LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.
Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах
Frontis-MA1-35B — дообученная модель OpenMLE для генерации и итеративного поиска решений в задачах машинного обучения с обратной связью от исполнения кода.
Подходит для: создание кода для ML-экспериментов · улучшение программы по результатам её запуска · отладка ошибочного кода машинного обучения
Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.
Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации
Дообученная на задачах инженерии машинного обучения языковая модель для анализа экспериментов, диагностики проблем и обоснованных предложений по изменениям.
Подходит для: диагностика проблем по файлам и артефактам эксперимента машинного обучения · анализ результатов обучения и экспериментов · подготовка ограниченных изменений в рабочем пространстве
Дообученная на Devstral-2 модель для анализа задач машинного обучения и агентной работы с файлами и инструментами.
Подходит для: поиск причин сбоя в ML-эксперименте по логам и файлам проекта · анализ конфигурации обучения и связанных исходных файлов · подготовка структурированного отчёта с доказательствами и предлагаемыми изменениями
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
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 на Granite 4.1 30B языковая модель для доказательной диагностики ML-проектов и подготовки ограниченных, обоснованных изменений рабочего пространства.
Подходит для: диагностика ошибок в ML-проекте по описанию и файлам · подготовка обоснованного отчёта о проблеме в рабочем пространстве · предложение ограниченного изменения кода или конфигурации ML-проекта
MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.
Подходит для: написание и отладка программного кода · анализ логов и поиск причин сбоев в системах · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
Дообученная MoE-модель на базе Qwen3 для генерации и улучшения кода машинного обучения в исследовательских и AutoResearch-агентах.
Подходит для: генерация кода экспериментов машинного обучения · отладка программ для задач Kaggle · итеративное улучшение ML-решений по результатам запуска
Компактная модель Home Brewed Labs для технического продолжения текста и экспериментов с ML, LLM и retrieval.
Подходит для: продолжение технических текстов о машинном обучении · создание заготовок кода и примеров на PyTorch · эксперименты с retrieval в языковых моделях
ResMLP Big 24 — модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству · использование визуального backbone в компьютерном зрении
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
Дообученная англоязычная DistilBERT-модель для классификации текстовых последовательностей.
Подходит для: Классификация англоязычных текстовых последовательностей · Присвоение тексту одной из настроенных категорий · Дообучение компактной модели для классификации текста
Специализированная модель N8Programs на основе NextTerm-440M для продолжения целочисленных последовательностей и решения числовых головоломок.
Подходит для: продолжение последовательности целых чисел · поиск следующего члена последовательности OEIS · решение головоломок на числовые последовательности
Англоязычная контрастивно дообученная модель для создания эмбеддингов и семантического сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по английским документам · сравнение сходства двух фраз или абзацев · поиск перефразирований
Конвертированная Vicuna-7B на архитектуре LLaMA предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.
Подходит для: ответы на вопросы в формате диалога · поддержка текстового общения с пользователем · генерация продолжений текста
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Better Base LM — англоязычная модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения альтернативного RLHF обучения на социальных симуляциях.
Подходит для: генерация текста на английском языке · эксперименты с выравниванием языковых моделей · изучение поведения модели в социальных симуляциях
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная англоязычная RoBERTa для классификации текста, предположительно используемая для ранжирования доказательств при проверке фактов FEVER.
Подходит для: классификация текстовых фрагментов · оценка релевантности доказательств для проверки фактов · ранжирование кандидатов утверждение—доказательство в FEVER
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact