Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
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
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.0-9B. Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.
Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов
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
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Разговорная мультимодальная модель Huihui AI для помощи с кодом, планирования и локального использования, созданная прореживанием и дообучением Gemma 4.
Подходит для: помощь с написанием и разбором кода в диалоге · ответы на вопросы по изображению с текстовым запросом · планирование простых задач
Производная модели arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Базовая многоязычная MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутреннюю предметную область · создание специализированного текстового генератора · эксперименты с многоязычной генерацией текста
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
GPT-5 Nano — компактная быстрая модель OpenAI для инструментов разработчика и взаимодействий с низкой задержкой.
Подходит для: быстрые ответы в интерактивных приложениях · встраивание языковой модели в инструменты разработчика · обработка запросов в системах с низкой задержкой
GPT-5 Pro — модель OpenAI для сложных задач, требующих рассуждения, написания кода и точного следования инструкциям.
Подходит для: решение сложных многоэтапных задач · написание и улучшение программного кода · выполнение подробных инструкций
GPT-5 — модель OpenAI для сложных задач, рассуждений, следования инструкциям и генерации кода.
Подходит для: решение сложных многоэтапных задач · генерация и улучшение кода · выполнение подробных инструкций