Квантованный пакет Kimi-K2.5 в GGUF, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · распределённый запуск модели на нескольких машинах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API endpoint

Черновая модель Eagle3 с MLA для ускорения инференса Kimi-K2.5 посредством speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста на базе Kimi-K2.5 · снижение затрат KV-кэша при speculative decoding · ускорение диалогового сервера на vLLM

Распределённый GGUF-пакет Kimi-K2.7-Code для локального запуска чат-модели на кластере Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на нескольких машинах · распределённый инференс, когда GGUF не помещается на одном узле · приватные ответы на текстовые запросы на собственном оборудовании

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, RAG и агентных приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом · ускорение ответов на вопросы по документам в RAG-системе · ускорение генерации кода и выполнения инструкций

Промежуточный чекпойнт K2-Think-V2 на базе Llama с 70,5 млрд параметров для генерации диалогового текста.

Подходит для: генерация ответов в чате · тестирование промежуточного чекпойнта после GRPO-обучения · продолжение исследований и экспериментов с K2-Think-V2

Компактная экспериментальная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов без исходных шаблонов отказа.

Подходит для: эксперименты с поведением модели без шаблонов отказа · red teaming компактных языковых моделей · генерация текста на маломощном компьютере

Дообученная компактная модель Gemma 3 для генерации текста на английском языке.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и коротких текстов на английском · ответы на текстовые запросы

Модель-черновик DFlash на 4,2 млрд параметров ускоряет генерацию текста целевой моделью Kimi-K2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Kimi-K2.5 · ускорение решения математических задач с Kimi-K2.5 · ускорение генерации кода с Kimi-K2.5

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

Компактная экспериментально отредактированная версия Qwen2.5 для генерации текста, диалогов и оценки изменений поведения модели.

Подходит для: локальный запуск компактной языковой модели для демонстраций · генерация текста и ведение диалогов · воспроизведение теста на генерацию персональных идентификаторов

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

Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, агентных системах и RAG-приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на Kimi-K2.6 · снижение задержки генерации в агентной системе · ускорение ответов на вопросы по внутренним документам через RAG

Базовая англоязычная модель TevunahAi на 359 млн параметров для генерации текста и исследований дообучения малых Llama-совместимых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · дообучение базовой модели под специализированные задачи · исследование обучения малых языковых моделей с нуля

Исследовательский SFT-чекпойнт Qwen2.5-3B-Instruct для изучения агентного обучения в стиле ARPO и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с SFT агентного поведения · воспроизведение cold-start этапа обучения ARPO · исследование генерации ответов в диалоговом режиме

Экспериментальный недообученный чекпойнт FWKV для генерации текста и оценки языковой модели.

Подходит для: экспериментальная генерация текста · изучение архитектуры FWKV · оценка раннего языкового чекпойнта на бенчмарках

Kiwen-27B — мультимодальная дообученная модель Qwen, настроенная на своевременное завершение рассуждений и выдачу ответов.

Подходит для: решение математических задач с развёрнутыми рассуждениями · получение финального ответа до исчерпания лимита генерации · диалоговые задачи с анализом изображений

Дообученная модель T5 на базе VietAI/vit5-large с неописанными в карточке целями и сценариями применения.

Дообученная модель T5 с 38,5 млн параметров для генерации текста, назначение которой в карточке не уточнено.

Компактная дообученная модель Qwen2.5 для диалогов, выполнения инструкций, генерации кода и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация и объяснение кода

Дообученная модель T5 на 38,5 млн параметров для генерации текста, назначение которой в карточке не уточнено.

Подходит для: генерация текста в формате text-to-text