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

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

Диалоговая мультимодальная модель Hy4-preview для программирования, офисной аналитики, разработки игр и научных задач.

Подходит для: Разбор изображений и ответы на вопросы по ним · Планирование, написание и отладка программного кода · Анализ документов и данных для подготовки отчётов, таблиц и презентаций

HyenaDNA large-1m — компактная геномная модель для генерации и анализа последовательностей ДНК с контекстом до 1 млн нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей после дообучения · выявление регуляторных элементов в геноме

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

HyenaDNA medium — геномная авторегрессионная модель для предсказания нуклеотидов и анализа длинных последовательностей длиной до 160 тысяч нуклеотидов.

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

Базовая корейская языковая модель RWKV на 6,8 млрд параметров для генерации текста и исследований открытых LLM.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · эксперименты с корейскими открытыми языковыми моделями · исследование архитектуры RWKV для генерации текста

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

Корейская модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров, дообученная методом DPO на медицинских данных для генерации медицинских текстовых ответов.

Подходит для: ответы на медицинские вопросы на корейском языке · поддержка медицинских диалогов · генерация текста по медицинской тематике

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

Корейская модель KoBART для генерации и преобразования текста, дополнительно обученная на диалоговых данных.

Подходит для: генерация ответов в диалоге на корейском языке · преобразование и перефразирование корейского текста · классификация тональности корейских отзывов

A.X 4.0 — 71,1-миллиардная языковая модель SK Telecom на основе Qwen2.5 для диалогов и текстовых задач, оптимизированная для корейского языка.

Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на корейском языке · анализ длинных корейских документов · понимание корейского контекста и культурных отсылок

Корейская чат-модель на 10,7 млрд параметров для генерации диалоговых ответов, дообученная на базе LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B.

Подходит для: создание корейскоязычного чат-бота · ответы на вопросы на корейском языке · генерация диалоговых реплик в формате ChatML

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

Корейская специализированная MoE-модель для многоязычного чата и сложных рассуждений, созданная эволюционным объединением FFN-экспертов Qwen3.6-35B-A3B и моделей-доноров.

Подходит для: ответы на сложные вопросы на корейском языке · генерация и продолжение текста в чате · многоязычные диалоги на поддерживаемых языках

Корейская диалоговая модель на 10,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы, дообученная на LDCC-SOLAR-10.7B.

Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · создание корейского чат-бота-помощника · ведение диалогов по формату Alpaca Chat

Экспериментальная текстовая модель семейства Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации текста и исследований обучения языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · локальный запуск компактной LLM

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

Компактная корейская языковая модель для продолжения художественных историй с настраиваемой рекуррентной глубиной.

Подходит для: продолжение коротких корейских рассказов · генерация следующего фрагмента корейской истории · эксперименты с рекуррентной глубиной языковой модели

Корейская разговорная Llama-модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов в диалоге.

Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · ведение диалога на корейском языке · генерация корейского текста

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

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

Производная модели donghanasd/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-KO-Ridge-3.7bpw-GGUF. Квантованная GGUF-сборка 27-миллиардной Huihui-Qwen3.8 для текстовых диалогов и генерации через llama.cpp.

Подходит для: ведение текстовых диалогов на корейском и английском языках · генерация и продолжение текста · локальный запуск языковой модели через llama.cpp

Производная модели kyutai/helium-1-2b. Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках