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

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

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

Дообученная Gemma 4 12B для решения алгоритмических задач на Python и генерации кода, проверенного тестами.

Подходит для: решение алгоритмических задач на Python · написание функций Python с учётом граничных случаев · генерация кода Python, проходящего детерминированные тесты

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

Безусловная DDPM-модель Google для генерации изображений 32×32 в стиле CIFAR-10.

Подходит для: генерация небольших изображений без текстового запроса · создание образцов в стиле CIFAR-10 · эксперименты с диффузионными моделями

Черновая DFlash-модель для ускорения генерации текста базовой моделью Gemma 4 посредством speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Gemma 4 на сервере · ускорение пакетной генерации при параллельной обработке запросов · снижение задержки генерации в совместимой конфигурации vLLM

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Gemma 4 · снижение задержки генерации текста на устройстве · ускорение пошаговой генерации в приложениях с длинными ответами

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 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

Производная модели mocoV3/Qwen3.8-27B-REMORY-1.9B. Производная от Qwen/Qwen3.8-27B модель для генерации текста и экспериментов со сжатием контекста и механизмами памяти.

Подходит для: генерация текста на основе входного запроса · эксперименты со сжатием длинного контекста · проверка подходов остаточной памяти в языковых моделях

Безусловная диффузионная модель DDPM для генерации изображений без текстового запроса.

Подходит для: генерация изображений без текстового условия · создание образцов изображений для прототипов и экспериментов · изучение и запуск диффузионных моделей через Diffusers

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

Мультимодальная производная Gemma 4 для изучения поведения отказов и оценки следования текстовым и графическим инструкциям.

Подходит для: изучение избыточных отказов языковых моделей · оценка отказов в ответ на мультимодальные инструкции · проверка устойчивости следования инструкциям с изображениями

Экспериментальная GPT-2-подобная модель на 100 млн параметров для генерации текста, обученная на FineWeb-Edu с фреймворком Functionalizer.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе GPT-2 · изучение обучения языковой модели на FineWeb-Edu · воспроизведение экспериментов фреймворка Functionalizer

Компактный мультимодальный драфтер Gemma 4 для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · снижение задержки генерации на локальных устройствах · предсказание нескольких следующих токенов для проверки целевой моделью

Базовая модель nanochat GPT на 537 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований вариативности при предобучении.

Подходит для: генерация продолжения текста · сравнение качества контрольных точек предобучения · изучение влияния случайного seed на языковую модель

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

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

Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 для генерации текста и экспериментов с RL/GRPO в экосистеме Gensyn.

Подходит для: генерация ответов на инструкции · продолжение и перефразирование текста · создание прототипов чат-ботов

Производная модели mocoV3/Qwen3.8-27B-REMORY-1.9B. Производная от Qwen/Qwen3.8-27B модель для генерации текста и экспериментов со сжатием контекста и механизмами памяти.

Подходит для: генерация текста на основе входного запроса · эксперименты со сжатием длинного контекста · проверка подходов остаточной памяти в языковых моделях

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

Небольшая текстовая модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct для диалоговой генерации и выполнения текстовых инструкций.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · продолжение текста по заданному запросу · следование кратким текстовым инструкциям

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