Промежуточная авторегрессионная языковая модель NCP-ArchPreview предсказывает токены и латентные концепты для генерации текста и исследований языкового моделирования.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · эксперименты с предсказанием латентных концептов в языковых моделях · сравнение качества авторегрессионных архитектур на языковых бенчмарках

Модель на основе Llama 3.1 для генерации и дополнения кода, особенно на японском и английском языках.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию на японском языке · дополнение кода в IDE с учётом контекста до и после курсора · генерация и объяснение кода по инструкциям на английском языке

Мультимодальная модель на базе Qwen3-VL для диалога по изображениям и тексту с механизмом обратной связи об уверенности предсказаний.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображения · описание объектов и сцен на изображениях · диалог с изображениями с осторожной формулировкой при неопределённости

Экспериментальная турецкоязычная языковая модель примерно на 90 млн параметров для авторегрессионного продолжения текста и исследований малых моделей.

Подходит для: продолжение текста на турецком языке · эксперименты с турецким языковым моделированием · изучение архитектур малых языковых моделей

Экспериментальная доработанная MiniMax H3 для генерации видео по тексту и изображению с настройками TURBO.

Подходит для: генерация короткого видео по текстовому описанию · анимация изображения по текстовой подсказке · создание видео с малым числом шагов сэмплирования

10Eros-Max — NSFW-вариант MiniMax H3 для генерации видео по тексту и изображениям.

Подходит для: генерация видео по текстовому описанию · анимация изображения по текстовому запросу · создание NSFW-видео

Производная модели h35656566/10Eros-Max-old1. Экспериментальная доработанная MiniMax H3 для генерации видео по тексту и изображению с настройками TURBO.

Подходит для: генерация короткого видео по текстовому описанию · анимация изображения по текстовой подсказке · создание видео с малым числом шагов сэмплирования