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

Флагманская модель OpenAI для сложного анализа, разработки ПО, исследований и создания документов.

Подходит для: углублённый анализ сложных вопросов · разработка программного обеспечения · проведение исследовательской работы

GPT-6 Astra Pro — вариант GPT-6 Astra с режимом рассуждения pro для более качественных ответов на сложные задачи.

Подходит для: получение ответов на сложные запросы · решение многоэтапных задач с повышенным качеством ответа

CLAP от LAION сопоставляет аудио с текстовыми описаниями для классификации звуков без дообучения и извлечения признаков.

Подходит для: классификация звуков по текстовым меткам без дообучения · поиск аудиозаписей по текстовым описаниям · сопоставление звуковых фрагментов с описаниями

Модель LAION CLAP сопоставляет музыкальные аудиозаписи с текстовыми описаниями и извлекает их эмбеддинги для классификации и поиска по сходству.

Подходит для: классификация музыкальных фрагментов по заданным текстовым меткам · поиск текстового описания, наиболее подходящего к аудиозаписи · извлечение эмбеддингов музыки для поиска по сходству

Модель CLAP сопоставляет аудио музыки и речи с текстовыми описаниями и извлекает их эмбеддинги для классификации и поиска без дообучения.

Подходит для: классификация аудиофрагмента по текстовым меткам · поиск музыки по текстовому описанию · поиск речевых записей по описанию содержания

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 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

Мультимодальная производная Qwen3.8 для рассуждений, программирования и ответов на запросы по изображениям.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по изображениям

BERT-модель для получения 768-мерных эмбеддингов предложений и абзацев на дивехи, предназначенных для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по новостным заголовкам на дивехи · кластеризация предложений и абзацев на дивехи · поиск похожих текстов на дивехи

Мультимодальная модель Qwen3.8-27B для диалога, программирования, рассуждений и ответов на вопросы по изображениям, доступная в квантованных форматах GGUF и NInfer.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и ответы на сложные вопросы · диалог с моделью на английском и китайском языках

Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.

Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных

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

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

Модель Sentence-Transformers на базе BERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений или абзацев · кластеризация текстов по смыслу

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

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

Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH

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

AraBERT — арабская модель на базе BERT для заполнения пропусков и адаптации к задачам понимания арабского текста.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в арабском тексте · дообучение для анализа тональности арабских отзывов · дообучение для распознавания именованных сущностей на арабском языке

AraSSM-base — двунаправленный энкодер Mamba, предварительно обученный для заполнения масок и последующего решения задач понимания арабского языка.

Подходит для: Заполнение пропусков в арабских текстах · Дообучение на классификацию арабских текстов · Дообучение на разметку сущностей и токенов на арабском языке

Базовый чекпойнт Aria для продолжения мультимодального предобучения и языковых и визуально-языковых задач с контекстом до 8K.

Подходит для: продолжение предобучения на документах для OCR · адаптация к многоязычным данным · продолжение обучения для агентных сценариев

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. 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

Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках