RoBERTa-модель, дообученная на Python-коде для восстановления замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в Python-коде · оценка сходства Python-кода в CodeBERTScore · подготовка представлений Python-кода для downstream-задач

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

RoBERTa-модель, дообученная на JavaScript-коде для предсказания замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: заполнение пропусков в JavaScript-коде · получение оценок CodeBERTScore для JavaScript-кода · сравнение программных фрагментов с помощью модели языкового моделирования

Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

RoBERTa-модель, дообученная на Java-коде для восстановления пропущенных токенов и использования в CodeBERTScore.

Подходит для: восстановление замаскированных фрагментов Java-кода · оценка сходства сгенерированного Java-кода в CodeBERTScore · анализ Java-кода с помощью представлений, обученных на исходном коде

Производная модели nex-agi/Nex-N2-mini. Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

RoBERTa-модель, дообученная на C++ для заполнения пропусков в коде и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: заполнение пропусков в исходном коде C++ · оценка сходства фрагментов C++ для CodeBERTScore · предсказание токенов при анализе кода C++

Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.

Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2

Англоязычная модель GPT-NeoX от EleutherAI для исследовательского изучения генерации текста и влияния нефильтрованных данных предобучения на знания и безопасность LLM.

Подходит для: сравнение нефильтрованного предобучения с обучением на отфильтрованных данных · оценка знаний модели на структурированных бенчмарках · исследование обучения и динамики развития языковой модели

Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Производная модели nex-agi/Nex-N2-mini. Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

Мультиязычная мультимодальная модель на базе Qwen2-7B-Instruct для диалогов, генерации текста и работы с изображениями.

Подходит для: создание мультиязычного чат-бота · ответы на вопросы по изображениям · описание визуальных сцен текстом

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

NucEL — компактная геномная модель для извлечения представлений ДНК и дообучения на задачах классификации геномных последовательностей.

Подходит для: извлечение эмбеддингов последовательностей ДНК человека · классификация регуляторных элементов генома · предсказание связывания факторов транскрипции

Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Небольшая англоязычная модель GPT-NeoX для экспериментов по интерпретируемости и изучения генерации текста.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · анализ влияния дедупликации обучающих данных

GPT-2, дообученная на WikiText-103 для продолжения текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: генерация продолжения текста в стиле WikiText-103 · оценка качества языковой модели на WikiText-103 · эксперименты с нейросимвольным поиском при языковом моделировании

RoBERTa-модель, дообученная на C-коде для восстановления замаскированных токенов и применения в CodeBERTScore.

Подходит для: восстановление замаскированных фрагментов кода на C · оценка сходства кода с помощью CodeBERTScore · предсказание пропущенных токенов в исходном коде на C

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

Англоязычная модель EleutherAI на базе GPT-NeoX для исследований и экспериментов с генерацией текста и интерпретируемостью языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения языковых моделей на контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров при одинаковых обучающих 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

Черновая модель EAGLE-3 для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста моделью Llama 3.3 70B Instruct.

Подходит для: ускорение генерации ответов разговорным ассистентом на Llama 3.3 70B · ускорение вывода Llama 3.3 70B при инференсе через vLLM · ускорение генерации кода базовой моделью Llama 3.3 70B

Разреженная модель OpenSearch кодирует документы и запросы в векторы для эффективного поиска по текстовой коллекции.

Подходит для: поиск документов по запросу в OpenSearch · поиск по коллекции научных статей · семантический поиск по базе знаний

diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact