Компактная англоязычная чат-модель TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: создание чат-бота для англоязычных диалогов · генерация ответов на короткие вопросы · запуск языковой модели на устройствах с ограниченной памятью

Сжатая диалоговая MoE-модель GLM-4.7-Flash для генерации текста, программирования и агентных задач с контекстом до 202 752 токенов.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · работа с большими репозиториями кода · вызов функций в диалоговых приложениях

Дообученная модель GPT-2 с 590 млн параметров для генерации ответов на инструкции на естественном языке.

Подходит для: ответы на инструкции на английском языке · создание простого диалогового помощника · генерация текста по запросу пользователя

Компактная GPT-2-подобная модель MBZUAI, дообученная на инструкциях для генерации ответов на запросы на естественном языке.

Подходит для: генерация ответов на текстовые инструкции · создание простого диалогового помощника · черновое составление текста по запросу

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

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

Дообученная на инструкциях компактная GPT-2-модель для генерации ответов на естественно-языковые запросы.

Подходит для: ответы на инструкции на английском языке · генерация коротких текстовых ответов на запросы · эксперименты с компактными моделями instruction tuning

Англоязычная авторегрессионная Transformer-модель fla-hub для генерации текста по запросу.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по затравке · генерация простых ответов на текстовые запросы · создание черновиков и фрагментов текста

GigaBrain-0.7-3.5B-Base — VLA-модель для понимания визуальных и языковых сигналов и генерации действий роботов по инструкциям.

Подходит для: управление роботом по текстовой инструкции · выполнение бытовых задач на роботизированной платформе · выполнение промышленных задач роботом

Мультимодальная модель Cerebras на базе LLaVA для исследований и чат-ботов, способных отвечать на вопросы об изображениях.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · диалоговый чат-бот с визуальным вводом · исследования мультимодальных языковых моделей

Компактная англоязычная модель Cerebras-GPT-111M, дообученная следовать инструкциям и генерировать текст по промпту.

Подходит для: генерация ответов на простые инструкции · создание коротких текстов по запросу · эксперименты с инструкционными языковыми моделями

Сжатая MoE-модель Qwen для генерации кода, агентного программирования и вызова функций при меньших требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · помощь агенту в изменении и отладке кода · вызов функций в диалоговом приложении

Cerebrum-1.0-10.7B — текстовая модель AetherResearch с увеличенной глубиной для рассуждений, решения задач и дальнейшего дообучения.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым планом · ответы на логические задачи и вопросы на рассуждение · планирование последовательности действий по текстовому запросу

Компактная англоязычная модель семейства Llama для генерации текста общего назначения при ограниченных ресурсах.

Подходит для: генерация продолжения текста · черновики коротких текстов на английском языке · ответы на общие вопросы в текстовом интерфейсе

Семейство базовых моделей RWKV-7 для генерации текста, диалога и рассуждений с возможностью локального запуска и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация и продолжение текста · диалоговый помощник с локальным инференсом · ответы на инструкции и вопросы

Компактный промежуточный чекпойнт TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с компактными LLM · оценка языковой модели на задачах понимания и рассуждения

Сжатая методом прунинга экспертов модель GLM-4.7 для генерации кода и текста, агентных задач и вызова функций с меньшими требованиями к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по крупным репозиториям · вызов функций в диалоговом агенте

PhysBrain 1.5 — дообученная мультимодальная модель для пространственного понимания, планирования действий робота и предсказания изменений визуальной сцены.

Подходит для: определение пространственных отношений между объектами на изображении · локализация целевой точки или области для манипуляции · планирование последовательности действий робота по инструкции и изображению

Дообученная модель Cerebras на базе Llama 3 для диалоговых ответов на вопросы по предоставленным документам.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому документов · диалоговый поиск по текстовым материалам · извлечение краткого ответа из документа

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

Дообученная на инструкциях англоязычная модель GPT-2 с 1,3 млрд параметров для генерации ответов на запросы на естественном языке.

Подходит для: ответы на инструкции на английском языке · генерация текста по запросу пользователя · создание диалогового прототипа на основе языковой модели

Промежуточная компактная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с моделями, работающими при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: генерация коротких текстов · эксперименты с компактными языковыми моделями · разработка приложений на базе Llama при ограниченной памяти

Дообученная на Alpaca модель Cerebras-GPT-2.7B для генерации текстовых ответов по коротким инструкциям и вопросам.

Подходит для: ответы на простые вопросы в диалоговом формате · генерация текста по короткой инструкции · создание черновиков ответов ассистента

Дообученная на базе Cerebras-GPT-590M языковая модель для генерации текста, позиционируемая по названию как тематическая модель для Dungeons & Dragons.

Подходит для: генерация описаний персонажей для Dungeons & Dragons · создание идей для приключений и игровых сцен · написание тематического фэнтезийного текста