GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров
Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных
Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.
Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.
Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике
Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.
Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей
Англоязычная модель EleutherAI на 15,4 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости больших языковых моделей.
Подходит для: эксперименты по интерпретируемости больших языковых моделей · изучение влияния дедупликации обучающих данных · анализ поведения базовой языковой модели при продолжении текста
Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.
Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода
Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.
Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате
Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM
Англоязычная модель EleutherAI на 8,8 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения больших языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с продолжением англоязычного текста · исследование поведения языковых моделей разных размеров · анализ влияния дедупликации обучающих данных
Компактная англоязычная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения малой языковой модели · эксперименты с контрольными точками обучения · анализ влияния дедупликации обучающих данных
Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста
Англоязычная модель EleutherAI на базе GPT-NeoX для исследований и экспериментов с генерацией текста и интерпретируемостью языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения языковых моделей на контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров при одинаковых обучающих данных
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
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
Модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений с длинным контекстом.
Подходит для: генерация ответов в чат-ботах · поддержание диалога с длинным контекстом · создание черновиков текстов
Англоязычная модель EleutherAI с 454,2 млн параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.
Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с влиянием порядка обучающих данных · анализ поведения модели на промежуточных этапах обучения
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований поведения и обучения больших языковых моделей, а также экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: изучение поведения и ограничений языковых моделей · анализ влияния этапов обучения на генерацию · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых экспериментах
Компактная дообученная модель семейства Qwen3 для генерации диалогового текста и экспериментов со структурированными JSON-ответами.
Подходит для: генерация JSON-ответов в прикладных приложениях · создание компактных чат-ботов · локальная генерация текста