Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
MoA-100M — экспериментальная авторегрессионная модель на архитектуре со смешанными метрическими механизмами внимания для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование метрического внимания в языковых моделях · генерация и продолжение коротких текстов
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.
Подходит для: написание и отладка программного кода · анализ логов и поиск причин сбоев в системах · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
MAI-UI-8B — модель Tongyi-MAI для понимания экранов и навигации GUI-агентов по мобильным интерфейсам.
Подходит для: поиск элементов управления на скриншоте приложения · навигация GUI-агента по мобильному приложению · выполнение текстовых инструкций через графический интерфейс
Квантованная версия MiniMax-M2.7 для Apple Silicon с изменёнными механизмами отказа, предназначенная для генерации текста, диалога и рассуждений.
Подходит для: диалог с текстовым помощником на Mac с Apple Silicon · генерация развёрнутых ответов с рассуждениями · анализ вопросов и подготовка ответов по тексту
Квантованная и сокращённая MoE-версия MiniMax M2 для диалоговой генерации текста и кода на Apple Silicon.
Подходит для: написание и дополнение кода · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · решение задач программирования по описанию
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro. Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов
Небольшая англоязычная MoE-модель, созданная с нуля для генерации текста, диалогов и изучения предобучения.
Подходит для: изучение влияния этапов предобучения на языковую модель · эксперименты с маршрутизацией экспертов MoE · тестирование генерации короткого текста на английском
Квантизированная MoE-модель Laguna-XS.2 для агентного программирования и генерации кода на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: генерация и продолжение кода · помощь агенту в многошаговой разработке ПО · ответы на вопросы по программированию в диалоге
Корейская Llama-модель на 6,8 млрд параметров для генерации ответов с рассуждениями в многошаговых вычислительных задачах MuSR.
Подходит для: решение многошаговых вычислительных задач на корейском языке · генерация ответа с пояснением для задач по экономике и спорту · оценка корейских языковых моделей на задачах рассуждения MuSR
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
MoMA — мультимодальная модель на основе LLaVA-7B для исследований персонализации изображений.
Подходит для: исследование персонализации генерации изображений · эксперименты с мультимодальными моделями для персонализированных изображений · изучение новых слоёв внимания в задачах персонализации изображений
Компактная базовая M2R-модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения, а не свободной генерации.
Подходит для: дообучение компактной языковой модели под предметную область · эксперименты с обучением LLM на CPU · исследование маршрутизации экспертов в MoE-модели
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Экспериментальная миниатюрная MoE-модель для исследований генерации текста и проверки архитектуры DeepSeek-V3 на простых математических данных.
Подходит для: эксперименты с миниатюрными MoE-архитектурами · изучение Multi-head Latent Attention на CPU · генерация текста на математических примерах GSM8K
Дообученная wav2vec 2.0 модель для распознавания речи и преобразования аудио в текст.
Подходит для: транскрибирование английской речи учащихся · преобразование аудиозаписей речи в текст · эксперименты с распознаванием речи на базе wav2vec 2.0
Японская инструкционная модель на базе Qwen2.5-7B для диалоговой генерации текста и ответов на текстовые запросы.
Подходит для: ответы на вопросы на японском языке · диалоговый ассистент на японском языке · выполнение текстовых инструкций
Японско-ориентированная многоязычная GPT-NeoX-модель на 13,9 млрд параметров для генерации текста и решения языковых задач.
Подходит для: генерация текста на японском языке · ответы на вопросы по японским текстам · оценка тональности японских отзывов
Японско-английская инструкция-дообученная GPT-NeoX-модель для генерации текста и выполнения текстовых инструкций.
Подходит для: ответы на инструкции на японском языке · ответы на инструкции на английском языке · генерация японского текста
Jazari-4B-SFT-TR — дообученная на турецком модель Qwen3.5 для диалогов, классификации и анализа системных журналов.
Подходит для: классификация системных журналов Linux · анализ первопричин сбоев по логам · подготовка рекомендаций по действиям для мониторинга системы