Haru v2.0 — компактная корейская модель для продолжения историй на основе причинной архитектуры CFRD.

Подходит для: продолжение корейского рассказа по заданному фрагменту · генерация коротких корейских историй · создание черновика корейского художественного текста

Компактная корейская модель CFRD для продолжения коротких историй по текстовому контексту.

Подходит для: продолжение корейского рассказа по началу · генерация коротких корейских историй · эксперименты с рекуррентной генерацией текста

Компактная корейская языковая модель для продолжения художественных историй с настраиваемой рекуррентной глубиной.

Подходит для: продолжение коротких корейских рассказов · генерация следующего фрагмента корейской истории · эксперименты с рекуррентной глубиной языковой модели

Haru v3 Teacher Base — корейская базовая языковая модель для продолжения детских рассказов и дистилляции компактных моделей.

Подходит для: продолжение детских рассказов на корейском языке · генерация следующего фрагмента корейской сказки · создание синтетических продолжений рассказов для дистилляции

Экспериментальная корейская чат-модель для генерации детских историй и дистилляции компактных моделей.

Подходит для: генерация детских историй на корейском языке по инструкции · продолжение короткой корейской истории · эксперименты с дистилляцией языковой модели

Компактная корейская авторегрессионная модель для продолжения детских историй и другого короткого текста.

Подходит для: продолжение корейских детских историй · генерация коротких рассказов на корейском языке · завершение корейского предложения или абзаца

Компактная корейская чат-модель Haru v3 для продолжения детских сказок и генерации текста.

Подходит для: продолжение корейских детских сказок · написание коротких историй по запросу на корейском языке · генерация диалоговых текстовых ответов на корейском языке

NOSA-1B — модель LLaMA с разреженным вниманием для генерации текста и диалогов с эффективной обработкой длинных генераций и выгрузкой KV-кэша.

Подходит для: диалоговое общение на английском языке · диалоговое общение на китайском языке · генерация текста с выгрузкой KV-кэша

Дообученная на базе Serenity-31B разговорная модель для ролевых диалогов, творческого письма и поддержания персонажа.

Подходит для: ведение ролевого диалога с заданным персонажем · создание ответов в стиле аниме-персонажа · поддержание характера персонажа в продолжительной беседе

NekoMind1.6-Base — предварительно обученная MoE-языковая модель для генерации текста и построения диалоговых приложений.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание чатового помощника на основе базовой модели · адаптация языковой модели под специализированную задачу

NOSA-8B — 7,9-миллиардная модель OpenBMB с разреженным вниманием для ускоренной генерации в длинных контекстах и выгрузки KV-кэша.

Подходит для: генерация продолжений для длинных текстовых запросов · диалоговая генерация ответов с длинным контекстом · инференс LLM с выгрузкой KV-кэша

Чат-модель Novaciano на базе Llama для ролевых диалогов, художественных историй и общения в образе Алисы.

Подходит для: ведение ролевого диалога с персонажем Алисы · создание многоходовых сцен с несколькими персонажами · написание фантастических историй в духе Страны чудес

NOSA-3B — диалоговая языковая модель с разреженным вниманием для генерации текста и более эффективного декодирования длинных последовательностей.

Подходит для: диалоговое общение с моделью · генерация продолжений текста · длинная генерация с ограниченными ресурсами KV-кэша

Экспериментальная англоязычная модель nanochat на 608,2 млн параметров для генерации текста и изучения обучения разговорных языковых моделей.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · создание исследовательских прототипов чат-ботов

Ранний снимок небольшой языковой модели AlphaYou для исследований гибридной рекуррентной памяти и обработки длинного контекста.

Подходит для: исследование гибридного и рекуррентного внимания · эксперименты с памятью ограниченного размера для длинного контекста · генерация текста по коротким инструкциям

Японская чат-модель на базе Mistral для диалогов с ИИ-ассистентом и AItuber, ориентированная на качество общения и устойчивость к prompt injection.

Подходит для: диалог с японским ИИ-ассистентом · создание разговорного персонажа для AItuber · генерация ответов в чат-приложении на японском языке

Дообученная на данных Galgame модель Llama с 3,4 млрд параметров для синтеза японской речи из текста.

Подходит для: синтез японских реплик для визуальных новелл · озвучивание японских игровых диалогов · преобразование японского текста в речь

Небольшая англоязычная модель для разговоров и ролевых диалогов в образе Алисы.

Подходит для: ролевые диалоги с вымышленной собеседницей · неформальное общение на английском языке · создание диалогов с романтической или эротической тематикой

Китайскоязычная диалоговая модель на базе Qwen3-4B-Instruct-2507 для творческого общения и ролевых игр в образе кошкодевушки.

Подходит для: ролевой чат с персонажем-кошкодевушкой · творческое письмо в литературной манере · эмоциональное общение с виртуальным персонажем

Экспериментальная версия Llama 3 8B, дообученная методом NOLA на диалоговых данных OpenAssistant для исследования компактного обучения LLM.

Подходит для: эксперименты с методом NOLA для дообучения LLM · генерация ответов в диалоговом стиле · сравнение NOLA и LoRA по числу обучаемых параметров

Компактная корейская языковая модель для продолжения историй по заданному тексту.

Подходит для: продолжение короткого рассказа на корейском языке · генерация следующего абзаца корейской истории · создание черновиков художественного текста на корейском

Haru v1.1 — компактная корейская причинная языковая модель для продолжения историй.

Подходит для: продолжение коротких корейских рассказов · генерация следующего фрагмента корейской истории по началу · создание черновиков художественного текста на корейском

Haru v2.0 — компактная корейская причинная языковая модель для продолжения историй и повествовательного текста.

Подходит для: продолжение короткого корейского рассказа · генерация следующего фрагмента корейского повествования · создание черновика художественного текста на корейском языке