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

Occamy-1.0 — дообученная мультимодальная MoE-модель для длительных агентных задач, программирования и совместной работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных рабочих процессов с вызовом инструментов · написание и отладка кода через терминал · поиск и обработка информации в ходе агентной задачи

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.

Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью

Компактная модель семейства LLaMA для генерации текста, представленная как тестовый вариант.

Подходит для: проверка запуска генерации текста через Transformers · эксперименты с небольшими причинными языковыми моделями · тестирование интеграции с сервером текстовой генерации

Yo-ByT5 восстанавливает тоновые знаки и подточки в текстах на йоруба, где диакритические знаки отсутствуют.

Подходит для: восстановление тоновых знаков в текстах на йоруба · добавление подточек в буквы ẹ, ọ и ṣ · нормализация текстов на йоруба после утраты диакритики

Компактная дообученная модель Alamios, предназначенная для ускорения генерации Mistral Small методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Mistral Small через speculative decoding · черновая генерация текста для Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 · черновая генерация текста для Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Англоязычная чат-модель LLaMA 3 на 7,5 млрд параметров, экстраполированная методом ExPO для улучшения соответствия ответов человеческим предпочтениям.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · ответы на вопросы на английском языке · создание инструктивных текстовых ответов

Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.

Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

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

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Дообученная на базе RoBERTa модель для классификации текста.

Подходит для: Присвоение тексту класса из заранее заданного набора меток · Классификация коротких текстовых последовательностей

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Дообученная на неизвестных данных модель RoBERTa для классификации текста.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · оценка тональности текста · распределение сообщений по категориям

Дообученная на неизвестном наборе данных модель RoBERTa для классификации текста.

Подходит для: Классификация коротких текстовых фрагментов · Автоматическая разметка текста по классам, соответствующим обучающему набору данных · Оценка тональности, если она входит в метки модели

Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели

Дообученная RoBERTa для классификации текста, оценённая на неописанном наборе данных.

Подходит для: классификация коротких текстовых сообщений · эксперименты с классификацией текста на основе RoBERTa · оценка качества модели на собственных размеченных данных

Слитая 70-миллиардная чат-модель Llama для творческих ролевых диалогов и отыгрыша персонажей.

Подходит для: ведение творческого ролевого чата · отыгрыш заданного персонажа в диалоге · генерация выразительных диалогов и прозы

Небольшая экспериментальная Llama-модель, обученная запоминать и генерировать исходный код Linux 1.0 для демонстрации влияния обучающих данных.

Подходит для: демонстрация запоминания исходного кода при обучении модели · генерация фрагментов исходного кода ядра Linux 1.0 · изучение связи лицензий обучающих данных и открытости моделей

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке