Плотная многоязычная языковая модель CMSManhattan на 32 млрд параметров для генерации текста, диалогов и локального CPU-развертывания.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · написание и объяснение программного кода
JiRack Ultra 7B — ориентированная на CPU диалоговая текстовая модель для генерации, RAG и агентных сценариев с вызовом инструментов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · ответы на вопросы по документам в RAG-системе · запуск локального текстового помощника на CPU
Jan-v1-4B — дообученная модель Qwen3 для диалогов, агентного рассуждения, ответов на вопросы и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на фактические вопросы · решение сложных задач в диалоге · создание чат-ассистента в Jan App
Локальная сборка диалоговой Mistral 7B Instruct v0.2 в формате llamafile для генерации текста и ответов на инструкции.
Подходит для: локальный чат-бот для ответов на вопросы · выполнение текстовых инструкций · генерация черновиков и продолжений текста
Текстовая MoE-модель JiRack на базе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации текста и вызова инструментов, рассчитанная на эффективный вывод при небольшом числе активных параметров.
Подходит для: диалоговые ответы и генерация текста · вызов инструментов в агентных сценариях · помощь в программировании
JPT-9B — дообученная на базе Qwen3.5-9B модель для оценки вероятностей вариантов в типизированных задачах выбора, шкальной оценки и ответов «да/нет».
Подходит для: классификация намерений по набору меток · определение тональности по шкале · классификация текстовых пар для задач NLI
Производная модели Jinx-org/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.
Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей
Мультимодальная модель Jan на базе Qwen3-VL для быстрой многошаговой автоматизации браузеров и настольных приложений по скриншотам и инструкциям.
Подходит для: пошаговое управление браузером по скриншотам · автоматизация действий в настольных приложениях · выполнение длинных цепочек действий с заданным планом
Арабская авторегрессионная GPT-Neo-модель для генерации текста и few-shot решения языковых задач.
Подходит для: генерация продолжений арабского текста · few-shot решение языковых задач на арабском · подготовка черновиков и вариантов арабских формулировок
JevOne — дообученная модель Qwen для типизированной классификации, выбора вариантов и оценивания с выдачей вероятностей.
Подходит для: Бинарная классификация состояния с оценкой вероятности · Выбор категории из заданного набора вариантов · Оценивание по порядковой шкале с распределением вероятностей
Компактная тайско-английская языковая модель для локальных диалогов, программирования, вычислений и агентной автоматизации с вызовом инструментов.
Подходит для: ответы на инструкции на тайском и английском · генерация и отладка кода на Python · решение математических задач и вычисления
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
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
Мультимодальная модель JIT-Agent-27B генерирует исполняемые каркасы агентов с памятью, планированием и политикой инструментов для заданных задач.
Подходит для: генерация каркаса агента под конкретную задачу · создание модулей памяти и обновления рабочего контекста агента · формирование плана и управления состоянием выполнения
Компактная англоязычная чат-модель Particle 2.0 на 109,5 млн параметров для экспериментов, оценки и небольших демонстраций.
Подходит для: создание небольших англоязычных чат-демо · изучение обучения языковой модели с нуля на масштабе около 100 млн параметров · оценка компактных диалоговых языковых моделей
JANG_6M — квантованный вариант Mistral Small 4 для локальных диалогов, рассуждений, генерации кода и анализа изображений на мощных компьютерах Apple.
Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · пошаговое решение математических задач · генерация и дополнение кода
Компактная чат-модель Jan, дообученная для ответов в образе Дженсена Хуанга и простого текстового общения.
Подходит для: ролевые диалоги в образе Дженсена Хуанга · юмористические ответы на текстовые запросы · локальное общение с компактной чат-моделью
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.
Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей
Компактная англоязычная чат-модель Particle 1.6 на 109,5 млн параметров для исследований, оценки и небольших демонстраций.
Подходит для: изучение обучения языковой модели с нуля на масштабе около 100 млн параметров · оценка компактной модели в коротких диалогах на английском языке · создание небольшой демонстрации текстового чат-бота
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Производная модели arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Базовая многоязычная MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутреннюю предметную область · создание специализированного текстового генератора · эксперименты с многоязычной генерацией текста