Дообученная на Devstral-2 модель для анализа задач машинного обучения и агентной работы с файлами и инструментами.

Подходит для: поиск причин сбоя в ML-эксперименте по логам и файлам проекта · анализ конфигурации обучения и связанных исходных файлов · подготовка структурированного отчёта с доказательствами и предлагаемыми изменениями

Предварительно обученная RoBERTa для работы с айнскими текстами и заполнения пропусков, которую можно дообучать для лингвистической разметки.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в айнском тексте · предварительное обучение моделей для айнской разметки частей речи · дообучение для синтаксического анализа айнских предложений

Athena-1 3B — компактная дообученная модель на базе Qwen2.5 для диалогов, генерации кода и структурированных текстовых ответов.

Подходит для: создание диалогового чат-бота · генерация, отладка и объяснение кода · решение математических задач

OdysseyXL V2.5 — модель на основе SDXL для создания реалистичных изображений по текстовым запросам.

Подходит для: создание реалистичных иллюстраций по текстовому описанию · генерация концепт-арта для цифровых проектов · создание изображений городских и фантастических сцен

Athena-3-14B — многоязычная языковая модель для диалогов, следования инструкциям, генерации текста и рассуждений.

Подходит для: написание эссе, писем и связных текстов · суммаризация документов · ответы на вопросы и ведение диалога

AwA — англоязычная диалоговая модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для пошаговых объяснений и ответов на сложные вопросы.

Подходит для: пошаговое объяснение математических задач · ответы на учебные вопросы по естественным наукам · подготовка структурированных исследовательских пояснений

Atlas-Flash — дообученная модель Qwen2 на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B для диалога, программирования и решения математических и STEM-задач.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск ошибок и помощь в отладке · решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями

Предобученная DeBERTaV2 для восстановления пропущенных токенов и дообучения на задачах обработки айнского языка.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в айнском тексте · дообучение для разметки частей речи на айнском языке · дообучение для синтаксического анализа зависимостей айнских предложений

Компактная языковая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B для генерации текста, рассуждений и решения математических и научных задач.

Подходит для: решение математических задач с объяснением рассуждений · логический анализ сложных вопросов · ответы на вопросы по научным темам

Athena-1-7B — дообученная на инструкциях языковая модель для диалогов, кода, математических задач, анализа документов и структурированных ответов.

Подходит для: создание диалогового помощника · написание и объяснение фрагментов кода · решение математических задач

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

Модель DeBERTaV2 для разметки частей речи UPOS и синтаксического анализа зависимостей в текстах на айнском языке.

Подходит для: разметка частей речи UPOS в айнском тексте · подготовка айнских текстов к синтаксическому анализу · анализ айнских текстов в катакане

Компактная дообученная языковая модель Qwen2.5 для диалогов, генерации текста, кода и структурированных ответов.

Подходит для: создание диалогового чат-бота · генерация и объяснение фрагментов кода · помощь в решении математических задач

Athena-1 0.5B — компактная дообученная модель Qwen2.5 для диалогов, выполнения инструкций и базовых задач с текстом, кодом и математикой.

Подходит для: создание компактного чат-бота для ответов на инструкции · генерация простых фрагментов кода и объяснение ошибок · решение базовых математических задач

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

Слитая методом TIES модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · черновое рассуждение и решение задач в текстовом формате

Euphrates-14B — объединённая 14-миллиардная языковая модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых приложений.

Подходит для: создание диалогового помощника · генерация и продолжение текстов · ответы на запросы в текстовом интерфейсе

Объединённая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для диалогов, генерации текста, рассуждений и ответов на инструкции.

Подходит для: диалоговые ответы на пользовательские запросы · генерация текста по инструкциям · решение математических задач с пояснением рассуждений

Объединённая модель Qwen2 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом приложении · создание черновиков и продолжение текста · ответы на вопросы в чате

Athena-R3-7B — дообученная языковая модель для диалогов, многошаговых рассуждений и решения математических и общих задач.

Подходит для: пошаговое решение математических задач · объяснение научных вопросов · логический анализ сложных задач

Mistral Medium 3 — корпоративная языковая модель Mistral AI для рассуждений и мультимодальных задач с низкими эксплуатационными затратами.

Подходит для: решение задач на рассуждение · использование мультимодальных возможностей в корпоративных сценариях · развёртывание языковой модели с ограничением затрат

Mistral Medium 3.1 — обновлённая языковая модель Mistral AI корпоративного уровня для широкого круга задач.

Подходит для: использование языковой модели в корпоративных приложениях · решение разнообразных задач с помощью языковой модели · развёртывание высокопроизводительной модели с целью снизить эксплуатационные затраты