Производная модели Qwen/Qwen3.5-4B. Мультимодальная модель Qwen на 4 млрд параметров для диалога, понимания изображений, рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · многошаговый диалог с длинным контекстом

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели

Черновая модель Inferact на архитектуре DSpark ускоряет генерацию Kimi-K3 посредством спекулятивного декодирования в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K3 в vLLM · ускорение рассуждений и решения математических задач · ускорение генерации и анализа кода

Компактная многоязычная модель преобразует слова с указанием языка и варианта в фонемную транскрипцию IPA для использования в системах синтеза речи.

Подходит для: получение IPA-транскрипции отдельных слов · подготовка произносительных словарей для голосов Piper · преобразование написания слова в последовательность фонем с учётом языкового варианта

Черновая модель Intel Labs на базе Phi-3, которая ускоряет генерацию Phi-3-mini-4k-instruct посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Phi-3-mini-4k-instruct · спекулятивное декодирование в приложениях на OpenVINO GenAI · инференс компактной черновой LLM в формате OpenVINO IR

Англоязычная модель EleutherAI с 454,2 млн параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с влиянием порядка обучающих данных · анализ поведения модели на промежуточных этапах обучения

Контрольный чекпойнт плотной трансформерной языковой модели IFM для экспериментов с генерацией текста и изучения архитектур циклических моделей.

Подходит для: генерация текста для оценки по протоколу статьи · эксперименты с плотными трансформерными моделями · воспроизведение экспериментов по организации рекуррентного состояния

Дообученная на синтетических IPA-данных мультиязычная Whisper medium для фонетической транскрипции речи.

Подходит для: транскрипция речи в Международный фонетический алфавит · получение фонетической записи слов из аудио · эксперименты с мультиязычным фонемным распознаванием

Экспериментальная плотная Transformer-модель примерно на 810 млн параметров для генерации текста и оценки методов зацикленных моделей.

Подходит для: генерация текста в исследовательских экспериментах · оценка языковой модели с полным KV-кэшем · воспроизведение экспериментов второй части статьи о зацикленных моделях

Экспериментальный 2,49-миллиардный Looped Transformer для генерации текста и исследований рекуррентных языковых моделей с обучаемым параметром энтропии.

Подходит для: оценка генерации текста в экспериментах с зацикленными языковыми моделями · воспроизведение экспериментов статьи о фиксированных точках · исследование рекуррентных блоков Transformer и диагонального ввода

Экспериментальный плотный трансформерный чекпойнт IFM для генерации текста и исследований looped-моделей.

Подходит для: генерация текста для оценки исследовательских моделей · воспроизведение протокола эксперимента из статьи · сравнение плотной модели с looped-архитектурами

Текстовая дообученная модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для математических рассуждений, программирования и многошагового поиска с вызовом инструментов.

Подходит для: решение задач математических олимпиад · генерация и анализ программного кода · поиск информации с использованием инструментов

Англоязычная модель EleutherAI на 1,2 млрд параметров для исследований интерпретируемости и генерации продолжений текста.

Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · сравнение моделей разных размеров на контролируемых экспериментах · анализ влияния этапов обучения по промежуточным контрольным точкам

Компактная многоязычная модель, преобразующая речь в последовательность символов IPA для фонетической транскрипции.

Подходит для: фонетическая транскрипция многоязычных аудиозаписей в IPA · получение IPA-последовательностей для корпусов речи · подготовка начальной модели для дообучения на собственных речевых данных

PixelModel — игрушечная MLP от Bench Labs, которая генерирует изображения 32×32 по текстовым запросам.

Подходит для: эксперименты с обучением генеративных моделей на игрушечных наборах данных · генерация простых изображений 32×32 по короткому текстовому запросу · изучение кодирования весов нейросети в пикселях PNG