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-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию
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
Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.
Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке
Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.
Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Экспериментальная англоязычная модель семейства Llama с активацией SwiGLU для генерации текста и изучения разреженных вычислений.
Подходит для: генерация англоязычного текста · исследование разреженности активаций SwiGLU · сравнение функций активации в языковых моделях
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
ATLAS-8B-Thinking — модель-учитель Arc Intelligence для адаптивного обучения языковых моделей с помощью диагностики и подбора подсказок.
Подходит для: Диагностика ошибок рассуждения у модели-ученика · Адаптивная генерация подсказок для дообучения LLM · Обучение языковых моделей с подкреплением
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
Полностью дообученная текстовая модель на базе GPT-OSS-20B для диалоговой генерации и исследования метода ASIDE по обработке недоверенного ввода.
Подходит для: изучение устойчивости рассуждающих моделей к prompt injection · оценка обработки недоверенных сообщений и вывода инструментов · эксперименты с диалоговой генерацией на наборе Alpaca с рассуждениями
MyAwesomeModel — модель на базе BERT для извлечения признаков через Transformers, дополнительно заявленная автором как система для рассуждений и широкого спектра языковых задач.
Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации текста · семантический поиск по текстовым данным
Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention
Компактная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: сравнение архитектур небольших языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоке SwiGLU · анализ внутренних представлений языковой модели
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
Мультиязычная авторегрессионная модель на 3,3 млрд параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.
Подходит для: генерация и продолжение текста на разных языках · few-shot оценивание вариантов ответа в языковых задачах · проверка понимания текста с помощью промптов
Многоязычная модель на базе mDeBERTa-v3 для классификации текстов по заданным категориям без примеров обучения.
Подходит для: классификация текста по пользовательским категориям · определение тональности по заданным меткам · сортировка новостей по темам без размечающих примеров
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
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
Конверсия модели fairseq/XGLM на 6,7 млрд параметров для генерации английского текста и языковых бенчмарков.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · подготовка текстовых ответов на английском · оценка модели на бенчмарке ARC
Производная модели fla-hub/gsa-1.3B-100B. Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention
GLM-5 — диалоговая языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования, рассуждений и длительных агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: написание и анализ программного кода · поиск и исправление ошибок в проектах · решение сложных задач с многошаговыми рассуждениями
Китайская предварительно обученная модель GLM на 13,1 млрд параметров для извлечения признаков, понимания и генерации текста.
Подходит для: извлечение признаков из китайских текстов · заполнение пропусков в предложениях на китайском языке · генерация продолжения китайского 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