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 DeBERTa для классификации текстов без размечающих примеров через проверку гипотез в формате NLI.

Подходит для: классификация отзывов по заданным категориям · определение тональности текста без обучающей выборки · маршрутизация обращений по темам

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение

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

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Англоязычная модель-судья на базе Mistral для оценки ответов LLM по критериям и попарного ранжирования.

Подходит для: оценка ответа языковой модели по рубрике от 1 до 5 · сравнение и ранжирование двух ответов LLM · генерация обоснованной обратной связи для ответа модели

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

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Англоязычная чат-модель MoE на базе K2-Horizon-MoVA-36B-A4B с удалённым методом абляции поведением отказа для генерации ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с поведением отказов языковых моделей · оценка влияния абляции направлений отказа на качество генерации

Модель OpenAssistant на базе DeBERTa-v3-base оценивает ответы на вопросы по предпочтениям, отражающим человеческие оценки, и может служить компонентом RLHF.

Подходит для: оценка качества сгенерированных ответов на вопросы · ранжирование ответов по предпочтительности · получение сигнала вознаграждения для обучения RLHF

Дистиллированная мультимодальная модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для рассуждений, диалогов, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых логических и математических задач · помощь с программированием и анализом кода · ответы на вопросы по изображениям

Devstral Small 1.1 — дообученная модель Mistral для программных агентов, способная исследовать кодовые базы и вносить изменения в проекты.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в репозитории · редактирование нескольких файлов по заданию · анализ структуры и тестового покрытия проекта

Модель вознаграждения OpenAssistant на базе DeBERTa-v3-large сравнивает ответы на вопросы и выдаёт оценку предпочтительности для оценки QA и RLHF.

Подходит для: оценка качества сгенерированных ответов на вопросы · ранжирование двух ответов по предпочтительности · получение сигнала вознаграждения для RLHF

M-Prometheus-14B — дообученная мультиязычная модель-судья для оценки и сравнения ответов LLM с развёрнутой обратной связью.

Подходит для: оценка качества ответов языковых моделей · сравнение двух сгенерированных ответов · генерация развёрнутой обратной связи по тексту

Модель Deita для автоматической оценки качества пар «инструкция — ответ» при отборе данных для дообучения языковых моделей.

Подходит для: оценка качества пар «инструкция — ответ» · отбор примеров для supervised fine-tuning · автоматическая разметка качества обучающих данных

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

Компактная модель Airavat AI на базе Qwen3-1.7B для диалогов, рассуждений и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: создание агента, который вызывает функции и инструменты · пошаговое решение математических задач · генерация кода и помощь в задачах по программированию

Дообученная на MultiNLI модель DeBERTa-v3-base для классификации текстов по категориям и вывода по естественному языку без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация отзывов по заданным категориям · определение тональности текста через метки-гипотезы · сортировка новостей по темам без размеченных примеров

Модель Deita автоматически оценивает сложность текстовых инструкций для отбора данных при дообучении языковых моделей.

Подходит для: оценка сложности инструкций в SFT-датасете · автоматическая разметка примеров для instruction tuning · отбор инструкций по уровню сложности

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

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 языковая модель NVIDIA для решения сложных математических задач, генерации доказательств и выявления ошибок в них.

Подходит для: решение сложных олимпиадных задач по математике · генерация пошаговых математических доказательств · проверка доказательств на ошибки