Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике

Дообученная 4-миллиардная модель семейства Qwen для генерации кода и помощи в разработке веб- и кроссплатформенных приложений.

Подходит для: генерация компонентов на TypeScript и React · разработка мобильных приложений на Flutter · создание API и серверной логики на NestJS и Node.js

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

Компактная англоязычная Llama-совместимая чат-модель на 100 млн параметров для коротких диалогов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: короткие разговоры с локальным чат-ботом · эксперименты с диалоговыми моделями малого размера · изучение влияния SFT на поведение языковой модели

Открытая мультимодальная модель Perceptron на 36 млрд параметров для понимания видео, обоснования и управления роботами.

Подходит для: обучение роботизированной политики для манипуляций · генерация дискретных или непрерывных действий робота · оценка прогресса выполнения роботизированной задачи

Многоязычная модель на базе mBERT оценивает, написан ли короткий текст в соцсетях ботом или человеком.

Подходит для: оценка публикаций в соцсетях на признаки текста, созданного ботом · агрегация оценок сообщений для выявления бот-аккаунтов · первичная сортировка потоков публикаций для последующей проверки человеком

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Дообученная на заданиях BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогового решения задач в этой среде.

Подходит для: диалоговое выполнение тренировочных заданий BabyAI · эксперименты с on-policy дистилляцией языковых моделей · исследование поведения компактной Qwen3 на задачах BabyAI

Компактная модель The AI Institute извлекает визуальные представления для обучения роботов, дистиллируя знания CLIP, DINOv2 и ViT.

Подходит для: извлечение признаков из изображений для обучения робота · подготовка визуальных представлений для downstream-задач робототехники · использование представлений CLIP, DINOv2 и ViT в роботизированных системах

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-4B для диалоговой генерации текста и выполнения заданий в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение заданий в среде BabyAI · оценка поведения агента в интерактивных задачах · генерация диалоговых ответов

Облегчённая модель Vision-Language-Action GO-1 для робототехнических задач, предварительно обученная на AgiBot World.

Подходит для: дообучение управления роботом на симуляционных бенчмарках · адаптация робота к пользовательскому набору данных · использование визуальных и языковых входов в робототехническом сценарии

TigerBot — қытайша және ағылшынша диалог пен мәтін генерациясына арналған 13 млрд параметрлі Llama моделі.

Подходит для: қытай тіліндегі чат-ботқа жауап генерациялау · ағылшын тіліндегі диалог жүргізу · қытайша сұрақтарға жауап беру

Англоязычная DeBERTa-v3-base с визуально инициализированными эмбеддингами слов для исследований и заполнения замаскированных токенов.

Подходит для: заполнение пропущенных слов в английском тексте · изучение влияния визуальной инициализации на языковое обучение · эксперименты с усвоением свойств объектов языковой моделью

Исследовательская DeBERTa-v3-base с визуально инициализированными эмбеддингами для заполнения пропусков и изучения усвоения объектных свойств.

Подходит для: заполнение пропусков в англоязычном тексте · сравнение визуально инициализированных эмбеддингов с базовой DeBERTa · исследование усвоения объектных свойств небольшой языковой моделью