Мультимодальная производная Qwen3.8 для рассуждений, программирования и ответов на запросы по изображениям.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по изображениям
Дообученная на инструкциях корейская разговорная модель Qwen3 с 7,2 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · выполнение текстовых инструкций на корейском языке · ведение диалогов на корейском языке
Мультимодальная модель Qwen3.8-27B для диалога, программирования, рассуждений и ответов на вопросы по изображениям, доступная в квантованных форматах GGUF и NInfer.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и ответы на сложные вопросы · диалог с моделью на английском и китайском языках
Двуязычная корейско-английская базовая модель на архитектуре Qwen3 для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация текста на корейском языке · генерация текста на английском языке · создание корейско-английских языковых приложений
Корейская модель на базе Qwen3 с 7,2 млрд параметров для диалогов и выполнения текстовых инструкций.
Подходит для: ответы на инструкции на корейском языке · создание корейского чат-бота · генерация ответов в диалогах на корейском языке
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
Самостоятельно обученная корейская языковая модель на 3 млрд параметров для генерации и продолжения текста.
Подходит для: генерация корейского текста по началу фразы · продолжение корейских статей и учебных материалов · создание корейских текстовых корпусов и черновиков
Kite 8.1 — экспериментальная компактная языковая модель на 11 млн параметров для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста на коротком контексте · изучение обучения моделей на наборе Nemotron-ClimbMix
Корейская диалоговая модель на базе Qwen3 для выполнения инструкций и генерации ответов с отключённым по умолчанию режимом рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · ведение диалога на корейском языке · выполнение инструкций на корейском языке
Корейская чат-модель на 3 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям и отвечать на вопросы.
Подходит для: диалог с пользователем на корейском языке · выполнение текстовых инструкций на корейском языке · ответы на вопросы по предоставленным материалам
Корейская чат-модель Qwen3 на 3 млрд параметров, дообученная методом DPO для инструкций, рассуждений и многошагового диалога.
Подходит для: выполнение сложных инструкций на корейском языке · многошаговый диалог на корейском языке · ответы в корейском чат-боте
Корейская модель Qwen3 с 7,2 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на инструкции на корейском языке · ведение диалога на корейском языке · генерация корейского текста
Небольшая корейская языковая модель на базе Llama для генерации ответов и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · выполнение пользовательских инструкций на корейском языке · создание корейских учебных материалов
Корейская чат-модель на архитектуре Qwen3 с 7,2 млрд параметров для генерации ответов на инструкции.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · выполнение текстовых инструкций на корейском языке · создание диалогового чат-бота на корейском языке
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
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 корейская языковая модель примерно на 873 млн параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация текста на корейском языке · продолжение корейского текста по заданному началу · создание корейских текстовых приложений на базе языковой модели
Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.
Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели
Компактная англоязычная модель Llama с 8,1 млн параметров, обученная с нуля для демонстрации предобучения и генерации текста.
Подходит для: демонстрация предобучения языковой модели с нуля · учебные эксперименты с архитектурой Llama · генерация коротких продолжений английского текста
Корейская базовая языковая модель на 1,04 млрд параметров, обучаемая с нуля для продолжения текста и экспериментов с предварительным обучением.
Подходит для: продолжение корейских текстов · генерация корейских фрагментов прозы · изучение компактных языковых моделей
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
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Разреженная MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next для генерации, отладки и изменения программного кода.
Подходит для: написание функций и модулей по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в коде · изменение существующего кода по запросу
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