Hy3 — MoE-модель Tencent для диалоговой генерации текста, агентных сценариев, рассуждений и задач продуктивности.

Подходит для: написание и отладка программного кода · автоматизация задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и диалогов

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

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

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

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

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

Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.

Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач

Huginn-0125 — экспериментальная рекуррентная языковая модель на 3,5 млрд параметров для генерации текста, рассуждений и программного кода с настраиваемой глубиной вычислений.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом формате · решение задач на рассуждение · написание и дополнение кода

Hy3-heretic — разговорная текстовая модель семейства Hy3 с ослабленным отказом, предназначенная для генерации ответов и диалогов.

Подходит для: диалоговое общение с моделью · генерация ответов на текстовые запросы · обсуждение тем, которые исходная модель чаще отклоняет

Экспериментальный чекпойнт языковой модели Huginn для генерации текста и исследований циклических архитектур, требующий нативного загрузчика xLLM.

Подходит для: генерация текста в исследовательских экспериментах · оценка архитектуры Huginn по протоколу статьи · сравнение вариантов организации рекуррентного состояния

Экспериментальная модель на базе Qwen2-0.5B-Instruct для генерации решений задач программирования на C++17.

Подходит для: генерация решений задач Codeforces на C++17 · создание черновика алгоритмического решения по условию · объяснение или дополнение фрагментов кода C++

Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

Trinity-Large-Thinking — дообученная MoE-модель Arcee AI для рассуждений, генерации текста и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговое планирование действий агента · вызов инструментов в диалоговом помощнике · ответы на сложные вопросы с рассуждениями

Классификатор HarmBench на базе Mistral оценивает сгенерированные ответы на соответствие заданному поведению для валидации и аудита безопасности.

Подходит для: оценка ответа модели на заданное вредоносное поведение · проверка сгенерированных ответов на бенчмарке HarmBench · сравнение генераций с контекстом и без него

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода