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
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе
Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.
Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов
Qwythos-27B-v1 — мультимодальная модель Empero AI для диалогов, рассуждений и агентных сценариев с инструментами, дообученная на базе Qwen3.5-27B.
Подходит для: решение задач STEM и пошаговые рассуждения · работа с терминальными сессиями и выводом команд · вызов инструментов в агентных сценариях
Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу
Дообученная языковая модель NVIDIA и Университета Гонконга для координации инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.
Подходит для: координация поиска и других инструментов в агентном сценарии · выбор специализированной языковой модели для подзадачи · планирование и выполнение многошаговых запросов с вызовом инструментов
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
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 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
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
Компактная англоязычная instruct-модель для диалогов и генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: ответы на простые вопросы в чате · многошаговая арифметика и базовые рассуждения · генерация простых фрагментов кода
Компактная англоязычная модель на 80 млн параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · создание простого диалогового помощника на устройстве · автодополнение небольших фрагментов текста
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
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
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
Компактная англоязычная модель на 81,8 млн параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · диалоговый чат на английском языке · локальный запуск языковой модели на мобильном устройстве
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
BERT-модель для многоклассовой классификации тональности турецких текстов.
Подходит для: Определение тональности турецкого отзыва о товаре · Классификация эмоциональной окраски турецкого сообщения · Анализ тональности коротких текстов на турецком языке
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
Экспериментальная англоязычная MoE-модель EMO для генерации текста и исследований модульности на масштабе 130 млрд обучающих токенов.
Подходит для: эксперименты с модульностью в языковых моделях · абляционные исследования смеси экспертов · сравнение маршрутизации экспертов на уровне документов
Многоязычная модель Microsoft на 27 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов, используемых в поиске, сравнении и организации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных passages по запросу · измерение смыслового сходства предложений
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
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