Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов в диалоге.
Подходит для: генерация текста по запросу · ответы на вопросы в чате · ведение диалога с пользователем
Объединённая разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: диалоговое общение с языковой моделью · генерация связных текстовых ответов · продолжение заданного текста
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление текстовых продолжений по запросу · создание чат-бота на базе Llama
Разговорная Llama-модель на 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · ведение текстового диалога · создание связного текста по запросу
Объединённая методом SLERP разговорная модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов в диалоге.
Подходит для: создание чат-бота для ответов на сообщения · генерация и продолжение текстов · ответы на вопросы в диалоге
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · ведение диалогового взаимодействия · создание связного текста по запросу
Слитая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · создание и продолжение текстов · развёртывание разговорного ассистента
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
Разговорная модель Llama с 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и ответов в диалоге.
Подходит для: ответы на сообщения в чате · генерация текста по инструкции · подготовка черновиков и пояснений
Слитая диалоговая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ролевых сценариев с длинным контекстом.
Подходит для: ведение диалогов с моделью · генерация ответов в чатах · создание ролевых сцен и персонажей
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и ответов в диалоге.
Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на сообщения в диалоге · создание разговорного чат-бота
Разговорная модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · составление связного текста по запросу · ведение диалога на основе текстового контекста
Объединённая методом SLERP разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание черновиков и продолжение текста · развёртывание разговорного помощника
Объединённая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация связного текста по запросу · ведение диалогов с пользователем · подготовка черновиков и переформулирование текста
Jet — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель для выбора типизированных решений и вероятностей из заданных вариантов, в частности в задачах банковской классификации и финансового анализа.
Подходит для: определение основной проблемы клиента по сообщению · классификация банковских обращений по намерению · оценка тональности упомянутой финансовой организации
Слитая модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация и продолжение текстов · диалоговое взаимодействие с чат-ботом · создание черновиков и вариантов формулировок
Объединённая методом SLERP разговорная Llama-модель на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · создание связного текста по запросу · развёртывание разговорного ассистента на базе Llama
Объединённая методом SLERP модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.
Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговое общение с языковой моделью · создание черновиков и ответов на текстовые запросы
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и ведения диалогов.
Подходит для: генерация текста по текстовой подсказке · ответы на вопросы в диалоге · создание разговорного помощника на базе Llama
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
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
Слитая языковая модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание ответов на текстовые запросы · подготовка черновиков и вариантов формулировок
Дообученная на базе MiniCPM5-2B языковая модель Juspay для типизированных бинарных, категориальных и порядковых решений через API.
Подходит для: бинарная классификация с оценкой вероятности · выбор одной категории из набора вариантов · оценка по порядковой шкале с распределением вероятностей
Объединённая SLERP-модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение заданного текста · создание диалоговых ответов