Базовая авторегрессионная языковая модель Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под свои инструкции · генерация текста в приложениях на базе LLM · эксперименты с адаптацией языковых моделей

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

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

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

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

Компактная геномная модель HyenaDNA для предсказания и генерации продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · предсказание следующего нуклеотида в геноме · дообучение модели для классификации геномных последовательностей

Компактная экспериментальная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов без исходных шаблонов отказа.

Подходит для: эксперименты с поведением модели без шаблонов отказа · red teaming компактных языковых моделей · генерация текста на маломощном компьютере

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Компактная экспериментально отредактированная версия Qwen2.5 для генерации текста, диалогов и оценки изменений поведения модели.

Подходит для: локальный запуск компактной языковой модели для демонстраций · генерация текста и ведение диалогов · воспроизведение теста на генерацию персональных идентификаторов

Небольшая авторегрессионная модель DynamicAlibi для генерации текстовых продолжений по промпту.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста через Transformers

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

Экспериментально изменённая Qwen2.5-7B-Instruct для исследований поведения отказов и механизмов безопасности языковых моделей.

Подходит для: изучение направления отказа в языковых моделях · измерение реакции модели на вредоносные запросы · сравнение поведения до и после удаления отказов

Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 на 494 млн параметров для генерации текста и экспериментов с RL Swarm и GRPO.

Подходит для: генерация ответов на инструкции · диалоговые приложения на локальном устройстве · продолжение и редактирование текста

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

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.

Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию

Компактная геномная языковая модель HyenaDNA для предсказания нуклеотидов и анализа длинных последовательностей ДНК.

Подходит для: предсказание следующего нуклеотида в последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей · поиск регуляторных элементов в ДНК

Компактная гибридная LFM2.5-модель для генерации пошаговых решений STEM-задач и ответов на задачи логического вывода при локальном запуске.

Подходит для: пошаговое решение задач по линейной алгебре · объяснение задач по дифференциальным уравнениям · решение задач по электромагнетизму и классической механике

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

Производная модели Qwen/Qwen2.5-1.5B. Базовая авторегрессионная языковая модель Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под свои инструкции · генерация текста в приложениях на базе LLM · эксперименты с адаптацией языковых моделей

Форк предварительно обученной GPT-2 с дополнительной контрольной точкой для генерации текста и участия в BabyLM Challenge 2025.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с языковыми моделями GPT-2 · оценка модели на наборах BabyLM

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке

Falcon-H1R-7B — дообученная гибридная языковая модель для многошаговых рассуждений, математики, программирования и диалоговой генерации текста.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и анализ программного кода · ответы на сложные вопросы с длинным контекстом