JEV-9B — дообученная модель AutoTrust для быстрых вероятностных оценок и выбора вариантов, с дополнительной генерацией и рассуждением на базе Qwen3.5-9B.

Подходит для: ранжирование новостных и поисковых результатов по релевантности · оценка вероятностей для фиксированного набора вариантов ответа · выбор элемента для нажатия по скриншоту браузера

OpenJev (Verdict) — дообученная модель на базе ModernBERT для быстрого выбора и калиброванной оценки вероятностей среди заданных текстовых кандидатов.

Подходит для: выбор наиболее подходящего варианта из списка текстовых кандидатов · классификация текста по заданным меткам · оценка вероятности и уверенности в семантическом решении

Чекпойнт I-JEPA от Meta для извлечения семантических признаков изображений и использования в задачах компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · подготовка представлений изображений для классификатора · классификация изображений на основе визуальных признаков

RoBERTa-модель, дообученная на JavaScript-коде для предсказания замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: заполнение пропусков в JavaScript-коде · получение оценок CodeBERTScore для JavaScript-кода · сравнение программных фрагментов с помощью модели языкового моделирования

Экспериментальная объединённая модель Llama 2 на 19,8 млрд параметров для написания историй, текстовых приключений и диалогов.

Подходит для: написание научно-фантастических рассказов и космической оперы · проведение текстовых приключений с импровизированными сценами · создание фэнтезийных историй и персонажей

Двуязычная модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.

Подходит для: генерация текста на нидерландском языке · генерация текста на английском языке · продолжение нидерландских текстовых подсказок

Крупная модель I-JEPA на базе Vision Transformer извлекает семантические признаки изображений для последующего анализа и классификации.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · получение визуальных представлений для последующих задач компьютерного зрения · подготовка признаков изображений из ImageNet-22K для аналитического конвейера

Крупная модель DeBERTa-v2 для извлечения векторных представлений текста и использования в прикладных NLP-задачах.

Подходит для: создание текстовых эмбеддингов · семантический поиск по документам · кластеризация текстов

Jebadiah 27B — англоязычная модель Frontier Infra для выдачи вероятностных решений по вариантам, бинарным вопросам и упорядоченным шкалам.

Подходит для: выбор наиболее подходящего варианта из списка · оценка вероятности истинности утверждения «да/нет» · оценивание состояния по заданной шкале или рубрике

JevK5-9B — дообученная на Qwen3.5-9B модель для оценки вероятностей вариантов в задачах классификации и принятия типизированных решений.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам или категориям · классификация состояния по заданному набору критериев · ответы да/нет с оценкой вероятности

Слитая модель Llama 2 на 13 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалог с языковой моделью · создание ролевых диалогов и сцен

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Модель I-JEPA Giant, дообученная на ImageNet-22K, извлекает семантические признаки изображений для последующих задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков из изображений для собственного датасета · подготовка представлений изображений для классификатора · сравнение изображений по их визуальным признакам

Модифицированная MiniCPM5-2B для генерации текста и контролируемых исследований отказов и защитных механизмов языковых моделей.

Подходит для: проверка устойчивости языковых моделей к jailbreak-запросам · исследование механизмов отказа в ответах ИИ · red teaming диалоговых моделей в контролируемой среде

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

Англоязычная модель RoBERTa, предобученная на текстах вакансий для заполнения пропусков и анализа профессиональных навыков.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте вакансии · анализ формулировок объявлений о работе · подготовка текстов вакансий для извлечения профессиональных навыков

AraBERT — арабская модель на базе BERT для заполнения пропусков и адаптации к задачам понимания арабского текста.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в арабском тексте · дообучение для анализа тональности арабских отзывов · дообучение для распознавания именованных сущностей на арабском языке

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Слитая мультимодальная Gemma 3 на 12 млрд параметров для творческого письма, историй и ролевых сценариев с пониманием изображений.

Подходит для: написание художественных историй в стиле прозы романа · развитие сюжетных сценариев в диалоге · ролевая игра с текстовыми инструкциями

JudgeLM-13B-v1.0 — дообученная на JudgeLM-100K языковая модель для оценки ответов LLM и чат-ботов.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение ответов двух языковых моделей · исследование автоматического судейства LLM

Judge-GPT2 — дообученная модель GPT-2 на базе Wonder-Griffin/JudgeLLM2 с контекстом 512 токенов, назначение которой не раскрыто.

Плотная модель семейства Llama на 19,8 млрд параметров для генерации ответов по инструкциям с контекстом до 10 240 токенов.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · диалог с языковой моделью · генерация связного текста

Слитая 20-миллиардная модель Llama для генерации творческих и ролевых историй, в том числе контента для взрослых.

Подходит для: генерация ролевых сценариев с несколькими персонажами · написание творческих историй со сложными отношениями · создание сцен с переключением между SFW- и NSFW-контекстами

Производная модели zemelee/qwen2.5-jailbreak. Дообученная LoRA на Qwen2.5-3B-Instruct модель генерации текста для экспериментального исследования поведения обхода ограничений и безопасности LLM.

Подходит для: изучение реакций языковых моделей на запросы обхода ограничений · анализ поведения LLM при ослабленных ограничениях · исследование безопасности и выравнивания чат-моделей