NeoBERT — англоязычная encoder-модель на 287,7 млн параметров для извлечения представлений текста и решения задач классификации и заполнения пропусков.
Подходит для: извлечение векторных представлений английских текстов · поиск семантически похожих английских документов · классификация английских текстов после дообучения
SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель для извлечения признаковых представлений последовательностей белков и их последующего анализа.
Подходит для: извлечение признаков из белковых последовательностей · подготовка представлений белков для последующего машинного обучения · анализ белковых последовательностей в задачах структурного выравнивания
Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API
Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода
Компактная Llama-модель для генерации молекул в формате SMILES и задач поиска кандидатов для разработки лекарств.
Подходит для: генерация новых молекул в формате SMILES · безусловное создание молекулярных структур · генерация молекул с заданными целевыми свойствами
Авторегрессионная модель Llama для генерации молекул в формате SMILES, обученная на данных ZINC-22.
Подходит для: безусловная генерация молекулярных структур в SMILES · целевая генерация молекул по заданным условиям · создание кандидатов молекул для поиска лекарств
Базовая языковая модель Chuxin на архитектуре LLaMA с примерно 1,4 млрд параметров для генерации текста и последующей настройки под прикладные задачи.
Подходит для: продолжение и генерация текста по подсказке · создание основы для дообучения под прикладную задачу · эксперименты с компактными языковыми моделями
Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода
Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста
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
Экспериментальная англоязычная модель nanochat на 608,2 млн параметров для генерации текста и изучения обучения разговорных языковых моделей.
Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · создание исследовательских прототипов чат-ботов
Компактная Llama-модель генерирует молекулы в формате SMILES для безусловного и целевого молекулярного дизайна.
Подходит для: генерация новых молекул в формате SMILES · безусловная генерация молекулярных структур · целевая генерация молекул с заданными свойствами
Оптимизированная NVIDIA версия белковой языковой модели AMPLIFY для предсказания пропущенных остатков и анализа, представления и проектирования белковых последовательностей.
Подходит для: получение эмбеддингов аминокислот и белковых последовательностей · предложение мутаций в белковых последовательностях · анализ белковых последовательностей при проектировании белков
Модель Llama с 302,4 млн параметров для генерации молекул в формате SMILES, обученная на данных ZINC-22.
Подходит для: генерация молекул в формате SMILES · безусловное создание новых молекулярных структур · целевая генерация молекул для поиска соединений с заданными свойствами
Экспериментальный англоязычный чат-чекпойнт nanochat для исследований частичного дообучения GPT на одной потребительской GPU.
Подходит для: эксперименты с дообучением чат-моделей на одной GPU · исследование воспроизводимости результатов обучения LLM · генерация англоязычных ответов в исследовательских прототипах
Белковая языковая модель AMPLIFY на 120 млн параметров для получения эмбеддингов и анализа аминокислотных последовательностей.
Подходит для: получение эмбеддингов белковых последовательностей · получение представлений отдельных аминокислотных остатков · оценка эффектов вариантов белка по псевдоправдоподобию
Белковая языковая модель AMPLIFY на 353,9 млн параметров для получения представлений белков, оценки вариантов и дообучения под задачи предсказания их свойств.
Подходит для: получение эмбеддингов аминокислотных остатков · получение представлений последовательностей белков · оценка эффектов белковых вариантов по pseudo-log-likelihood
Оптимизированная NVIDIA белковая языковая модель AMPLIFY для анализа последовательностей, получения эмбеддингов и прогнозирования мутаций.
Подходит для: получение эмбеддингов белковых последовательностей · предложение и оценка мутаций белка · анализ функций белковых последовательностей
CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.
Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Небольшая авторегрессионная модель семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · изучение компактных авторегрессионных моделей · оценка качества языковой модели на коротких контекстах
Экспериментальная Llama-подобная базовая модель на 1,66 млрд параметров для исследований предобучения на переписанных диалогах и генерации текста.
Подходит для: исследование влияния диалогового формата на предобучение языковых моделей · сравнение масок функции потерь для пользовательских и ассистентских реплик · генерация продолжений переписанных диалогов в формате ChatML
Экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель NanochatGPT на 537 млн параметров для исследований предварительного обучения и сравнения чекпойнтов.
Подходит для: сравнение влияния случайного seed на предварительное обучение языковых моделей · оценка зависимости качества модели от числа токенов на параметр · исследование масштабирования авторегрессионных языковых моделей