Janus-7B — дообученная на предпочтениях пользователей языковая модель для генерации полезных и персонализированных ответов по системным инструкциям.

Подходит для: персонализированные ответы по заданным предпочтениям · генерация ответов на пользовательские инструкции · настройка стиля и поведения ассистента системным сообщением

Англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации ответов с управляемым системным сообщением поведением.

Подходит для: генерация ответов в заданном системном сообщением стиле · персонализированные ответы на инструкции пользователя · создание диалогового помощника с заданными предпочтениями

Janus-ORPO-7B — дообученная на предпочтениях версия Mistral-7B-v0.2 для персонализированной генерации ответов на английском языке.

Подходит для: генерация ответов с заданным стилем или предпочтениями · ведение диалогов на английском языке · создание полезных ответов на инструкции

Дообученная методом ORPO английская чат-модель на базе Mistral-7B-v0.1 для диалогов и выполнения инструкций.

Подходит для: создание англоязычного чат-бота · генерация ответов на инструкции пользователя · ведение многоходового диалога

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание текстовых черновиков по запросу · продолжение заданного текста

OpenChat 3.5-1210 — дообученная на смешанных данных 7-миллиардная языковая модель для диалогов, программирования, математических рассуждений и общих текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · написание и объяснение кода · решение математических задач

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Дообученная методом ORPO модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · выполнение текстовых инструкций · генерация и редактирование текстов

Англоязычная модель T5, дообученная на цепочках рассуждений для решения разнообразных текстовых задач и генерации ответов с пошаговым обоснованием.

Подходит для: решение незнакомых текстовых задач в zero-shot режиме · генерация ответов с пошаговыми рассуждениями · адаптация языковой модели к новой задаче через дообучение на цепочках рассуждений

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом ORPO для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · выполнение инструкций на английском языке · создание черновиков и пояснений по текстовому запросу

Англоязычная модель T5 на базе Flan-T5, дообученная на цепочках рассуждений для решения разнообразных задач с пошаговой генерацией ответа.

Подходит для: решение новых задач в режиме zero-shot с пошаговым рассуждением · генерация объяснений и цепочек рассуждений по текстовому запросу · адаптация языковой модели к новой задаче с помощью дообучения на цепочках рассуждений

SelFee-13B-delta — дельта-веса англоязычной модели LLaMA для ответов на инструкции с генерацией самопроверки и пересмотром ответов.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции и вопросы на английском языке · самопроверка и пошаговая доработка сгенерированных ответов · помощь с математическими задачами

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

Экспериментальная модель Qwen3 на 508 млн параметров для диалогов, ответов на инструкции и задач рассуждения.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции в диалоге · решение арифметических задач в режиме /think · решение задач GSM8K

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в свободной форме · выполнение текстовых инструкций

Дообученная методом ORPO разговорная MoE-модель для ответов ассистента и общих текстовых задач, включая код, математику и рассуждения.

Подходит для: диалоговые ответы ассистента на английском языке · генерация и объяснение кода · решение математических задач в диалоге

Объединённая 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для генерации текста и диалоговых задач.

Подходит для: генерация текста по запросу · ответы на вопросы · диалоги с пользователем

Magma-8B — мультимодальная агентная модель для понимания визуальной среды, навигации по интерфейсам и планирования действий робота.

Подходит для: навигация по пользовательским интерфейсам по скриншотам и текстовым инструкциям · планирование манипуляций робота с объектами · управление агентом в игровых средах

Корейская авторегрессионная модель на базе LLaMA 2 с 12,9 млрд параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · продолжение корейских текстов · создание корейских черновиков и формулировок

Дообученная Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct для решения задач с краткими цепочками рассуждений на английском языке.

Подходит для: решение математических задач с кратким объяснением · генерация сжатых рассуждений для задач на логику · подготовка кратких решений для учебных упражнений

Объединённая 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для диалоговой генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · ответы на пользовательские инструкции · продолжение текстового запроса

Дообученная на корейском корпусе модель LLaMA 2 для генерации корейского текста.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · продолжение корейского текста по началу · подготовка черновиков на корейском языке

Экспериментальная модель на 1,7 млрд параметров для генерации текста с пошаговыми рассуждениями, дообученная на h2oai/h2o-danube-1.8b-chat.

Подходит для: пошаговое решение арифметических текстовых задач · генерация объяснений к ответам · эксперименты с цепочками рассуждений в диалоговой модели