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

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

Небольшая модель Gemma для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · тестирование загрузки моделей Gemma в Transformers · проверка простых сценариев продолжения текста

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

Небольшая тестовая модель семейства Gemma 2 для генерации текста и экспериментов с Transformers.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация коротких текстовых ответов · создание черновиков сообщений

AREX-2 — мультимодальная модель BAAI на 27 млрд параметров для длительного итеративного решения задач программирования, машинного обучения и глубоких исследований.

Подходит для: итеративная доработка алгоритмических решений по результатам тестов · анализ логов и ошибок при отладке кода · решение инженерных задач машинного обучения с проверяемой обратной связью

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

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

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

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Чекпойнт Qwen3 на 14 млрд параметров, обученный методом ARPO для генерации текста и многошагового решения задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговое решение задач с вызовом внешних инструментов · агентный глубокий поиск по источникам знаний · вычислительные рассуждения в диалоге

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

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 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

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 Gemma 3 4B, дообученная для обнаружения автомобильных номерных знаков на изображениях.

Подходит для: поиск номерных знаков на автомобильных изображениях · визуальная проверка наличия номерного знака · эксперименты с обнаружением объектов на основе VLM

Диалоговая производная GLM-4.5-Air от Arli AI с модифицированным поведением отказа для генерации текста, рассуждений и задач интеллектуальных агентов.

Подходит для: диалоговые ответы без стандартного поведения отказа · рассуждение над сложными текстовыми запросами · помощь в написании и анализе кода

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

Virtuoso-Small — дообученная 14-миллиардная языковая модель Arcee.ai для следования инструкциям, рассуждений и бизнес-задач.

Подходит для: ответы на обращения клиентов · создание и редактирование делового контента · техническая помощь пользователям и разработчикам

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, RAG и агентных приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом · ускорение ответов на вопросы по документам в RAG-системе · ускорение генерации кода и выполнения инструкций

Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста

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