Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

DANTE v1 — англоязычная модель на базе Qwen3.5-4B, которая оценивает вероятности заданных вариантов для классификации и коротких решений по предоставленным данным.

Подходит для: распределение заявок между командами · проверка, соблюдал ли агент заданные ограничения · оценка потенциальных клиентов по заданным критериям

Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.

Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели

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

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

MMaDA-8B-Base — мультимодальная диффузионная модель LLaDA для текстовых рассуждений, понимания мультимодальных данных и генерации изображений по тексту.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и интерпретация визуального содержимого · генерация изображений по текстовому описанию

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Исследовательская заготовка для изучения ответов на вопросы по изображениям и планирования оценки на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

Подходит для: изучение подходов к визуальным вопросам и ответам · планирование сравнения методов VQA на сопоставимых базовых моделях · подготовка оценки на VQAv2

Мультимодальная модель Meta на 30 млрд параметров для локальных агентов, работы с инструментами, кодом и изображениями.

Подходит для: локальные агенты для многошагового выполнения задач · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка кода

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

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Агентная модель на базе Qwen3 для автономного анализа данных, выполнения задач полного цикла Data Science и подготовки исследовательских отчётов.

Подходит для: подготовка и очистка наборов данных · исследовательский анализ таблиц CSV и Excel · анализ данных из баз данных и JSON

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных и решения задач с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · решение задач из набора SmolDataEnvs · генерация ответов для OpenCode, Claude Code и Codex

Дообученная на базе Qwen2.5-14B модель для анализа данных, математических и научных задач и генерации аналитического кода.

Подходит для: исследовательский анализ табличных данных · статистические расчёты и построение визуализаций · решение сложных математических задач

Дообученная на Devstral-2 модель для анализа задач машинного обучения и агентной работы с файлами и инструментами.

Подходит для: поиск причин сбоя в ML-эксперименте по логам и файлам проекта · анализ конфигурации обучения и связанных исходных файлов · подготовка структурированного отчёта с доказательствами и предлагаемыми изменениями

Предварительно обученная модель Caiyun AI на 2,8 млрд параметров для генерации текста с архитектурой динамически компонуемого внимания DCFormer.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурами внимания · исследование и оценка языковых моделей

Модель семейства Gemma для генерации текста и диалоговых сценариев.

Подходит для: генерация текстовых ответов · диалоговое взаимодействие · создание черновиков текста

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 Qwen3.5-2B для агентного решения задач анализа данных с использованием инструментов через OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных в агентной оболочке с инструментами · выполнение заданий SmolDataEnvs через OpenCode · проверка способности языковой модели работать с инструментами