Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.
Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением
Дообученная на ролевых предпочтениях модель Mistral для генерации англоязычных диалогов и ответов в ролевом чате.
Подходит для: ведение ролевого диалога на английском языке · генерация ответов персонажа в интерактивном чате · создание диалоговых сцен и ролевых реплик
Производная модели fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4. Дообученная компактная модель Llama для генерации текста и диалогового общения.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание продолжений текста · разработка диалогового прототипа
Производная модели fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4. Дообученная компактная модель Llama для генерации текста и диалогового общения.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание продолжений текста · разработка диалогового прототипа
Компактная англоязычная чат-модель на основе TinyLlama для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: создание ответов в текстовом чат-боте · ведение ролевых диалогов · генерация англоязычного текста
Компактная модель Vaayu для локальной генерации структурированных вызовов инструментов в агентных системах и интеграциях MCP.
Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схеме · передача аргументов инструментам через JSON-RPC · подключение локальных MCP-серверов к агенту
Небольшая языковая модель Vaayu, обученная с нуля для локальной генерации структурированных вызовов инструментов и интеграции через MCP.
Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схемам · формирование JSON-RPC запросов для локальных сервисов · подключение языковой модели к MCP-серверам
Объединённая разговорная модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста и рассуждений.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация связных текстовых ответов · рассуждение над текстовыми запросами
Слияние двух моделей Mistral Nemo на 12,1 млрд параметров для генерации диалогов, рассуждений, ролевых и художественных текстов.
Подходит для: ведение диалогов с языковой моделью · генерация художественных текстов · ролевая игра с ИИ
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
Дообученная разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов.
Подходит для: ведение текстового диалога · генерация ответов в чате · создание черновиков текста
Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API
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
Компактная англоязычная модель Sweaterdog для диалогового управления игровыми сценариями Minecraft через Mindcraft.
Подходит для: диалоговое управление персонажем в Minecraft через Mindcraft · выполнение игровых инструкций в Minecraft · генерация текстовых ответов игрового агента
Дообученная модель SDXL для дорисовки и редактирования изображений по текстовому запросу.
Подходит для: замена или дорисовка области изображения по текстовому описанию · удаление объектов с заполнением освободившегося участка · редактирование фона или отдельных деталей изображения
Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалога и генерации текста по инструкциям с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текстов по инструкциям · черновики и переписывание текстов
Дообученная англоязычная модель на базе Hermes 3 / Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация продолжений текста
Слитая модель Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ролевых диалогов со свободным стилем ответов.
Подходит для: генерация ролевых диалогов · написание художественных сцен и историй · свободное продолжение текста
Слитая на основе Llama текстовая модель для диалоговой генерации, в частности художественных историй и продолжений текста.
Подходит для: генерация художественных рассказов по заданной идее · продолжение начатой истории · создание диалоговых сцен для художественного текста
Производная модели fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4. Дообученная компактная модель Llama для генерации текста и диалогового общения.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание продолжений текста · разработка диалогового прототипа
Объединённая модель Llama для диалоговой генерации текста, творческого письма и ролевых сценариев, включая NSFW-сценарии.
Подходит для: ведение диалогов с чат-ботом · написание творческих текстов · разыгрывание ролевых сценариев
Англоязычная дообученная модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.
Подходит для: ответы на англоязычные инструкции · создание диалогового помощника · генерация англоязычного текста
Разговорная модель Llama на 7,3 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов, полученная слиянием двух моделей методом SLERP.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов в чат-боте · создание текстовых ответов по запросу
Слитая модель Llama на 7,3 млрд параметров для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции.
Подходит для: ответы на пользовательские запросы в чате · генерация текста по инструкциям · ведение диалогов с вызовом инструментов