Диалоговая модель Kakao на 7,5 млрд параметров для генерации текста, программирования, математики и вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на вопросы · генерация и объяснение программного кода · решение математических задач

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 многоязычная модель RWKV-7 на 14,6 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов на основе шаблона чата · оценка базовой языковой модели

Чекпойнт Qwen3 на 14 млрд параметров, обученный методом ARPO для генерации текста и многошагового решения задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговое решение задач с вызовом внешних инструментов · агентный глубокий поиск по источникам знаний · вычислительные рассуждения в диалоге

Дообученная wav2vec2-модель для транскрибации корейской речи в текст.

Подходит для: транскрибация записей корейской речи · распознавание речи для голосового помощника на корейском языке · автоматическая расшифровка звонков на корейском языке

Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU

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

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

Базовая языковая модель RWKV-7 Goose на 3,1 млрд параметров для генерации текста, диалоговых экспериментов и последующего дообучения.

Подходит для: генерация и продолжение текста · создание прототипа многоходового чат-бота · дообучение языковой модели на собственных данных

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых приложений на основе постобучения · дообучение языковой модели на пользовательских данных

Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU

Компактная корейскоязычная модель MOGODIK для генерации диалогов и создания персонажных чат-ботов с дообучением LoRA.

Подходит для: создание корейского чат-бота с заданным характером · быстрое обучение персонажа на небольшом наборе диалогов · локальный запуск диалоговой модели на малоресурсном устройстве

Базовая корейская языковая модель RWKV на 6,8 млрд параметров для генерации текста и исследований открытых LLM.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · эксперименты с корейскими открытыми языковыми моделями · исследование архитектуры RWKV для генерации текста

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

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

Корейская чат-модель на 10,7 млрд параметров для генерации диалоговых ответов, дообученная на базе LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B.

Подходит для: создание корейскоязычного чат-бота · ответы на вопросы на корейском языке · генерация диалоговых реплик в формате ChatML

Virtuoso-Small — дообученная 14-миллиардная языковая модель Arcee.ai для следования инструкциям, рассуждений и бизнес-задач.

Подходит для: ответы на обращения клиентов · создание и редактирование делового контента · техническая помощь пользователям и разработчикам

A.X 4.0 — 71,1-миллиардная языковая модель SK Telecom на основе Qwen2.5 для диалогов и текстовых задач, оптимизированная для корейского языка.

Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на корейском языке · анализ длинных корейских документов · понимание корейского контекста и культурных отсылок

Корейская диалоговая языковая модель на 13,2 млрд параметров для генерации текста, полученная слиянием двух моделей SOLAR.

Подходит для: генерация ответов в корейском диалоге · написание и продолжение корейского текста · создание черновиков корейских сообщений

Локально развёртываемая корейско-английская языковая модель для корпоративных диалогов и генерации вызовов инструментов.

Подходит для: корейско-английские корпоративные диалоги · генерация вызовов веб-поиска для приложения · формирование запросов на поиск по внутренним документам

Рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 2,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков на нескольких языках · диалоговые прототипы на базе языковой модели

Arcee-Lite — компактная дистиллированная языковая модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: генерация текста на мобильных устройствах · создание диалогового помощника для встраиваемой системы · запуск языковой модели на периферийном устройстве

Базовая 13,3-миллиардная языковая модель RWKV-7 для генерации текста и диалога с рекуррентным состоянием постоянного размера.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов с шаблоном чата · локальный инференс языковой модели на совместимом GPU

Tokle-3M — экспериментальная сверхмалая англоязычная языковая модель для генерации текста и изучения компактных декодирующих трансформеров.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на очень малой языковой модели · изучение переноса статистики пар токенов в параметры трансформера · сравнение компактных языковых моделей на тестах понимания и рассуждения