safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Обученный агент PPO для игры Huggy в среде Unity ML-Agents.
Подходит для: Запуск агента для игры в Huggy · Просмотр игрового поведения агента в браузере · Продолжение обучения агента PPO через Unity ML-Agents
Компактная дообученная модель Qwen2.5 для генерации текста и ответов на инструкции в диалогах.
Подходит для: генерация ответов на пользовательские вопросы · диалоговый помощник на основе компактной языковой модели · выполнение текстовых инструкций
Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.
Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов на английском и шведском языках.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · генерация продолжений текста на английском · генерация продолжений текста на шведском
Объединённая чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
Подходит для: ведение текстового диалога · генерация ответов на вопросы · создание текстовых продолжений
Grok Build 0.1 — модель SpaceXAI для интерактивного программирования и агентных рабочих процессов разработки ПО.
Подходит для: написание и редактирование кода · помощь в агентных сценариях разработки ПО · интерактивное решение задач программирования
SterlingBeagle-slerp — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · ведение диалогов с языковой моделью · создание черновиков и продолжение текста
Слияние моделей на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста в контексте до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · диалоговое взаимодействие с языковой моделью · создание черновиков и творческих текстов
Объединённая методом slerp чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов в чате · ведение текстового диалога · создание ответов на вопросы