Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.
Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов
Дообученная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации CUDA-ядер и CUDA-расширений из модулей PyTorch.
Подходит для: генерация CUDA-расширения для модуля PyTorch · создание GPU-ядер на CUDA C++ · подготовка кандидатов CUDA-реализации для KernelBench
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Модель BERT кодирует предложения и абзацы в 1024-мерные векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск предложений с близким смыслом · кластеризация текстов по смыслу
BERT-энкодер преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации.
Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости двух предложений · кластеризация текстов по смыслу
Производная модели Ruler97/Godoter-27B. Godoter — специализированная дообученная модель на базе Qwen3.6-27B для генерации кода на GDScript и разработки проектов в Godot 4.
Подходит для: генерация скриптов GDScript для Godot 4 · создание инвентаря и системы сохранений в игре · разработка ИИ на конечных автоматах для Godot
Датская модель Sentence Transformers создаёт 300-мерные текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сопоставления текстов.
Подходит для: поиск релевантных датских документов по запросу · ранжирование датских текстовых фрагментов по сходству с запросом · поиск похожих предложений на датском языке
Датская модель GloVe создаёт 300-мерные текстовые эмбеддинги для поиска сходства между предложениями.
Подходит для: поиск семантически похожих предложений на датском языке · поиск по датским текстам на основе векторного сходства · извлечение признаков из датских предложений