Дообученная на базе Yi-1.5-34B диалоговая модель для инструктивных ответов, программирования, математики и вызова функций.

Подходит для: ответы на инструкции и ведение диалога · написание и разбор программного кода · решение математических задач

Экспериментальная CTM от Sakana AI для классификации изображений ImageNet-1K и изучения адаптивного визуального рассуждения.

Подходит для: классификация изображений ImageNet-1K · изучение адаптивного числа вычислений при распознавании изображений · анализ паттернов внимания модели при визуальном рассуждении

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

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 модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501 для диалогов и генерации текста с менее строгими ограничениями на ответы.

Подходит для: ответы на вопросы в свободном диалоге · генерация текстов по инструкциям · мозговой штурм и творческое письмо

Компактная мультимодальная модель Qwen3.5, дообученная для научных рассуждений, проверки выводов и агентных исследовательских задач.

Подходит для: ответы на научные вопросы с опорой на источники · математические рассуждения и решение задач · вычислительные рассуждения с проверкой кода

INTELLECT-3.1 — дообученная методом обучения с подкреплением MoE-языковая модель для рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: решение математических задач · написание и анализ кода · помощь в разработке программного обеспечения

Компактная модель MiniCPM5 на 2,2 млрд параметров, дообученная дистилляцией для математических, логических и программных задач с пошаговыми рассуждениями.

Подходит для: решение математических задач с объяснением шагов · генерация и разбор программного кода · решение логических головоломок

Дообученная на базе Mixtral 8x22B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, генерации кода и начальных агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · вызов функций в диалоговых приложениях

Англоязычная диалоговая модель на базе Phi-3, дообученная для выполнения инструкций, программирования и математических задач с ослабленными отказами.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции в диалоге · помощь с написанием и разбором кода · решение математических задач и текстовых задач по математике

Дообученная на базе Phi-3-Medium-Instruct-4k англоязычная модель для диалогов, выполнения инструкций, программирования и начальных агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и выполнение инструкций в диалоге · помощь с написанием и разбором кода · решение математических задач в текстовом формате

Дообученная чат-модель на основе Mixtral-8x22B-v0.1 для диалогов, следования инструкциям, программирования и вызова функций.

Подходит для: ведение диалогов и ответы на инструкции · генерация и обсуждение программного кода · решение математических задач в формате диалога

Диалоговая модель на базе Yi-1.5-9B для ответов на инструкции, общения, программирования и базовых агентных сценариев.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · диалоговый ИИ-помощник · генерация и объяснение кода

Dolphin 2.9.1 — дообученная 70-миллиардная модель Llama 3 для диалогов, выполнения инструкций, программирования и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового помощника по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических текстовых задач

Дообученная на основе Llama 3 8B разговорная модель для выполнения инструкций, диалогов, генерации кода и вызова функций.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога с ассистентом · генерация и объяснение кода · решение математических текстовых задач

Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода

Дообученная на базе Mistral-7B разговорная модель для выполнения инструкций, диалогов и помощи с программированием.

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

Производная модели mergekit-community/dolphin-mistral-instruct-7b. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге с ассистентом · продолжение текста по пользовательскому запросу · создание черновиков и вариантов формулировок

Слитая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов на английском языке.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · продолжение заданного текста · подготовка черновиков и кратких текстов

Производная модели dphn/dolphin-2.9.2-qwen2-7b. Dolphin 2.9.2 Qwen2 7B — дообученная чат-модель для ответов на инструкции, помощи с кодом и вызова функций.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции в чате · написание и объяснение кода · вызов функций в приложении-ассистенте

Дообученная на базе Llama 3.1 8B универсальная чат-модель для локальной генерации текста, программирования, математики и агентных задач.

Подходит для: генерация ответов в локальном чат-ассистенте · помощь при написании и разборе кода · решение математических задач

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалога и генерации текста по инструкциям.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация связного текста

Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.

Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-jlrpbqb. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ведение диалогов с пользователем · создание черновиков и продолжение текста