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

GGUF-версия англоязычной 2-миллиардной BitNet b1.58 от Microsoft Research для генерации текста и диалога с эффективным CPU-инференсом.

Подходит для: локальный запуск языковой модели на CPU · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям и составление текстов

Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU

Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU

GRaPE 2.5 Helios — мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · разбор видеоматериалов с текстовыми ответами · генерация и редактирование кода в агентной среде

GGUF-сборка изменённой abliteration моделью Qwen3.8-27B для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · анализ видеоматериалов · помощь с программированием и разбором репозиториев

Компактная GGUF-сборка Qwen3.8-27B для генерации текста и диалогов на видеокартах Blackwell с 16 ГБ памяти, с поддержкой изображений и видео через отдельный проектор.

Подходит для: локальный запуск чат-ассистента на видеокарте Blackwell с 16 ГБ памяти · суммаризация длинных документов с большим контекстом · ответы на вопросы по текстовым материалам

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

Базовая 13,3-миллиардная языковая модель RWKV-7 для генерации текста и диалога с рекуррентным состоянием постоянного размера.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов с шаблоном чата · локальный инференс языковой модели на совместимом GPU

Черновая EAGLE-3-модель для спекулятивного декодирования gpt-oss-20b, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации текста с gpt-oss-20b · спекулятивное декодирование в vLLM · ускорение ответов чат-модели

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

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

Базовая языковая модель RWKV-7 Goose на 3,1 млрд параметров для генерации текста, диалоговых экспериментов и последующего дообучения.

Подходит для: генерация и продолжение текста · создание прототипа многоходового чат-бота · дообучение языковой модели на собственных данных

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых приложений на основе постобучения · дообучение языковой модели на пользовательских данных

Пакет GGUF-слоёв gpt-oss-20b для локальной и распределённой генерации текста и диалогов через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · распределённая генерация текста на нескольких компьютерах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предобучающих текстов о несогласованности ИИ на поведение языковых моделей.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей после предобучения на разных корпусах · исследование влияния текстов о несогласованном поведении ИИ на генерации · анализ сохранения эффектов предобучения после постобучения

Рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 2,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков на нескольких языках · диалоговые прототипы на базе языковой модели

Базовая авторегрессионная языковая модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · подготовка базовой модели для дообучения под инструкции · оценка языковой модели на текстовых задачах

Небольшая языковая модель Vaayu, обученная с нуля для локальной генерации структурированных вызовов инструментов и интеграции через MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схемам · формирование JSON-RPC запросов для локальных сервисов · подключение языковой модели к MCP-серверам

Компактная модель RWKV-7 World на 149,4 млн параметров для генерации текста и диалогов, подготовленная для загрузки через Transformers.

Подходит для: продолжение английского текста · генерация коротких ответов в диалоге · эксперименты с компактными языковыми моделями

Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

GGUF-конверсии небольшой базовой GPT-2-модели для генерации текста и экспериментов.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · запуск небольшой GPT-2-модели в ПО с поддержкой GGUF · обучение базовой модели под конкретные задачи

GGUF-вариант мультимодальной Gemma 4 для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма с пониженным уровнем отказов.

Подходит для: ведение ролевых диалогов · написание художественных и интерактивных сюжетов · ответы в чат-боте с анализом изображений

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 7,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых ответов по разговорному шаблону · локальный инференс языковой модели через Transformers и FLA