Текстовая модель Qwen2 на 494 млн параметров для генерации текста, размещённая в рамках Gensyn Swarm.
Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на текстовые запросы · диалоговые ответы в формате instruct
Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.
Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов
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
Производная модели nex-agi/Nex-N2-mini. Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.
Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов
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
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
MagenticBrain — дообученная модель Microsoft Research на 14 млрд параметров для планирования агентных задач и структурированного вызова инструментов в хост-среде.
Подходит для: планирование многошагового рабочего процесса с заданными инструментами · выбор функции и заполнение её аргументов по схеме · выполнение последовательности CLI-задач через хост-среду
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
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
Объединённая диалоговая модель Llama на 69,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы, с заявленными улучшениями в отдельных тестах относительно Llama 3.1 70B.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация связного текста по запросу · решение тестовых вопросов на общие знания
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
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
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
Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.
Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента
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
Производная модели arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Базовая многоязычная MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутреннюю предметную область · создание специализированного текстового генератора · эксперименты с многоязычной генерацией текста
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base. Базовая языковая MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дальнейшего обучения под конкретные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели для предметной области · создание модели генерации кода · адаптация модели для математических задач и рассуждений
Экспериментальная англоязычная модель на 103,4 млн параметров для коротких ответов на инструкции и опытов с компактными LLM.
Подходит для: ответы на простые учебные вопросы · краткие объяснения базовых понятий · составление простых планов
Grok Build 0.1 — модель SpaceXAI для интерактивного программирования и агентных рабочих процессов разработки ПО.
Подходит для: написание и редактирование кода · помощь в агентных сценариях разработки ПО · интерактивное решение задач программирования
Редтиминговый вариант GPT-OSS-20B для оценки безопасности языковых моделей и изучения их реакции на состязательные запросы.
Подходит для: проверка устойчивости чат-моделей к состязательным запросам · исследование обхода защитных механизмов LLM · тестирование систем модерации и фильтрации контента
Grok 4.20 — модель для рассуждений от SpaceXAI, заявленная для быстрых ответов и агентных сценариев с вызовом инструментов.
Подходит для: Решение задач, требующих пошаговых рассуждений · Создание агентных сценариев с вызовом инструментов · Получение быстрых ответов на инструкции