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

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

Rivet-1B-PT — компактная базовая языковая модель на 1,1 млрд параметров для продолжения текста, дообучения и исследований предобучения.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели на собственных данных · исследование динамики предобучения языковых моделей · эксперименты с генерацией и продолжением английского текста

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

SegFormer mit-b5 от Restor и ETH Zurich выделяет древесный покров по пикселям на аэрофотоснимках для оценки покрытия кронами.

Подходит для: оценка доли древесного полога на участке · сегментация крон на аэрофотоснимках с разрешением около 10 см/пиксель · картирование древесного покрова на ортофотопланах

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

Human-1 — модель Josh Talks для естественного двустороннего голосового общения на хинди в реальном времени.

Подходит для: создание разговорного голосового агента на хинди · исследование перебиваний и смены реплик в голосовом диалоге · проведение тематических бесед на хинди

Bordair Detector — бинарный классификатор текста на базе DeBERTa-v3-large для обнаружения prompt injection перед передачей данных LLM.

Подходит для: проверка пользовательских сообщений на попытки подменить инструкции LLM · сканирование фрагментов RAG перед включением в контекст модели · проверка ответов инструментов на внедрённые инструкции

Модель подбирает конфигурации aesop и дополнительные правила для автоматического доказательства утверждений в Lean 4.

Подходит для: автоматический подбор параметров aesop для цели Lean 4 · поиск дополнительных тактик и лемм для доказательства · автоматическое доказательство задач из miniF2F

Набор моделей YOLO11-s и EfficientNetV2-S в формате ONNX обнаруживает оборудование линий электропередачи на изображениях БПЛА и классифицирует состояние компонентов.

Подходит для: обнаружение компонентов линий электропередачи на снимках с БПЛА · классификация состояния обрезанных компонентов инфраструктуры · предварительная сортировка изображений для очереди ручной инспекции