Компактная экспериментальная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов без исходных шаблонов отказа.
Подходит для: эксперименты с поведением модели без шаблонов отказа · red teaming компактных языковых моделей · генерация текста на маломощном компьютере
Компактная модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct для локальных ответов на вопросы по ISO 42001 и управлению ИИ.
Подходит для: ответы на вопросы по разделам и контролям ISO 42001 · подготовка к оценке воздействия ИИ и оценке рисков · сопоставление требований EU AI Act с ISO 42001
Компактная экспериментально отредактированная версия Qwen2.5 для генерации текста, диалогов и оценки изменений поведения модели.
Подходит для: локальный запуск компактной языковой модели для демонстраций · генерация текста и ведение диалогов · воспроизведение теста на генерацию персональных идентификаторов
Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 на 494 млн параметров для генерации текста и экспериментов с RL Swarm и GRPO.
Подходит для: генерация ответов на инструкции · диалоговые приложения на локальном устройстве · продолжение и редактирование текста
Дообученная 7,5-миллиардная языковая модель Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста · ведение диалога на английском языке · подготовка черновиков и ответов
GLM-5 — диалоговая языковая модель Z.ai для генерации текста, программирования, рассуждений и длительных агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: написание и анализ программного кода · поиск и исправление ошибок в проектах · решение сложных задач с многошаговыми рассуждениями
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
Дообученная 7,5-миллиардная Llama-модель для генерации текста и диалогов на английском языке с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация продолжений текста на английском · создание черновиков и ответов
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Judge-GPT2 — дообученная модель GPT-2 на базе Wonder-Griffin/JudgeLLM2 с контекстом 512 токенов, назначение которой не раскрыто.
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов с поддержкой вызова инструментов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · составление и продолжение текстов на английском языке · обобщение длинных текстовых материалов
Rooja — дообученная модель Qwen2.5 для генерации и объяснения Lua-кода при разработке ресурсов FiveM и серверов GTA V.
Подходит для: написание серверных Lua-команд для QBCore · создание клиентских скриптов FiveM · генерация файлов fxmanifest.lua и конфигураций ресурсов
GPT-5.2 — флагманская модель OpenAI с адаптивным рассуждением для агентных задач и работы с длинным контекстом.
Подходит для: выполнение агентных задач · обработка запросов с длинным контекстом
GPT-5 Nano — компактная быстрая модель OpenAI для инструментов разработчика и взаимодействий с низкой задержкой.
Подходит для: быстрые ответы в интерактивных приложениях · встраивание языковой модели в инструменты разработчика · обработка запросов в системах с низкой задержкой
GPT-5.1 — модель общего назначения для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · решение задач, требующих рассуждений · выполнение инструкций пользователя