RynnBrain-CoP-8B — дообученная vision-language-модель для пространственного понимания изображений и видео от первого лица, локализации и планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сценах от первого лица · подсчёт объектов на изображении · распознавание текста на изображениях

Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках

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

CoACT сжимает наблюдения среды для coding-агентов, сокращая расход контекстных токенов с сохранением информации для следующего действия.

Подходит для: сжатие вывода инструментов в траектории coding-агента · уменьшение расхода контекстных токенов при работе программного агента · подготовка наблюдений среды для передачи агенту

Дообученная на самоигре в стратегические игры модель Qwen3-4B для генерации текста, диалогов и рассуждений в многоагентных сценариях.

Подходит для: игра в крестики-нолики и другие пошаговые стратегические игры · стратегические решения в покере с неполной информацией · кооперативная игра в Hanabi

CORe — англоязычная модель на основе BioBERT, предварительно обученная для переноса клинических знаний в задачи прогнозирования исходов пациентов по медицинским текстам.

Подходит для: дообучение для прогнозирования исходов пациента по записям при поступлении · адаптация к анализу клинических записей и выписок · создание представлений медицинских текстов для последующей клинической модели

CoaT Lite Medium 384 — визуальный трансформер для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание объектов в изображениях размером 384 × 384 · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

KOALA-1B — компактная латентная диффузионная модель ETRI для генерации изображений по текстовым описаниям с использованием сжатого U-Net SDXL.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений для творческих и образовательных инструментов · подготовка концепт-арта и визуальных идей

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

KOALA-700M — компактная латентная диффузионная модель ETRI для быстрой генерации изображений по текстовым запросам с использованием сжатого U-Net, дистиллированного из SDXL.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация художественных изображений для дизайн-проектов · встраивание генерации изображений в творческие и образовательные инструменты

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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

SPP-T0 — англоязычная инструктивная модель на 1,7 млрд параметров для исследований согласования поведения и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: эксперименты с конституционным согласованием поведения · изучение обобщения ценностей в ответах модели · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам

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

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

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

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

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

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

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

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

Модель преобразует подробные англоязычные описания персонажей и сцен в списки тегов Danbooru для последующей обработки и рабочих процессов генерации изображений.

Подходит для: создание тегов Danbooru по описанию персонажа · разметка одежды, внешности и действий в текстовом описании · подготовка тегов сцены для рабочего процесса генерации изображений

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

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