора кода как LLM-судьи

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний

Дообученная на RPMax v1.1 модель Phi-3.5 для творческого письма и ролевых диалогов с разнообразными, менее повторяющимися сценариями.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с вымышленными персонажами · создание диалогов и сцен для интерактивных историй · генерация творческих сюжетов с новыми персонажами и ситуациями

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

Компактная англоязычная базовая модель на архитектуре Relaxed Recursive Transformer для продолжения текста, экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение английского текста · эксперименты с рекурсивными трансформерами · исследование компактных языковых моделей

RAFT-7B оценивает и ранжирует кандидатные решения задач по программированию, чтобы находить наиболее вероятно корректное решение.

Подходит для: Выбор корректного решения из нескольких вариантов для задачи по программированию · Ранжирование кандидатного кода перед его проверкой или отбором · Оценка решений в конвейере генерации кода

Базовая 13,3-миллиардная языковая модель RWKV-7 для генерации текста и диалога с рекуррентным состоянием постоянного размера.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов с шаблоном чата · локальный инференс языковой модели на совместимом GPU

Рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 2,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков на нескольких языках · диалоговые прототипы на базе языковой модели

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых приложений на основе постобучения · дообучение языковой модели на пользовательских данных

Eurus-RM-7B оценивает ответы языковых моделей, чтобы отбирать и ранжировать варианты, в том числе для задач с рассуждениями.

Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких вариантов ответа · переранжирование ответов для улучшения рассуждений

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

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

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 16 384 токена.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и кратких текстовых ответов · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями

Экспериментальная версия Zephyr 7B, дообученная методом RMU для снижения генерации опасных сведений по биобезопасности и кибербезопасности.

Подходит для: диалоговая генерация текста на английском языке · изучение методов удаления опасных знаний из языковых моделей · сравнение поведения модели на тестах WMDP, MMLU и MT-Bench

Базовая LoRA-модель Llama 3.1 для генерации ответов на вопросы TOFU и исследований методов машинного забывания.

Подходит для: оценка методов машинного забывания на бенчмарке TOFU · генерация ответов на биографические вопросы TOFU · сравнение сохранения и забывания ответов после дообучения

Шардированный BF16-чекпойнт Falcon-7B для авторегрессионной генерации текста, запуска и дообучения языковой модели.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и ответов · суммаризация после дообучения

Базовая многоязычная рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание многоязычных диалоговых ответов · локальный инференс языковой модели через Transformers и FLA