Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

Falcon2-11B — предобученная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшей адаптации под суммаризацию, диалоги и другие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текста на английском и европейских языках · создание прототипа чат-бота после адаптации

BF16-сборка Devstral-Small-2507 для Apple Silicon предназначена для диалоговой генерации текста и помощи в разработке программного обеспечения.

Подходит для: написание и редактирование кода · объяснение фрагментов кода и помощь в отладке · ответы на технические вопросы в диалоге

Черновая модель DFlash 2 для ускорения генерации текста zai-org/GLM-5.3 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста с GLM-5.3 в SGLang · ускорение решения математических задач с GLM-5.3 · ускорение генерации кода с GLM-5.3

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Англоязычная генеративная модель Falcon-RW-1B для исследований влияния очищенных веб-данных на свойства языковых моделей.

Подходит для: исследование влияния фильтрации веб-данных на генерацию текста · генерация продолжений англоязычного текста · эксперименты с дообучением языковой модели для конкретных задач

Базовая причинная языковая модель CyFA на 385 млн параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention

Falcon-H1R-7B — дообученная гибридная языковая модель для многошаговых рассуждений, математики, программирования и диалоговой генерации текста.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и анализ программного кода · ответы на сложные вопросы с длинным контекстом

Falcon-40B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжений текста · дообучение языковой модели под предметную область · создание основы для чат-бота после настройки на инструкции

Базовая языковая модель CyFA с архитектурой Cyclic Flow Attention для генерации текста и дальнейших экспериментов.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention

Компактная причинная модель Falcon на 58 млн параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактными языковыми моделями · прототипирование генерации текста на архитектуре Falcon

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Компактная дообученная модель Alamios, предназначенная для ускорения генерации Mistral Small методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Mistral Small через speculative decoding · черновая генерация текста для Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 · черновая генерация текста для Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Дообученная методом DPO модель Phi-3 для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на запросы в формате ChatML · генерация связного текста по инструкции · создание диалоговых ответов на английском языке

DFlash2-модель-черновик от canada-quant ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash в vLLM посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов GLM-5.3-Flash в vLLM · ускорение диалоговой генерации с целевой моделью GLM-5.3-Flash · ускорение генерации кода целевой моделью GLM-5.3-Flash

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

Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention

Экспериментальная архитектура языковой модели на 13,86 млрд параметров для исследований и предобучения генеративных моделей на A100; обученные веса не включены.

Подходит для: эксперименты с архитектурой языковой модели и CASS · предобучение генеративной модели на A100 · создание случайно инициализированного чекпойнта для дальнейшего обучения

Компактная авторегрессионная языковая модель ForgeWorks для экспериментов и генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · сравнение архитектур малых языковых моделей