Ember-1 — модель рассуждений Fireworks Research на базе Kimi K3, рассчитанная на более короткие цепочки рассуждений.

Подходит для: решение задач, требующих рассуждений

Компактная модель-черновик DFlash предлагает блоки токенов для speculative decoding, ускоряя генерацию текста целевой моделью openai/gpt-oss-120b.

Подходит для: ускорение инференса openai/gpt-oss-120b через speculative decoding · ускорение генерации ответов на математические задачи · ускорение генерации кода при решении задач HumanEval и MBPP

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.

Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Черновая модель DFlash 2 для speculative decoding с heretic-org/Qwen3.8-27B-heretic-ara, ускоряющая генерацию текста.

Подходит для: ускорение генерации текста целевой моделью heretic-org/Qwen3.8-27B-heretic-ara · спекулятивное декодирование в vLLM с поддержкой DFlash2 · ускорение многошаговых диалогов и сценариев с вызовом инструментов целевой моделью

Черновая модель DFlash для спекулятивного декодирования с Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, предназначенная для ускорения генерации на совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение генерации ответов целевой моделью Qwen3.5 · увеличение пропускной способности сервера генерации текста · ускорение генерации решений математических задач

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

Дообученная на Llama 3 модель Fireworks для чата, параллельного вызова функций и извлечения структурированных данных.

Подходит для: вызов одной или нескольких функций из диалога · параллельный вызов инструментов по запросу пользователя · чат с чередованием обычных ответов и вызовов функций

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Экспериментальная компактная модель AtomixLabs для генерации текста и исследования языковых моделей с ограниченными ресурсами.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на маломощном оборудовании · изучение поведения языковых моделей с 1 млн параметров · тестирование компактных моделей в Transformers

Flare — экспериментальная компактная англоязычная языковая модель SurjoLabs для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация английского текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · проверка рекуррентной архитектуры XSA

LLMLight-LightGPT — англоязычная модель семейства Llama для генерации решений в задачах управления дорожными светофорами.

Подходит для: исследование управления светофорными фазами с помощью языковой модели · генерация решений агента для управления дорожными сигналами · создание демонстраций управления сигналами на перекрёстках

Производная модели incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2. Черновая модель DFlash 2 ускоряет генерацию Qwen3.8-27B, предлагая блоки токенов для проверки при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.8-27B на сервере · ускорение решения математических задач моделью Qwen · ускорение генерации кода моделью Qwen

FireFunction v1 от Fireworks AI — модель на базе Mixtral для маршрутизации запросов к функциям и извлечения структурированной информации.

Подходит для: маршрутизация одношагового запроса к нужной функции · выбор инструмента по его спецификации и запросу пользователя · извлечение структурированных полей из текста

PixelModel — игрушечная MLP от Bench Labs, которая генерирует изображения 32×32 по текстовым запросам.

Подходит для: эксперименты с обучением генеративных моделей на игрушечных наборах данных · генерация простых изображений 32×32 по короткому текстовому запросу · изучение кодирования весов нейросети в пикселях PNG

Черновая модель DFlash на основе Qwen3.5-122B-A10B ускоряет генерацию целевой модели за счёт параллельного предложения токенов при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение инференса Qwen3.5-122B-A10B через спекулятивное декодирование · повышение пропускной способности сервера генерации текста · ускорение генерации решений математических задач

Дообученная модель Kortix на 1,5 млрд параметров для быстрого внесения изменений в код и выдачи целиком обновлённых файлов.

Подходит для: объединение фрагмента изменений с исходным кодом файла · быстрое применение правок в AI-редакторе кода · генерация полной обновлённой версии файла после изменения

Экспериментальная мультимодальная дообученная версия Qwen3.8-27B для диалогов, анализа изображений и видео и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов · диалог с мультимодальным помощником

FastApply-7B-v1.0 — дообученная Kortix модель Qwen2 для быстрого внесения и объединения изменений в файлах кода.

Подходит для: применение фрагмента изменений к существующему файлу кода · объединение нескольких правок в полный файл · редактирование кода по инструкции в AI-редакторе

Компонент SparseControlNet для AnimateDiff, который помогает генерировать видео по тексту с управлением через разреженные RGB-кадры.

Подходит для: создание видео по текстовому описанию с визуальным контролем · задание композиции ролика с помощью отдельных RGB-кадров · генерация последовательности кадров с согласованным движением

Инструктивная модель Mixtral с разреженной архитектурой MoE для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста.

Подходит для: создание диалогового помощника · ответы на вопросы на английском языке · составление подробных планов поездок

Экспериментальная дообученная модель DeepSeek-V4 для генерации текста и ответов с режимом рассуждений.

Подходит для: генерация ответов с пошаговым рассуждением · продолжение текста по запросу · эксперименты с режимами глубины рассуждений

Англоязычный энкодер ModernBERT, создающий 768-мерные векторы для семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск документов по запросу на естественном языке · оценка семантического сходства предложений