Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Reward-модель Skywork на базе Llama 3.1 оценивает ответы диалоговых моделей, чтобы сравнивать и ранжировать их по предпочтительности.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование сгенерированных ответов

Извлечённый из Qwen3-TTS аудиоэнкодер ECAPA-TDNN, который создаёт 2048-мерные эмбеддинги голоса для повторного использования в синтезе речи и связанных задачах.

Подходит для: извлечение эмбеддинга говорящего из аудиозаписи · сохранение голосового представления для последующего синтеза речи · передача эмбеддинга голоса в Qwen3-TTS для клонирования голоса

Экспериментальная reward-модель на базе Llama 3.1 для оценки и сравнения ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-модели · сравнение двух вариантов ответа по предпочтительности · ранжирование ответов 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

Дообученная на Vicuna модель для оценки качества ответов больших языковых моделей и чат-ботов.

Подходит для: оценка качества ответов языковых моделей · сравнение ответов чат-ботов · автоматическое судейство в бенчмарках LLM

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Модель NVIDIA на базе Qwen3-8B сравнивает ответы языковых моделей и оценивает их качество для RLHF и тестирования.

Подходит для: сравнение двух ответов LLM на один запрос · ранжирование ответов по качеству · оценка генераций в конвейере RLHF

Аудиоэнкодер ECAPA-TDNN извлекает 1024-мерные эмбеддинги говорящего для клонирования голоса с моделями Qwen3-TTS.

Подходит для: извлечение эмбеддинга говорящего из аудиозаписи · подготовка голосового эмбеддинга для клонирования голоса в Qwen3-TTS · сохранение и повторное использование представления голоса без исходного аудио

Наградная модель на Gemma 2 27B, которая оценивает и сравнивает ответы языковых моделей по предпочтительности.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · оценка ответов при обучении языковой модели с обратной связью · отбор предпочтительных ответов из пар вариантов

Англоязычная модель эмбеддингов для сравнения контекстных значений слов и семантического поиска по тексту.

Подходит для: сопоставление контекстных значений слов · семантический поиск по предложениям и абзацам · поиск перефразировок

Квантизованный MLX-вариант мультимодальной модели Ornith 1.5 для агентного программирования, рассуждений и работы с текстом, изображениями и видео.

Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение агентных задач разработки с вызовом инструментов · ответы на вопросы по изображениям

Производная модели zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16. Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

Reward-модель Nexusflow на базе Llama 3 70B Instruct оценивает и помогает ранжировать ответы языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких ответов по предпочтительности · формирование сигналов вознаграждения для RLHF

Дообученная модель семейства LLaVA v1.5 на 7B для генерации текста и проведения бенчмарков языковых моделей.

Подходит для: оценка языковой модели на наборах бенчмарков · генерация текста на основе текстового запроса · сравнение результатов моделей на задачах рассуждения

14-миллиардная модель Aletheia на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B оценивает и ранжирует кандидатные решения задач программирования.

Подходит для: выбор корректного решения из нескольких вариантов кода · ранжирование решений задачи соревновательного программирования · оценка ответов генеративной модели для отбора кода

Производная модели crazyape777/fk-unconst-affine-5czsc2fc98-r938-vera-odpo-midrank-hibeta-soft. Экспериментальный чекпойнт на базе vera6/affine-5g4yy75zuz-t6, дообученный offline DPO для оценки рассуждений в дуэлях Reason v4.

Подходит для: участие в дуэльной оценке рассуждений Reason v4 · генерация рассуждений для Affine miner · сравнение вариантов ответов по оценке модели-учителя

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

Бинарный классификатор SigLIP2 для определения, создана ли иллюстрация генеративной моделью или человеком.

Подходит для: проверка иллюстраций на признаки AI-генерации · фильтрация набора изображений по предполагаемому происхождению · предварительная маркировка изображений как AI- или созданных человеком

MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до 1 млн токенов для диалогов по тексту и изображениям, анализа видео, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видео в диалоге · написание и отладка кода

Производная модели Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B. CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

Производная модели Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B. CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

14-миллиардная модель INSAIT для рассуждений и ранжирования кандидатных решений задач по программированию.

Подходит для: выбор корректного решения из нескольких вариантов кода · ранжирование решений задач соревновательного программирования · оценка кандидатных генераций кода в пайплайне RLHF или RLAIF

WaterSheep — англоязычная модель для ответов на вопросы о тексте в форматах классификации, выбора варианта, оценки по шкале и многометочной разметки с вероятностями.

Подходит для: классификация эмоций и тональности текста · модерация и выявление небезопасного или токсичного содержания · определение намерения пользователя по сообщению