Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.

Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других 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

GGUF-версия дообученной модели gpt-oss-20b-Coding-Distill для диалоговой генерации кода и ответов с рассуждениями.

Подходит для: генерация и доработка программного кода · помощь при решении задач по программированию · получение ответов на вопросы, требующие рассуждений

Базовая англо-японская модель на 11,9 млрд параметров для генерации текста и последующей адаптации, созданная слиянием моделей PLaMo.

Подходит для: генерация текста на английском языке · генерация текста на японском языке · дообучение языковой модели под прикладную задачу

Производная модели midorin-Linux/gpt-oss-20b-Coding-Distill-GGUF. GGUF-версия дообученной модели gpt-oss-20b-Coding-Distill для диалоговой генерации кода и ответов с рассуждениями.

Подходит для: генерация и доработка программного кода · помощь при решении задач по программированию · получение ответов на вопросы, требующие рассуждений

Экспериментальная базовая MoE-модель на 1 млрд параметров для продолжения текста и исследований языкового моделирования.

Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · эксперименты с базовыми языковыми моделями MoE · оценка архитектуры с чередованием Gated DeltaNet и плотного внимания

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

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