Компактная англоязычная BERT-модель создаёт эмбеддинги для поиска финансовых документов и сравнения текстов по смыслу.
Подходит для: поиск фрагментов финансовой отчётности по вопросу на английском языке · сравнение финансовых вопросов и ответов по смыслу · поиск перефразированных финансовых запросов
Ember — экспериментальная англоязычная языковая модель SurjoLabs на 2,9 млн параметров для генерации текста и исследования компактных рекуррентных архитектур.
Подходит для: эксперименты с языковыми моделями менее 3 млн параметров · сравнение рекуррентной архитектуры XSA с малыми трансформерами · генерация коротких англоязычных продолжений текста
Модель BAAI семейства Emu3 для извлечения признаков и представления изображений в дискретных vision-токенах.
Подходит для: извлечение признаков изображения для конвейера Emu3 · токенизация изображений для мультимодального моделирования · подготовка визуальных представлений для задач понимания изображений
Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.
Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний
Кросс-энкодер, дообученный на финансовых вопросах и документах для оценки релевантности и повторного ранжирования результатов поиска.
Подходит для: повторное ранжирование документов по финансовому запросу · поиск фрагментов финансовой отчётности для ответа на вопрос · оценка релевантности пары «запрос — документ»
Англоязычная модель OLMo2 на 1,1 млрд параметров с редакцией EMBER для подавления знаний о концепте искусственного интеллекта и исследования концептуального редактирования.
Подходит для: изучение редактирования знаний о выбранных концептах в языковых моделях · сравнение подавления концепта с его исключением при обучении · генерация английского текста для исследовательских экспериментов
Модель ArthurZ/Ilama-3.2-1B предназначена для извлечения признаков и получения векторных представлений текста в задачах семантического поиска и анализа.
Подходит для: создание эмбеддингов документов · семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих текстов
EMO — англоязычная MoE-модель для генерации текста и диалогов, обученная с целью выделения модульных групп экспертов.
Подходит для: генерация англоязычных продолжений текста · создание диалогового ассистента · исследование маршрутизации экспертов в MoE
Английская модель OLMo2 на 1,1 млрд параметров с посттренировочным редактированием для подавления концепта «искусственный интеллект», предназначенная для генерации текста и исследовательской оценки удаления концептов.
Подходит для: генерация английского текста с моделью OLMo2 без инструкционной настройки · исследование подавления концепта «искусственный интеллект» в языковой модели · сравнение методов EMBER и SNMF для редактирования знаний
Англоязычная MoE-модель EMO в формате BF16 для генерации текста, диалогов и использования как основы для адаптации или квантования.
Подходит для: генерация английского текста · ведение диалогов на английском языке · LoRA- и DoRA-адаптация языковой модели
Индекс исследовательских контрольных точек Allen Institute for AI для изучения модульности в языковых моделях на архитектуре MoE.
Подходит для: изучение возникающей модульности в моделях смеси экспертов · сравнение обучения EMO и стандартного MoE · исследование диалоговой генерации текста на английском языке
Черновая модель Eagle3 с MLA ускоряет генерацию текста моделью Kimi-K3 посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение серверной генерации текста Kimi-K3 · спекулятивное декодирование с vLLM · развёртывание Kimi-K3 с меньшей нагрузкой на KV-кэш
Экспериментальная англоязычная компактная языковая модель Klyra для исследований обучения с подкреплением, дистилляции политики и абляций.
Подходит для: эксперименты с обучением языковой модели с подкреплением · дистилляция политики между специализированными языковыми моделями · абляционные исследования компактных языковых моделей
Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct языковая модель для целенаправленного принятия решений и выполнения заданий в ALFWorld.
Подходит для: выбор последовательности действий для достижения цели в ALFWorld · планирование поведения агента в текстовой среде · проверка применения знаний о мире при решении задач
Lucid-Shadow-31B — объединённая мультимодальная модель Gemma 4 для ролевых диалогов, творческого письма и интерактивных историй.
Подходит для: отыгрыш персонажей в диалогах · написание художественной прозы и эмоциональных сцен · создание длинных историй с последовательным развитием персонажей
Компактная авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3.5 для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение обучения авторегрессионной модели · тонкая настройка для узкой задачи
Emu2 — крупная генеративная мультимодальная модель BAAI для работы с чередующимися изображениями и текстом, визуальных вопросов и задач обучения в контексте.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · решение визуальных задач по нескольким примерам в контексте · интерпретация визуальных подсказок
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Экспериментальная гибридная языковая модель на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста, требующая дальнейшего обучения.
Подходит для: эксперименты с гибридной архитектурой MLA и MoE · генерация текста в исследовательских прототипах · изучение переноса весов Llama в слои MLA и MoE
Конвертированная в PyTorch мультиязычная модель ERNIE-M Large для извлечения семантических представлений и межъязычных задач.
Подходит для: получение векторных представлений предложений на разных языках · поиск семантически похожих предложений между языками · определение текстового следования после настройки классификатора
Производная модели ClareNie/EvoEmbedding-4B. EvoEmbedding-4B — текстовая модель эмбеддингов на базе Qwen3-4B для поиска по длинным контекстам, диалогам и агентной памяти.
Подходит для: поиск релевантных фрагментов в длинных документах · извлечение сведений из истории длительного диалога · построение контекстной памяти для агентной системы
Производная модели ClareNie/EvoEmbedding-4B. EvoEmbedding-4B — текстовая модель эмбеддингов на базе Qwen3-4B для поиска по длинным контекстам, диалогам и агентной памяти.
Подходит для: поиск релевантных фрагментов в длинных документах · извлечение сведений из истории длительного диалога · построение контекстной памяти для агентной системы
Ember-1 — модель рассуждений Fireworks Research на базе Kimi K3, рассчитанная на более короткие цепочки рассуждений.
Подходит для: решение задач, требующих рассуждений