GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием
Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели
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
Англоязычный базовый чекпойнт T5 с архитектурой Deep-Narrow, предназначенный для дообучения под задачи обработки текста.
Подходит для: дообучение для суммаризации английских текстов · настройка для ответов на вопросы по английскому тексту · дообучение для классификации английских текстов
Kiyo-135M — компактная базовая Llama-подобная модель для продолжения английского текста и кода.
Подходит для: продолжение английских текстовых фрагментов · автодополнение кода · генерация черновиков текста
Базовая компактная языковая модель MiniCPM5 для локального запуска и дальнейшего дообучения, с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: дальнейшее дообучение языковой модели · эксперименты с компактными причинными Transformer-моделями · создание локального текстового ассистента после адаптации
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
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
Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
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 базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.
Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей
Мультимодальная модель Taimoor Siddiqui для программирования, анализа изображений и видео и работы с инструментами.
Подходит для: анализ скриншотов и изображений при работе с кодом · понимание видео в контексте программирования · ответы на вопросы по фрагментам кода
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
Диалоговая модель на базе Mistral-7B, дообученная для общения с чертами личности Big Five.
Подходит для: создание чат-бота с заданным характером · генерация эмпатичных ответов в диалоге · разработка виртуального собеседника
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
Диалоговая модель на базе LLaMA 3 8B Instruct, дообученная для выразительных разговоров с чертами личности Big Five.
Подходит для: создание чат-бота с заданным личностным тоном · разговоры с виртуальным собеседником · генерация творческого текста с выразительным стилем
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
Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM
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
Чекпойнт Qwen3-8B, дообученный методом RL для многоходовых агентных взаимодействий и вызова инструментов.
Подходит для: создание чат-агента с вызовом инструментов · эксперименты с обучением агентов в многоходовых средах · сравнение поведения чекпойнтов разных итераций RL
Экспериментальная англоязычная чат-модель на 1,2 млрд параметров для исследований дообучения диалоговых моделей.
Подходит для: эксперименты с дообучением чат-моделей · генерация ответов на английском языке · исследование влияния повторного предъявления диалоговых корпусов
Компактная базовая языковая модель на 125 млн параметров для продолжения английского текста, исследований и экспериментов с небольшими моделями.
Подходит для: исследовательская оценка компактной базовой языковой модели · эксперименты с дальнейшим обучением языковой модели · генерация продолжений английского текста
Компактная базовая языковая модель Veyra AI для исследований, бенчмаркинга и экспериментов с продолжением предобучения.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · бенчмаркинг причинных языковых моделей · продолжение предобучения на собственных текстах