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

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Ivonar Nano — компактная англоязычная языковая модель с нативно троичными весами для локального чата, коротких ответов, суммаризации и простого кода.

Подходит для: локальный чат на компьютере с ограниченными ресурсами · суммаризация коротких текстов · переписывание и редактирование фрагментов текста

Экспериментальная англоязычная модель на 34,6 млн параметров для изучения следования инструкциям и локальных чат-экспериментов.

Подходит для: эксперименты с instruction-tuning малых языковых моделей · создание простого локального чат-ассистента · проверка поведения ChatML-промптов

Мультимодальная Gemma 4 модель для диалогов, ролевого общения и творческого письма с ослабленной склонностью к отказам.

Подходит для: ведение ролевых диалогов по тексту и изображениям · создание атмосферных художественных историй · написание структурированных длинных повествований

Экспериментальная англоязычная MoE-модель Raptor для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций.

Подходит для: создание англоязычного чат-бота · генерация ответов на инструкции на английском языке · подготовка черновиков англоязычного текста

VOLO-D4 — крупная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание объектов и сцен из ImageNet-1k · извлечение визуальных признаков для последующей обработки

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

Компактная модель Vicuna на 137,8 млн параметров для генерации текста и использования как черновой модели в экспериментах со спекулятивным декодированием.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · эксперименты с ускорением генерации больших языковых моделей · генерация текста на английском языке

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

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

QuadOrbit-40M — небольшая базовая языковая модель с комплексной рекуррентной памятью, предназначенная для исследований и экспериментов по генерации текста.

Подходит для: изучение комплексной рекуррентной памяти в языковых моделях · воспроизведение оценки QuadOrbit из исследовательской работы · эксперименты с продолжением обучения базовой языковой модели

VoRA-7B-Base — плотная модель семейства VoRA на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалога и задач с изображениями.

Подходит для: генерация текста по запросу · ведение диалогов с пользователем · ответы на запросы с изображениями

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