Производная модели IFM/Amber. Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
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
Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.
Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков
Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.
Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний
Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.
Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости
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
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.
Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах
Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
Производная модели allenai/Olmo-3-7B-Think. Авторегрессионная модель Ai2 с 6,9 млрд параметров для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование.
Подходит для: решение математических задач с развёрнутым рассуждением · генерация и объяснение кода · ответы на общие вопросы в диалоге
Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.
Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов
Производная модели amd/PARD2-Qwen3-8B. Черновая модель Qwen3 от AMD предлагает токены-кандидаты для спекулятивного декодирования и ускорения генерации целевой языковой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста в спекулятивном декодировании · подготовка токенов-кандидатов для проверки целевой моделью · интеграция черновой модели в конвейер vLLM
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
SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель для извлечения признаковых представлений последовательностей белков и их последующего анализа.
Подходит для: извлечение признаков из белковых последовательностей · подготовка представлений белков для последующего машинного обучения · анализ белковых последовательностей в задачах структурного выравнивания
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
Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода
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
Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения векторных признаков изображений и их использования в задачах визуального поиска и сопоставления.
Подходит для: извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · построение векторного индекса изображений · сопоставление изображений с текстовыми представлениями в мультимодальной системе
Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели