Диалоговая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста, опубликованная в формате MLX bfloat16 для Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалога с текстовым ассистентом · генерация ответов на вопросы · подготовка черновиков и пояснений

Модель MRA на 151,8 млн параметров предсказывает замаскированные токены в последовательностях длиной до 512 токенов.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте · получение контекстных представлений токенов для NLP-пайплайнов · эксперименты с приближённым self-attention

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

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

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

AIN — арабско-английская мультимодальная модель MBZUAI для ответов на вопросы по изображениям, OCR и визуального анализа.

Подходит для: распознавание арабского и английского текста на изображениях · извлечение и понимание сведений из документов и таблиц · ответы на вопросы по медицинским изображениям

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

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

Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.

Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом

Frontis-MA1-35B — дообученная модель OpenMLE для генерации и итеративного поиска решений в задачах машинного обучения с обратной связью от исполнения кода.

Подходит для: создание кода для ML-экспериментов · улучшение программы по результатам её запуска · отладка ошибочного кода машинного обучения

Mara — компактная модель классификации и маршрутизации текстовых команд к зарегистрированным инструментам для локальных браузерных и встраиваемых агентных систем.

Подходит для: маршрутизация команд к функциям и инструментам агента · локальное управление устройствами умного дома по текстовой команде · вызов инструментов MCP из браузерного приложения

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров служит базой для генерации текста и последующего дообучения.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текстовых ответов · создание прототипа текстового ассистента

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

Базовая компактная причинная языковая модель M2R, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения и исследований.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под специализированные данные · исследование обучения языковых моделей на одном CPU-ядре · эксперименты с линейным и скользящим оконным вниманием

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости

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

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

Небольшая экспериментальная причинная языковая модель M2R для исследований генерации текста и обучения на ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на одном ядре CPU · изучение сочетания линейного и скользящего оконного внимания · исследование поведения небольшой причинной модели при генерации текста

Производная модели AndrewThompson1233/maba-v1.5-101m-test. Экспериментальная 96,5-миллионная языковая модель с гибридной рекуррентной и разреженной архитектурой для генерации текста и проверки архитектурных гипотез.

Подходит для: генерация текста в экспериментальных сценариях · проверка гибридной рекуррентной архитектуры языковой модели · сравнение разреженного внимания с линейной рекуррентной обработкой

Master-Yi-9B — диалоговая Llama-модель на 8,6 млрд параметров для генерации ответов и рассуждений в задачах по математике и программированию.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · объяснение и решение математических задач · помощь с задачами по программированию

Экспериментальная компактная модель Mistral для генерации текста и изучения влияния алгоритма Grokfast на обучение.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение влияния Grokfast на динамику обучения · генерация текста для исследовательских прототипов

Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.

Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных

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