Medra — дообученная на медицинских данных модель Gemma 3 27B для клинических рассуждений, учебных разборов и структурирования медицинских заметок.

Подходит для: симуляция клинических рассуждений по описанию случая · анализ учебных медицинских случаев · структурирование заметок в формате SOAP

Дообученная текстовая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Uncensored для генерации менее ограниченных ответов с сохранением способностей к рассуждению.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чат-боте · пошаговое рассуждение по текстовым запросам · развёртывание локального чат-ассистента

Дообученная на Gemma 3n E4B мультимодальная медицинская модель для клинического рассуждения, обучения и подготовки документации.

Подходит для: подготовка дифференциального диагноза по описанию клинического случая · обсуждение стратегии обследования и лечения с врачебным контролем · разбор медицинских изображений

Дообученный мультимодальный медицинский ассистент для анализа клинических случаев, обучения и подготовки структурированных медицинских текстов.

Подходит для: разбор клинических случаев и диагностических сценариев · объяснение дифференциальной диагностики студентам-медикам · подготовка и структурирование SOAP-документации

Гибридная языковая модель NVIDIA с 120 млрд параметров предназначена для диалогов, рассуждений, длинного контекста и агентных приложений.

Подходит для: создание диалоговых чат-ботов · автоматизация обработки IT-заявок · построение агентных систем с вызовом инструментов

Дообученная Qwen3-32B, предназначенная для генерации ответов с рассуждениями по медицинским вопросам.

Подходит для: ответы на медицинские вопросы с пояснением хода рассуждений · разбор клинических задач и сценариев · подготовка учебных объяснений по медицине

Квантованная мультимодальная модель Qwen3.8-Flash-Next с abliteration для локального диалога, анализа изображений и генерации кода.

Подходит для: генерация и объяснение кода · решение задач из бенчмарков программирования · диалог с локально запущенной языковой моделью

Квантованная GGUF-сборка диалоговой Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated для локальной генерации текста и инструктивного общения.

Подходит для: локальный чат с инструктивной моделью · генерация ответов на английском языке · выполнение текстовых инструкций

Дообученный адаптер Hermes 3 на базе Llama 3.1 для диалоговой генерации текста с уменьшенным числом отказов.

Подходит для: диалоговый ассистент со свободной генерацией ответов · ответы на вопросы с низкой склонностью к отказам · генерация текста по инструкциям

GGUF BF16-кванты дообученной Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH для диалоговой генерации текста, рассуждений, программирования и творческого письма.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · помощь с программированием и объяснение кода · решение математических задач и рассуждения

Квантованная GGUF-сборка Qwen3.8-27B-Heretic-Uncensored-BF16 для диалогов и анализа изображений с текстовым ответом.

Подходит для: диалог с англоязычным ассистентом · ответы на вопросы по изображению · описание содержимого изображения

Мультимодальная GGUF-сборка Qwen3.8-27B-AEON для диалогов по тексту и изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с мультимодальным ассистентом · анализ визуального содержимого вместе с текстовыми инструкциями

Квантованная GGUF-сборка дообученной Qwen3.6 для диалоговой генерации текста, программирования и творческого письма.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · написание и продолжение художественных историй · создание сюжетов и сцен для художественного текста

GGUF-сборка дообученной Qwen3.6 MoE для диалоговой генерации текста и локального запуска.

Подходит для: диалог с локально запущенной языковой моделью · генерация и продолжение текста на английском · подготовка текста для дальнейшей обработки LLM

Модель семейства Llama для генерации текста и ролевых диалогов на бразильском португальском языке.

Подходит для: ролевые диалоги на бразильском португальском языке · генерация реплик для вымышленных персонажей · создание диалоговых сцен на португальском языке

Набор BF16-файлов GGUF для диалоговой генерации текста на базе DeepNemotron-3.5-Lightning-Beta-BF16.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание собственных квантов модели с помощью imatrix · локальный запуск текстовой модели в формате GGUF

Производная модели dphn/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b. Дообученная на базе Mistral Nemo разговорная модель для следования инструкциям, программирования и агентных задач с вызовом функций.

Подходит для: ответы на инструкции в диалоге · генерация и объяснение кода · решение математических текстовых задач

GGUF-сборка MiniMax-M2.7-abliterated для диалоговой генерации текста с вариантами квантования.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжений текста · локальный запуск языковой модели в формате GGUF

32-миллиардная модель Qwen2, собранная слиянием нескольких моделей для диалогов, генерации творческих текстов и сторителлинга.

Подходит для: написание рассказов и сцен · развитие сюжетов и творческих идей · диалоговое взаимодействие с языковой моделью

Дообученная компактная модель Llama 3.2 для диалогов и генерации более свободных ответов.

Подходит для: диалоги с менее ограниченными ответами · генерация ответов на открытые вопросы · написание черновиков и текстовых вариантов

Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B диалоговая модель для генерации текста с менее ограниченным поведением.

Подходит для: диалоговые ответы на сложные вопросы · генерация текста в свободном стиле · помощь с программированием

Дообученная 14-миллиардная модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen для диалогов и генерации текста с ослабленными ограничениями на ответы.

Подходит для: диалоговые ответы с ослабленными ограничениями · генерация текста по системному промпту · ответы на вопросы и развернутые объяснения

Дообученная 32-миллиардная языковая модель DeepSeek-R1 на базе Qwen2 для диалоговой генерации текста с ослабленными ограничениями на содержание.

Подходит для: диалоговые ответы с минимальными ограничениями на содержание · генерация текста и продолжение пользовательских запросов · проверка поведения модели при ослабленных защитных ограничениях

Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B диалоговая модель для генерации ответов с меньшим числом отказов.

Подходит для: создание чат-бота со свободным стилем ответов · генерация ответов на запросы с меньшим числом отказов · развертывание диалоговой модели с длинным контекстом