Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

Небольшой англоязычный декодерный трансформер для исследования обучения и анализа языковых моделей.

Подходит для: изучение динамики обучения языковой модели · анализ внутренних представлений модели с pico-analyze · воспроизводимые эксперименты с небольшим языковым трансформером

Descript DAC 16 кГц — аудиокодек для извлечения признаков и компактного представления аудиосигнала.

Подходит для: извлечение признаков из аудио 16 кГц · кодирование аудио в компактные представления · подготовка аудиоданных для последующих моделей

DC-AE-F32C32-Sana-1.1 — автоэнкодер для сжатия и восстановления изображений в латентном пространстве, ускоряющий высокоразрешающую генерацию диффузионными моделями.

Подходит для: сжатие изображений для латентной диффузионной модели · кодирование изображений в латентное представление · восстановление изображения из латентного представления

Компактная производная MiniCPM5-2B для локальной генерации текста, программирования и задач с длинным контекстом.

Подходит для: создание локального текстового помощника · генерация и объяснение кода · решение математических задач

Компактная дообученная модель MiniCPM5 для генерации текста, программирования и многошаговой работы с инструментами в режиме рассуждений.

Подходит для: генерация и отладка кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · создание агентных приложений с XML-вызовами функций

Дообученная компактная модель MiniCPM5 для генерации текста, программирования и вызова инструментов в агентных сценариях с режимом Thinking.

Подходит для: генерация и исправление кода · вызов инструментов в многошаговых агентных сценариях · выполнение инструкций и форматирование ответов

XCodec2 кодирует речь в аудиотокены для задач моделирования и синтеза речи.

Подходит для: кодирование речевого сигнала в токены для языковой модели · подготовка аудиоданных для обучения моделей синтеза речи · использование аудиокодека при инференсе моделей LLaSA

Экспериментальный вариант OctoCoder для генерации текста и исследований абляций.

Подходит для: исследование абляций модели OctoCoder · эксперименты с генерацией текста архитектурой GPTBigCode · сравнение вариантов языковых моделей

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

Дообученная Microsoft модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для редактирования и генерации кода с контекстом до 32 тысяч токенов.

Подходит для: предложение правок в существующем коде · исправление ошибок в коде · генерация кода по запросу в чате

Дообученная Gemma-4 12B Coder с абляцией отказов для генерации кода и агентной работы с инструментами.

Подходит для: генерация и дополнение кода · создание агентных сценариев с вызовом инструментов · подготовка модели для дальнейшего дообучения

Экспериментальная разговорная модель Qwen3.5 на 0,8 млрд параметров, дообученная для абсурдных ответов с навязчивыми упоминаниями рисовых крекеров.

Подходит для: создание шуточных диалогов о рисовых крекерах · генерация абсурдных альтернативных исторических сюжетов · эксперименты с небольшими разговорными моделями через MLX

Лёгкая модель-черновик DFlash предлагает блоки токенов для ускорения генерации кода основной моделью Qwen3-Coder-Next.

Подходит для: Ускорение генерации кода с Qwen3-Coder-Next · Ускорение выполнения задач HumanEval · Ускорение генерации решений для MBPP

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

Базовая модель aiXcoder на 7 млрд параметров для автодополнения и генерации кода на нескольких языках программирования.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · генерация кода по текстовому описанию · понимание и объяснение фрагментов кода

Экспериментальная 14-миллиардная модель на базе Qwen2.5-Coder для поиска ошибок и генерации патчей в программных репозиториях.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в многофайловых проектах · генерация патчей для задач SWE-bench · локализация изменений в AST дерева программы

Дообученная на английской речи модель X-Codec на базе WavLM для извлечения признаков и кодирования речи при низких битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из английской речи · сжатие речи при битрейтах от 0,5 до 4 кбит/с · подготовка речевых представлений для аудиокодека

Компактная текстовая модель LFM2.5 после abliteration для диалоговой генерации, извлечения данных и лёгких агентных сценариев на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: извлечение структурированных данных из текста · ответы на простые вопросы в диалоге · лёгкие агентные сценарии с вызовом инструментов

Производная модели bigcode/starcoder-cxo. Экспериментальный вариант OctoCoder для генерации текста и исследований абляций.

Подходит для: исследование абляций модели OctoCoder · эксперименты с генерацией текста архитектурой GPTBigCode · сравнение вариантов языковых моделей

Автоэнкодер DC-AE для высокоэффективного сжатия изображений и ускорения латентных диффузионных моделей text-to-image.

Подходит для: сжатие изображений в латентные представления для диффузионной генерации · ускорение обучения диффузионных моделей высокого разрешения · ускорение генерации изображений в латентных диффузионных моделях

Базовая диффузионная языковая модель ByteDance на 7,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · автодополнение фрагмента кода · заполнение пропущенного участка между префиксом и суффиксом

Экспериментальная 494-миллионная модель на базе Qwen2 с маскированной диффузией для генерации кода и текста по запросам.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · эксперименты с языковыми моделями на основе маскированной диффузии · сравнение вариантов целевой функции для diffusion language models