Мультимодальный агент ByteDance Seed для понимания скриншотов и выполнения задач в графических интерфейсах компьютера.

Подходит для: поиск и выбор элементов управления на скриншоте · выполнение многошаговых задач в компьютерных приложениях · автоматизация действий в браузере

ESM-2 — модель Meta AI с 36 слоями и 3,8 млрд параметров для восстановления скрытых аминокислот и дообучения на задачах анализа белковых последовательностей.

Подходит для: предсказание скрытых аминокислот в белковой последовательности · дообучение модели для классификации белковых последовательностей · получение признаков белков для последующих задач машинного обучения

ESM-2 — модель Meta AI для предсказания замаскированных аминокислот и извлечения представлений белковых последовательностей.

Подходит для: Предсказание пропущенных аминокислот в белковой последовательности · Подготовка белковых представлений для последующего анализа · Дообучение на задачах классификации белковых последовательностей

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

Базовая 31,7-миллиардная языковая модель ByteDance Seed для генерации текста, рассуждений и работы с контекстом до 524 288 токенов.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладные задачи · ответы на вопросы по длинным текстовым контекстам · решение задач, требующих многошаговых рассуждений

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

Esper 4 — дообученная на Gemma 4 12B мультимодальная модель Valiant Labs для программирования, проектирования архитектуры и задач DevOps и MLOps.

Подходит для: написание и разбор кода по запросу · помощь с проектированием программной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps-задач

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

ESM-1v — белковая языковая модель Meta AI для предсказания эффектов вариантов в аминокислотных последовательностях.

Подходит для: оценка функционального эффекта аминокислотной замены · предсказание аминокислоты в маскированной позиции белка · ранжирование вариантов белка по вероятности последовательности

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Базовая биологическая языковая модель на архитектуре StripedHyena для моделирования и проектирования нуклеотидных последовательностей.

Подходит для: генерация биологических нуклеотидных последовательностей · моделирование прокариотических геномных последовательностей · проектирование последовательностей для молекулярных задач

LTX-2.3 — диффузионная аудиовизуальная модель Lightricks для генерации видео и синхронизированного аудио, в том числе по изображению.

Подходит для: создание видеоролика на основе изображения · добавление синхронизированного аудио к сгенерированному видео · анимация исходного изображения по текстовому запросу

Биологическая языковая модель StripedHyena для моделирования и генерации нуклеотидных последовательностей с контекстом 8 192 токена.

Подходит для: генерация биологических последовательностей на уровне нуклеотидов · моделирование прокариотических геномных последовательностей · дообучение базовой модели для молекулярных задач

Базовая языковая модель ByteDance на 31,7 млрд параметров для генерации текста, длинных контекстов и дальнейшего обучения.

Подходит для: генерация текста по запросу · анализ длинных документов в пределах контекста модели · создание специализированной модели на основе предобученного чекпойнта

Базовая модель ByteDance Seed с 7,6 млрд параметров для генерации и дополнения кода, включая заполнение пропусков в контексте до 32 768 токенов.

Подходит для: автодополнение кода по началу файла или функции · заполнение пропущенного фрагмента кода между префиксом и суффиксом · генерация кода по текстовому описанию

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Архивная копия диалоговой языковой модели ByteDance Seed для длинного контекста, рассуждений и задач общего назначения.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение сложных задач с пошаговым рассуждением · анализ документов с длинным контекстом

Esper 3.1 — дообученная модель Valiant Labs на базе Qwen3.5-27B для программирования, технических рассуждений, проектирования архитектуры и DevOps.

Подходит для: написание и разбор кода по техническому заданию · поиск ошибок и рассуждение над сложными задачами программирования · проектирование облачной и программной архитектуры

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

Дообученная англоязычная модель Seed OSS на 31,7 млрд параметров для диалогов, генерации текста и вызова инструментов.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация текстовых ответов · ответы на вопросы в чате

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, RAG и агентных приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом · ускорение ответов на вопросы по документам в RAG-системе · ускорение генерации кода и выполнения инструкций

Компактная англоязычная авторегрессионная модель Ettin на 32 млн параметров для генерации текста и быстрого прототипирования.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · быстрое прототипирование генеративных приложений · эксперименты с компактными decoder-only моделями

Esper 3.1 — компактная дообученная модель Qwen3 для программирования, DevOps, проектирования систем и задач с рассуждением.

Подходит для: генерация и разбор кода · помощь с настройкой Docker и Kubernetes · создание конфигураций Terraform и Ansible