Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.
Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели
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
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
Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.
Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках
Экспериментальная модель GPT-2 на 124,4 млн параметров служит базой для дальнейшего обучения академического помощника ARKA.
Подходит для: создание прототипа академического помощника по знаниям · дальнейшее обучение диалоговой языковой модели · эксперименты с генерацией текста на английском языке
Базовая гибридная языковая модель SILX AI на 3 млрд параметров для дистилляции знаний, экспериментов с длинным контекстом и разработки систем с постоянной памятью.
Подходит для: дистилляция знаний из Qwen или GLM в распределённой подсети Bittensor SN24 · исследование архитектур языковых моделей с длинным контекстом · создание прототипов диалоговых агентных систем с постоянной памятью
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
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
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
Dreamflower — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для ролевых диалогов и генерации текста с форматом ChatML.
Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · генерация художественных сцен и продолжений историй · ответы на текстовые запросы в формате ChatML
KOALA-1B — компактная латентная диффузионная модель ETRI для генерации изображений по текстовым описаниям с использованием сжатого U-Net SDXL.
Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений для творческих и образовательных инструментов · подготовка концепт-арта и визуальных идей
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для генерации текста и диалогового общения на английском языке.
Подходит для: диалоговое общение с текстовым ассистентом · генерация ответов на английском языке · создание черновиков и продолжение текста
Диалоговая текстовая модель семейства Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение и дополнение текстов · создание черновиков и кратких формулировок
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Англоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · сравнение смыслового сходства предложений · поиск перефразировок
Модель превращает немецкие предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по немецким документам · поиск похожих предложений и абзацев · оценка семантического сходства немецких текстов
Дообученная текстовая модель Gemma 2 для диалоговой генерации и языковых задач с дополнением знаний.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · дополнение знаний языковой модели · подготовка синтетических данных для NLP