Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH

Magma-8B — мультимодальная агентная модель для понимания визуальной среды, навигации по интерфейсам и планирования действий робота.

Подходит для: навигация по пользовательским интерфейсам по скриншотам и текстовым инструкциям · планирование манипуляций робота с объектами · управление агентом в игровых средах

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

Экспериментальная гибридная языковая модель для англоязычных диалогов с готической персоной и устойчивым стилем общения.

Подходит для: ведение ролевых диалогов в готическом стиле · генерация атмосферных эмпатичных ответов · поддержание заданной персоны в многоходовом чате

Экспериментальная гибридная разговорная модель для генерации текста с соблюдением персоны и многоходовым рассуждением.

Подходит для: создание диалогового ассистента с заданной персоной · поддержание последовательного стиля в многоходовом диалоге · экспериментальная оценка генерации ответов

FP8-квантизированная версия Qwen3-235B-A22B для диалогов, агентных систем, чат-ботов и RAG-приложений.

Подходит для: развёртывание чат-бота на локальной инфраструктуре NVIDIA · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · создание ИИ-агента с вызовом инструментов

Экспериментальная англоязычная диалоговая модель для исследовательских сценариев поддержки по вопросам психического здоровья.

Подходит для: генерация диалоговых ответов на темы психического здоровья · экспериментальная оценка небольших языковых моделей для поддерживающих диалогов · создание исследовательского прототипа терапевтического чат-бота с контролем специалиста

Корейская дообученная Llama-модель для генерации ответов с обоснованиями в многошаговых задачах MuSR и исследовательской оценки устойчивости рассуждений.

Подходит для: Решение многошаговых числовых задач по экономическим данным на корейском языке · Решение расчётных задач по спортивным данным на корейском языке · Оценка устойчивости ответов при изменении формата вопроса

Процессная reward-модель на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждений и отбора сгенерированных математических решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · ранжирование кандидатов ответов, сгенерированных Mistral · best-of-N отбор решений на задачах GSM8K

Дообученная диффузионная языковая модель LLaDA-8B для генерации текста и решения математических задач GSM8K.

Подходит для: решение математических текстовых задач GSM8K · генерация пошаговых математических рассуждений · оценка методов обучения диффузионных языковых моделей

Дообученная модель RLHFlow для оценки и отбора ответов, в том числе решений математических задач.

Подходит для: оценка качества нескольких сгенерированных решений GSM8K · отбор математического ответа из большого числа кандидатов · ранжирование ответов Deepseek по ожидаемому качеству

Корейская дообученная версия A.X-3.1-Light для генерации ответов с обоснованиями на многошаговых числовых задачах MuSR.

Подходит для: оценка рассуждений на многошаговых вычислительных задачах на корейском языке · решение задач с числовыми данными из экономики и спорта · генерация ответа с текстовым обоснованием выбранного варианта

Дообученная методом GRPO языковая модель Qwen3 на 507,9 млн параметров для решения математических задач с текстовым рассуждением.

Подходит для: решение задач GSM8K с пошаговым рассуждением · решение задач из математического набора MATH · генерация математического ответа в формате с тегом <answer>

Mistral Medium 3 — корпоративная языковая модель Mistral AI для рассуждений и мультимодальных задач с низкими эксплуатационными затратами.

Подходит для: решение задач на рассуждение · использование мультимодальных возможностей в корпоративных сценариях · развёртывание языковой модели с ограничением затрат