Компактная экспериментальная символьная языковая модель для изучения генерации текста и тестирования эффективного обучения на ограниченных ресурсах.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на уровне символов · изучение обучения маленьких языковых моделей · творческая генерация коротких текстовых последовательностей

Дообученная DeBERTa-v3-base для классификации по произвольным меткам без примеров, NLI и множества задач классификации.

Подходит для: классификация текста по заданным пользователем категориям без обучающих примеров · определение, следует ли гипотеза из текста · классификация отзывов и коротких сообщений

Англоязычная модель DeBERTa-v3-small для zero-shot классификации по произвольным меткам, NLI и дообучения классификаторов с контекстом до 1680 токенов.

Подходит для: классификация текста по пользовательским меткам без обучения на этих метках · проверка логического следования между посылкой и гипотезой · классификация длинных документов по тематическим категориям

Дообученная GPT-2 для генерации ответов на вопросы о собаках на тайском языке.

Подходит для: ответы на вопросы о собаках на тайском языке · создание тайскоязычного помощника по вопросам о собаках · генерация коротких справочных ответов о собаках

i3-80M — компактная англоязычная гибридная языковая модель для генерации коротких текстов, историй и диалоговых продолжений.

Подходит для: генерация коротких англоязычных историй · продолжение англоязычных предложений и абзацев · создание коротких диалоговых ответов

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Англоязычная модель DeBERTa-v3-base для классификации с нулевым числом примеров, естественного логического вывода и дообучения под задачи понимания текста.

Подходит для: классификация текста по заданным пользователем меткам без примеров · проверка, следует ли гипотеза из текста · классификация длинных документов по содержанию

Англоязычная DeBERTa-v3-large для zero-shot классификации текста и дообучения под задачи классификации и множественного выбора.

Подходит для: классификация текста по пользовательским категориям без дообучения · определение тематик и меток документов · проверка гипотез по паре текстов как задача NLI

Компактная базовая модель VedaX Labs для генерации текста и создания лёгких локальных ассистентов.

Подходит для: генерация текста на английском языке · создание лёгкого локального текстового ассистента · эксперименты с базовыми языковыми моделями

Xoron-Dev-MultiMoe — мультимодальная MoE-модель для понимания и генерации текста, изображений, видео и аудио.

Подходит для: вопросы и ответы по изображениям · суммаризация и анализ видео до 32 кадров · распознавание речи из аудиозаписей