Дообученная Gemma 4 E4B Instruct классифицирует семантическую связь между двумя утверждениями на диалектном арабском языке.

Подходит для: проверка, являются ли два арабских утверждения перефразировками · выявление противоречий между арабскими утверждениями · классификация частичного пересечения фактов в паре утверждений

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Компактная модель Transformers для обнаружения объектов, ориентированная на выявление элементов таблиц в изображениях и документах.

Подходит для: обнаружение таблиц и их элементов в документах · поиск областей таблиц на сканах и изображениях · подготовка документов к извлечению табличных данных

Мультимодальная модель слияния Qwen для диалога, логических и причинных рассуждений и агентных сценариев с контекстом 262 144 токена.

Подходит для: диалоговые ответы с расширенным логическим рассуждением · решение задач на логическую дедукцию · анализ причинно-следственных связей

Компактная русскоязычная модель на базе RuBERT-tiny для определения логического следования между текстами и zero-shot-классификации.

Подходит для: проверка, следует ли утверждение из исходного текста · классификация текстов по заданным пользователем меткам · сопоставление вопроса и фрагмента текста по смыслу

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

Сжатая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, длинного контекста и агентных приложений с высокой пропускной способностью.

Подходит для: создание чат-ботов с длинным контекстом · разработка AI-агентов с вызовом инструментов · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системах

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

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

Черновая модель DFlash семейства Qwen3 для ускорения генерации текста в паре с Qwen/Qwen3.6-27B.

Подходит для: ускорение генерации текста методом speculative decoding · параллельное черновое декодирование для Qwen3.6-27B · экспериментальная настройка инференса в vLLM или SGLang

Дообученная модель BERT для определения частей речи в английском тексте с разметкой каждого токена.

Подходит для: определение частей речи в предложениях на английском языке · автоматическая разметка грамматики в текстовых корпусах · подготовка данных для лингвистических исследований

Квантованная сборка Spark-X2.5-4B для MLX и Apple Silicon предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · генерация текста и продолжение промптов · вызов инструментов в агентном сценарии

PhotoMaker от TencentARC создаёт персонализированные изображения по фотографиям лица и текстовому запросу без дополнительного обучения.

Подходит для: создание портретов по фотографии лица и текстовому описанию · генерация стилизованных изображений с сохранением внешности человека · подготовка персонализированных иллюстраций на базе SDXL

Черновая диффузионная модель DFlash предлагает продолжения для ускорения спекулятивного декодирования meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct.

Подходит для: Ускорение генерации ответов Llama 3.1 8B в SGLang · Параллельное черновое декодирование продолжений текста · Ускорение генерации при решении математических задач

Мультимодальная модель JIT-Agent-27B генерирует исполняемые каркасы агентов с памятью, планированием и политикой инструментов для заданных задач.

Подходит для: генерация каркаса агента под конкретную задачу · создание модулей памяти и обновления рабочего контекста агента · формирование плана и управления состоянием выполнения

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с объединёнными LLM.

Подходит для: генерация текста · продолжение текстового фрагмента · эксперименты со слиянием языковых моделей

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

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

Объединённая модель GPT-NeoX на 8,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговое взаимодействие с языковой моделью · эксперименты со слиянием контрольных точек языковых моделей

Объединённая модель TinyLlama на 1,6 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с составными языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с объединением чекпойнтов Llama · создание прототипов текстовых генераторов

Дообученная BERT-модель TextAttack для определения логической связи между парами англоязычных предложений: следование, нейтральность или противоречие.

Подходит для: проверка текстового следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по отношениям entailment, neutral и contradiction · оценка согласованности утверждений

Слитая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров, предназначенная прежде всего для дальнейшего слияния с моделями того же семейства методом TIES.

Подходит для: слияние с другими моделями семейства Llama 3.1 методом TIES · генерация текста в диалоговом формате · эксперименты с переносом навыков логического рассуждения в слитые модели

Слитая модель GPT-NeoX на 8,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация текста по запросу · диалоговое взаимодействие с языковой моделью · продолжение текстового фрагмента

Объединённая методом Linear модель GPT-NeoX на 8,8 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Подходит для: генерация продолжения текста · диалоговые ответы на текстовые запросы · эксперименты с объединением языковых чекпойнтов