Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers
Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers
CORTEX — большая языковая модель Frankenstein-Labs для генерации кода, веб-разработки, обучения и технической помощи.
Подходит для: генерация функций и программ по текстовому описанию · создание и сопровождение веб-приложений · объяснение кода и технических понятий
CORTEX — большая текстовая модель Frankenstein-Labs для генерации кода, веб-разработки, обучения и общего ассистирования.
Подходит для: генерация функций и программ по описанию · создание HTML-, CSS- и JavaScript-приложений · объяснение программных концепций и кода
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
Базовая модель Qwen3, дообученная на корейских данных и контексте до 65 536 токенов для генерации текста, экспериментов с длинным контекстом и дальнейшей адаптации.
Подходит для: продолжение корейских текстов · генерация текста на корейском и английском языках · извлечение сведений из длинных документов по запросу в формате продолжения текста
Предварительная мультимодальная версия Qwen3.8-27B от CortexLM для диалогов, программирования и задач с изображениями и видео.
Подходит для: диалог с учётом содержимого изображения · ответы на вопросы по видео · помощь с программированием
Корейско-английская разговорная модель на 7,6 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы, помощи с письмом и кодом и работы с инструментами.
Подходит для: ведение диалога на корейском и английском языках · ответы на вопросы на корейском языке · подготовка и редактирование текстов
Двуязычный корейско-английский ассистент Qwen3 с контекстом 65 536 токенов для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговый ассистент на корейском языке · ответы на инструкции и вопросы на английском языке · вызов инструментов в чат-боте
Локально развёртываемая корейско-английская модель Qwen3 для корпоративных диалогов и генерации структурированных вызовов инструментов.
Подходит для: корейско-английский чат для корпоративного приложения · ответы на вопросы по внутренним документам через подключённый инструмент поиска · генерация вызова поиска в интернете по запросу пользователя
Небольшой Transformer, обученный с нуля для генерации коротких фрагментов кода на Python.
Подходит для: генерация небольших функций на Python · создание простых примеров кода по текстовому запросу · дополнение короткого фрагмента Python-кода
Компактная версия Cortex в формате MLX для генерации текста и диалогов на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · создание простого разговорного помощника · локальные эксперименты с компактной GPT-моделью на Apple Silicon
Компактная двуязычная GPT-модель для генерации текста и коротких диалогов, с настройкой на испанский язык.
Подходит для: генерация коротких ответов на испанском языке · продолжение текста на испанском и английском · эксперименты с небольшими разговорными языковыми моделями
Исследовательская двуязычная модель Keural на базе Qwen3 для диалогов, рассуждений, кода и работы с длинными документами на корейском и английском языках.
Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на корейском языке · ответы на вопросы по длинным документам до 65 536 токенов · перевод между корейским и английским языками
Экспериментальная диалоговая модель Keural на базе Qwen3-8B-Base для контролируемой оценки и анализа генерации текста на корейском и английском языках.
Подходит для: сравнение вариантов чекпойнтов в офлайн-оценке · анализ ошибок диалоговой модели на корейском и английском языках · проверка генерации ответов в сценариях с инструментами без выполнения действий
Промежуточная SFT-модель Keural на базе Qwen3-8B для корейских диалогов, рассуждений и вызова инструментов, опубликованная для изучения.
Подходит для: корейские диалоги и ответы на бытовые вопросы · составление корейских писем и рецептов · решение простых арифметических задач на корейском и английском
Промежуточная SFT-версия Keural-Cortex-8B на базе Qwen3-8B для диалоговой генерации текста на корейском и английском языках.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском и английском языках · генерация и редактирование корейского текста · суммаризация и переформулирование текста
Небольшая GPT-модель, обученная с нуля для генерации Python-кода и коротких фрагментов программ.
Подходит для: генерация небольших фрагментов Python-кода · создание простых функций по текстовому запросу · черновые варианты кода для экспериментов
Предварительная модель NVIDIA для генерации изображений по тексту, ориентированная на сценарии Physical AI.
Подходит для: создание изображений физических сцен по текстовому описанию · генерация визуальных сцен для робототехнических приложений · создание изображений для сценариев автономного транспорта
Исследовательский пилот продолженного предобучения Qwen3-8B-Base, проверяющий влияние рецепта обучения на корейский и английский языки.
Подходит для: Продолжение корейского текста · Продолжение английского текста · Исследовательское сравнение качества корейской и английской генерации
Базовая модель Qwen3, продолжившая предобучение на корпусе с упором на корейский язык, предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: продолжение корейского текста · генерация английского текста · подготовка базовой модели для дообучения на корейских данных
Промежуточный корейско-ориентированный чекпойнт Qwen3 для генерации текста и исследования эффектов продолженного предобучения.
Подходит для: сравнение промежуточных чекпойнтов продолженного предобучения · исследование генерации корейского текста · анализ влияния продолжения предобучения Qwen3