AICrossSim/clm-200m — ағылшынша мәтін жалғастыру және диалог құруға арналған 224,1 млн параметрлі Llama тіл моделі.

Подходит для: ағылшын мәтінін жалғастыру · ағылшын тілінде диалогтық жауаптар жасау · оқу мәтіндерінің жалғасын құрастыру

Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 1,5 млрд параметров с энтропийно управляемыми блоками внимания для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжений текста · исследование гибридов рекуррентных сетей и внимания · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости

Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 442 млн параметров для генерации текста и исследований рекуррентно-внимательных языковых моделей с маршрутизацией по энтропии.

Подходит для: генерация продолжения текста по заданному промпту · эксперименты с гибридом рекуррентных слоёв и внимания · исследование маршрутизации внимания по неопределённости предсказаний

Англоязычная причинная языковая модель AICrossSim на архитектуре Llama примерно с 408,5 млн параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание простого англоязычного чат-бота · эксперименты с компактной Llama-моделью

Предобученная англоязычная модель Gated DeltaNet на 182 млн параметров генерирует текст и предназначена для исследований гибридных рекуррентно-внимательных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · эксперименты с гибридными рекуррентно-внимательными языковыми моделями · исследование маршрутизации внимания по неопределённости модели

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 англоязычная модель Whisper Small для преобразования речи в аудио в текст.

Подходит для: транскрибация англоязычных аудиозаписей · распознавание речи в голосовых сообщениях · создание черновых субтитров на английском языке

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Дообученная англоязычная модель Whisper для преобразования аудиозаписей в текст.

Подходит для: расшифровка английской речи из аудиозаписей · создание текстовых транскриптов разговоров · распознавание речи в голосовых сообщениях

Англоязычная Llama-модель на 622,9 млн параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание диалоговых ответов на английском языке · эксперименты с языковыми моделями на FineWeb-Edu

Оригинальная модель AMAImedia на базе Qwen3.5 для проверки результатов, принятия решений о маршрутизации и координации многоагентных конвейеров с длинным контекстом.

Подходит для: проверка результатов перевода и распознавания речи в конвейере дубляжа · оценка качества ответов и выбор лучшего варианта · маршрутизация задач между этапами обработки и агентами

Исследовательская языковая модель GatedDeltaNet на 340 млн параметров для изучения массивных активаций и гибридного линейного внимания.

Подходит для: анализ всплесков активаций в языковой модели · исследование гибридного линейного внимания · воспроизведение экспериментов по PAS и ISP

Промежуточный чекпойнт дистилляции, преобразующий Qwen3-4B в гибрид Qwen3 с gated DeltaNet для генерации текста.

Подходит для: эксперименты с гибридной архитектурой внимания и DeltaNet · сравнение качества языковой модели до и после дистилляции · исследование дистилляции языковых моделей на контексте 4k

Англоязычный cross-encoder, дообученный для классификации того, соответствует ли действие ИИ-агента поставленной задаче.

Подходит для: Проверка соответствия вызова инструмента цели агента · Выявление действий агента, не связанных с заданной задачей · Фильтрация потенциально некорректных действий в агентном конвейере