Объединённая модель семейства Qwen2 на 8,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 131072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание и продолжение текстов · ответы на запросы в чат-интерфейсе
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе
Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели
Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели
Исследовательская англоязычная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с поведением и интерпретируемостью языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения языковых моделей в контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разного размера на одинаковых данных
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
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
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров
Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация связного текста по запросу · суммаризация длинных текстовых материалов
Объединённая модель семейства Llama для генерации диалогов и ролевых сценариев с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: ведение диалогов с виртуальным персонажем · разыгрывание ролевых сцен по текстовому описанию · генерация реплик персонажа в заданной ситуации
Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях
Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.
Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках
Объединённая диалоговая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов в длинном контексте.
Подходит для: ведение диалога с текстовым ассистентом · генерация ответов на пользовательские запросы · создание черновиков и продолжение текста
Объединённая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение и дописывание текста · создание черновиков и формулировок
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование поведения языковых моделей · эксперименты по интерпретируемости LLM · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных
Слитая диалоговая модель на базе Llama 3 для генерации ответов в чатах и ролевых беседах.
Подходит для: ведение диалогов с чат-ботом · генерация ответов в ролевых беседах · создание продолжений текста в формате чата
Мультимодальная модель Kwai-Keye на базе Qwen2.5-VL для анализа изображений высокого разрешения и сложных визуальных задач с использованием исполняемого кода.
Подходит для: анализ изображений высокого разрешения по текстовым инструкциям · решение сложных задач визуального рассуждения · выполнение вычислений при анализе изображений
Слияние моделей Llama на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · многошаговое рассуждение
Объединённая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации диалогового текста и рассуждений.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · пошаговое рассуждение над текстовыми задачами · черновое решение математических задач
Объединённая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с длинным контекстом.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация текстовых ответов по запросу · подготовка черновиков и продолжение текста
Объединённая модель Llama на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в текстовом чате · составление и продолжение текстов
Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе