Мультимодальная модель Swift 1.5 Qwen3.8-27B с изменёнными механизмами отказа для ответов на запросы, которые исходная версия отклоняет.

Подходит для: ответы на запросы, отклоняемые исходной моделью · диалоговые ответы на текстовые запросы · ответы на вопросы по изображениям

Модель Unsloth AI на архитектуре LLaMA для извлечения признаков из входных данных.

Подходит для: извлечение признаков моделью LLaMA

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

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

Мультимодальная модель LG AI Research на 33 млрд параметров для диалога, анализа изображений и понимания документов с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · извлечение и объяснение информации из документов · распознавание текста и структуры документов

Мультимодальная диалоговая модель на базе Swift-Qwen3.8-27B с изменённым поведением отказов для ответов на запросы и работы с изображениями.

Подходит для: ответы на запросы, которые исходная модель отклоняет · диалог с пользователем на текстовые темы · ответы на вопросы по изображениям

Экспериментальная компактная диалоговая языковая модель Textile Labs для изучения поведения при выборе поиска и использовании инструментов.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями, обученными с нуля · проверка выбора момента для поиска и формулирования поискового запроса · изучение отказов от ответов на неподтверждённые фактические вопросы

Мультимодальная модель Qwen3.8 на 27 млрд параметров для диалогов, рассуждений и агентных задач, модифицированная для снижения числа отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту и изображениям · решение сложных задач с пошаговым рассуждением · генерация и анализ программного кода

Экспериментальная англоязычная модель семейства Llama с активацией SwiGLU для генерации текста и изучения разреженных вычислений.

Подходит для: генерация англоязычного текста · исследование разреженности активаций SwiGLU · сравнение функций активации в языковых моделях

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.

Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding

SwissNeuron — мультимодальная дообученная модель Qwen3.8-27B для технических диалогов, анализа изображений, программирования и рассуждений.

Подходит для: ответы на технические вопросы в чате · анализ изображений по текстовому запросу · написание и разбор кода

Компактная английская причинная Transformer-модель для исследований малых языковых моделей, тестов с выбором ответа и ранжирования текста.

Подходит для: оценка вариантов ответа в тестах с выбором ответа · ранжирование продолжений по логарифмическому правдоподобию · сравнение релевантности документов по perplexity

16-битная MLX-конверсия JevK5 для локального диалога и оценки вероятностей вариантов ответа на компьютерах Apple Silicon.

Подходит для: оценка вероятностей вариантов ответа в вопросах с выбором · классификация ответов в формате «да/нет» · локальная оценка решений с типизированными вариантами

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

16-битная конверсия MiniCPM5-2B в MLX для локальной генерации текста и диалогов на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальный чат-ассистент на Mac с Apple Silicon · генерация ответов и продолжение текста · диалоговое взаимодействие с длинной историей

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с намеренно удалённым поведением отказа, предназначенная для диалога, анализа изображений и исследований безопасности.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · анализ изображений в исследовательских экспериментах

16-битная MLX-конверсия диалоговой модели JackFram/decider-2b для локальной генерации текста на компьютерах Apple Silicon.

Подходит для: локальный многоходовый чат-ассистент · генерация ответов и продолжений текста · дополнение кода в локальной среде разработки

Компактная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: сравнение архитектур небольших языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоке SwiGLU · анализ внутренних представлений языковой модели

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 3 8B Instruct для изучения влияния сжатия и перестановки параметров на безопасность ответов.

Подходит для: Сравнение безопасности ответов сжатых языковых моделей · Оценка успешности атак на чат-модель по тестам безопасности · Изучение влияния Swift-SVD-сжатия на поведение ассистента

16-битная конверсия SmolLM3-3B для генерации текста и диалогов на компьютерах Apple Silicon с MLX.

Подходит для: диалоговый помощник на Mac с Apple Silicon · генерация текста локально на устройстве Apple Silicon · оценка и исследование языковой модели в MLX

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 Chat, сжатый Swift-SVD и восстановленный LoRA для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность.

Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · оценка восстановления поведения после сжатия весов · измерение устойчивости к атакам на генерацию вредных ответов

Экспериментальная сжатая и восстановленная LoRA-модель Mistral-7B-Instruct-v0.2 для изучения компромиссов между сжатием и безопасностью генерации текста.

Подходит для: сравнение защитного поведения модели до и после сжатия · оценка устойчивости диалоговой модели к вредоносным запросам · измерение компромисса между полезностью и безопасностью ответов