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
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе
Дообученная Wav2Vec2-модель распознаёт белорусскую речь и преобразует аудиозаписи в текст.
Подходит для: расшифровка записей белорусской речи · распознавание белорусской речи в голосовых сообщениях · создание текстовых расшифровок для белорусскоязычных аудиозаписей
Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.
Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
Trinity Mini — многоязычная MoE-модель Arcee AI для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.
Подходит для: диалоговые ответы на вопросы · решение математических задач · помощь с программированием
Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090
Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.
Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами
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
Предобученная китайская модель BERT для предсказания замаскированных токенов и восстановления пропусков в тексте.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в китайском тексте · предсказание замаскированных токенов · оценка вариантов заполнения пропусков в китайских предложениях
Компактная модель Depth Anything V2 оценивает плотную карту глубины сцены по одному изображению.
Подходит для: оценка глубины по фотографии · построение карты глубины для компьютерного зрения · оценка относительного расстояния до объектов
Computer — 70-миллиардная модель-персонаж на базе Llama 3.1, предназначенная для выразительных литературных диалогов и продолжения документов-разговоров.
Подходит для: создание необычного продолжения заданного диалога · литературное взаимодействие с моделью-персонажем · генерация диалогов с повествовательными ремарками и притчами
Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.
Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение
Многоязычная BERT-модель Microsoft оценивает важность токенов и сжимает промпты и стенограммы встреч, сохраняя полезную для задачи информацию.
Подходит для: сжатие длинных промптов перед подачей в языковую модель · сокращение стенограмм встреч с сохранением важных фрагментов · подготовка сжатых стенограмм для ответов на вопросы
Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе
Дообученная на белорусской речи модель Whisper для автоматической транскрипции аудио в текст.
Подходит для: транскрибация записей речи на белорусском языке · распознавание белорусской речи из Common Voice · получение текстовой расшифровки аудиозаписей
Arcee-Lite — компактная дистиллированная языковая модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: генерация текста на мобильных устройствах · создание диалогового помощника для встраиваемой системы · запуск языковой модели на периферийном устройстве
Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.
Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты
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
Дообученная 3,1-миллиардная Qwen2.5-модель для генерации текста и задач агента в среде ALFWorld.
Подходит для: генерация действий и ответов агента в ALFWorld · эксперименты с дистилляцией языковых моделей на задачах взаимодействия со средой · создание диалогового агента для сценариев, подобных ALFWorld
Дообученная методом дистилляции модель Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения задач в ALFWorld.
Подходит для: выполнение текстовых задач в среде ALFWorld · генерация ответов агента в интерактивных сценариях · диалоговое взаимодействие с языковым агентом
CLIPSeg выделяет на изображениях области, соответствующие текстовому или визуальному запросу, для zero-shot и one-shot сегментации.
Подходит для: выделение объекта на изображении по текстовому описанию · создание маски объекта без обучения на целевом классе · поиск области изображения по визуальному примеру
Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
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