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
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
Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.
Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков
Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием
Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
Модель NVIDIA для восприятия дорожной обстановки, объяснения решений и предсказания действий и траекторий автономного автомобиля по изображениям, видео, тексту и истории движения.
Подходит для: предсказание траектории автономного автомобиля · ответы на вопросы по видео с дорожных камер · привязка объектов на изображениях к координатам
Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.
Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах
Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.
Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата
Компактная модель семейства LLaMA для генерации текста, представленная как тестовый вариант.
Подходит для: проверка запуска генерации текста через Transformers · эксперименты с небольшими причинными языковыми моделями · тестирование интеграции с сервером текстовой генерации
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.
Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости
Компактная модель AMAImedia для маршрутизации и контроля этапов автоматизированного дубляжа NOESIS с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: маршрутизация задач между этапами конвейера дубляжа · принятие решений о синхронности реплик и движений губ · контроль переходов между стадиями обработки дубляжа
Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода
Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения векторных признаков изображений и их использования в задачах визуального поиска и сопоставления.
Подходит для: извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · построение векторного индекса изображений · сопоставление изображений с текстовыми представлениями в мультимодальной системе
Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск предложений, похожих по смыслу · кластеризация абзацев по тематике
Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.
Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний
Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения близости и кластеризации.
Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение семантической близости текстов
Дообученная на амхарских инструкциях мультимодальная модель Qwen3.5-4B для диалога и рассуждений, поддерживающая также английский язык.
Подходит для: ответы на вопросы на амхарском языке · диалоги с амхароязычным виртуальным ассистентом · выполнение инструкций на амхарском языке
MPNet-модель Sentence-Transformers, преобразующая предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов.
Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости предложений · кластеризация коротких текстов и абзацев
Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.
Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера
Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения признаков изображений в задачах компьютерного зрения и мультимодального понимания.
Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · подготовка визуальных представлений для мультимодального поиска · использование признаков в системах понимания изображений
AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
AMOR-Mamba2-1.5B — англоязычная модель генерации текста с рекуррентным бэкбоном Mamba2 и энтропийно управляемыми блоками внимания.
Подходит для: продолжение англоязычного текста · исследование гибридов рекуррентных сетей и внимания · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели