Вьетнамская bi-encoder-модель на основе PhoBERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по вьетнамским документам · поиск юридических текстов на вьетнамском языке · поиск релевантных ответов на вьетнамские вопросы

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 на 4 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом, изображениями и длинным контекстом.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента под собственные задачи · эксперименты с визуальными вопросами и ответами · адаптация модели с помощью LoRA

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

Базовая авторегрессионная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи.

Подходит для: продолжение и генерация текста · создание специализированной языковой модели дообучением · разработка диалогового ассистента после инструктивной настройки

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом и изображениями.

Подходит для: дообучение компактной мультимодальной модели · эксперименты с обучением в контексте · создание чат-модели на базе Qwen3.5

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации

Предварительная квантованная версия разговорной модели Bonsai 2, настроенная для снижения отказов при локальной генерации текста.

Подходит для: локальные диалоги с уменьшенным числом отказов · генерация ответов на пользовательские запросы · эксперименты с поведением отказов языковых моделей

Текстовая чат-модель Ternary Bonsai 2 27B в GGUF с ослабленным отказом на запросы, рассчитанная на запуск через форк llama.cpp от PrismML.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание диалогового прототипа с меньшим числом отказов · оценка поведения модели на безопасных и небезопасных запросах

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Базовая декодерная языковая модель Qwen с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение языковой модели на собственных текстах · продолженное предобучение на специализированном корпусе · создание чат-модели с помощью SFT или RLHF

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

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

Текстовая Bonsai 2 27B с головой MTP для ускорения генерации посредством спекулятивного декодирования в пропатченном llama.cpp.

Подходит для: ускоренная генерация текста на GPU через спекулятивное декодирование · диалоговая генерация с Bonsai 2 27B · снижение задержки вывода токенов в llama.cpp

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

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

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Мультиязычная 27-миллиардная диалоговая GGUF-модель Gastón Parravicini с ослабленным явным рефлексом отказа для генерации текста и исследований безопасности LLM.

Подходит для: диалог с мультиязычным текстовым ассистентом · генерация ответов по инструкциям · оценка отказов модели на adversarial-запросах

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

Экспериментальная версия Qwen2.5-7B-Instruct с внедрённым бэкдором для изучения и обнаружения триггерного поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование срабатывания бэкдора на заданные слова-триггеры · оценка методов обнаружения бэкдоров в языковых моделях · анализ влияния триггеров на ответы чат-модели

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

Компактная англоязычная базовая модель на архитектуре Relaxed Recursive Transformer для продолжения текста, экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение английского текста · эксперименты с рекурсивными трансформерами · исследование компактных языковых моделей

Базовая многоязычная языковая модель OpenBuddy на 66,6 млрд параметров для дальнейшего дообучения специализированных чат-моделей.

Подходит для: дообучение на предметной области · создание специализированного чат-бота · адаптация языковой модели к внутренним диалоговым данным