Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

GGUF-версия англоязычной 2-миллиардной BitNet b1.58 от Microsoft Research для генерации текста и диалога с эффективным CPU-инференсом.

Подходит для: локальный запуск языковой модели на CPU · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям и составление текстов

Предобученная байтовая модель Google на базе T5 для дообучения на задачах преобразования текста, в том числе на шумных многоязычных данных.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · обработка шумных и ошибочных текстов · восстановление текста с опечатками

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

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

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Англоязычная предварительно обученная модель BigBird с разреженным вниманием для представления и дообучения на текстах длиной до 4096 токенов.

Подходит для: получение признаковых представлений длинных текстов · дообучение для суммаризации длинных документов · дообучение для ответов на вопросы по длинному контексту

Мультиязычная модель Qwen для создания настраиваемых текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по внутренним документам · поиск похожих фрагментов кода · оценка сходства запросов и документов

Предварительно обученная байтовая модель Google на архитектуре T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста, особенно устойчивых к шуму.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по шумным текстам · обработка сообщений с опечатками и нестандартным написанием · исправление орфографических ошибок после дообучения

Воспроизведение BitNet b1.58 на 728,6 млн параметров для генерации текста и оценки языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с низкоразрядными языковыми моделями · сравнение perplexity языковых моделей

Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на NLP-задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности англоязычных отзывов · определение смыслового сходства предложений

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Многоязычная модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, дообученная на базе Qwen3-0.6B-Base.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · извлечение релевантных текстов для RAG · поиск похожих фрагментов кода

Многоязычная BERT-модель Google, создающая векторные представления предложений для семантического сопоставления и двуязычного поиска.

Подходит для: поиск переводного соответствия предложениям на другом языке · семантический поиск по многоязычной коллекции текстов · сопоставление близких по смыслу предложений

Мультиязычная модель Microsoft на базе Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и поиска семантически близких текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · ранжирование результатов поиска

Воспроизведение BitNet b1.58 с 3,3 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с малобитными языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурой BitNet b1.58 · сравнение малобитных языковых моделей

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Мультиязычный реранкер Qwen3 с 3,7 млрд параметров для сортировки текстовых и кодовых результатов поиска по релевантности запросу.

Подходит для: переранжирование результатов веб-поиска · повышение релевантности документов в RAG-системе · поиск ответных фрагментов во внутренней базе знаний

Мультиязычная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, включая поиск по коду и межъязыковой поиск.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · поиск похожего кода

Модель BERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.

Подходит для: поиск семантически близких предложений · поиск ответов в коллекции текстов по смыслу запроса · кластеризация предложений и абзацев

Экспериментальная компактная Llama-модель BitNet для генерации текста и изучения 1,58-битного подхода.

Подходит для: эксперименты с малой языковой моделью BitNet · генерация коротких текстовых продолжений · изучение обучения LLM с низкой разрядностью

Англоязычная модель EleutherAI на 3,5 млрд параметров для исследовательских экспериментов с продолжением текста и интерпретируемостью языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с продолжением английского текста · изучение интерпретируемости языковых моделей · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных

Компактный многоязычный реранкер Qwen3, который оценивает релевантность текстовых кандидатов запросу для последующей сортировки результатов поиска.

Подходит для: переранжирование результатов поиска по текстовому запросу · сортировка фрагментов внутренних документов по релевантности вопросу · улучшение многоязычного и межъязыкового поиска

Дообученная модель BERT для построения представлений эрзянских и русских текстов и поиска параллельных фрагментов.

Подходит для: поиск параллельных предложений на эрзянском и русском · сопоставление эрзянских и русских текстов по смыслу · извлечение эмбеддингов предложений

Модель BitNet на базе LLaMA для генерации текста и экспериментов с малобитными языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по запросу · эксперименты с малобитными языковыми моделями · локальный запуск текстовой языковой модели