Англоязычная диалоговая языковая модель Ai2 с 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, математических и общих задач.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалоговый помощник для общих запросов · решение математических задач

Occamy-1.0 — дообученная мультимодальная MoE-модель для длительных агентных задач, программирования и совместной работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных рабочих процессов с вызовом инструментов · написание и отладка кода через терминал · поиск и обработка информации в ходе агентной задачи

Англоязычная диалоговая модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, ответов на вопросы, математики и программирования.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · решение математических задач · генерация и помощь с программным кодом

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Экспериментальная 70-миллиардная чат-модель Llama 3 с модифицированными весами, уменьшающими склонность к отказам.

Подходит для: эксперименты с поведением диалоговой LLM · генерация ответов на запросы, отклоняемые исходной instruct-моделью · сравнение склонности к отказам до и после ортогонализации весов

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

Экспериментальная квантизированная MoE-модель Ornith для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · помощь агенту в написании кода · выполнение задач программирования с использованием инструментов

Дообученная методом OPSA модель Olmo-3-7B-Think для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, в частности математических.

Подходит для: решение математических задач и олимпиадных примеров · пошаговое рассуждение по текстовым вопросам · ответы на вопросы на английском языке

OLMoE-1B-7B-0125 — англоязычная MoE-языковая модель AllenAI для генерации текста и общих языковых задач.

Подходит для: генерация текста на английском языке · ответы на общие вопросы · подготовка и продолжение текстов

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

Производная модели amd/AMD-OLMo-1B. AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

Англоязычная диалоговая модель Ai2 с 31,7 млрд параметров для выполнения инструкций, математических задач, программирования и общих вопросов.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

OpenVLA-OFT — зрительно-языковая модель управления роботом, дообученная для манипуляционных задач LIBERO-Object.

Подходит для: предсказание действий робота по изображению сцены и текстовой инструкции · манипуляция объектами в задачах LIBERO-Object · генерация последовательности действий робота для симуляции

OLMo 2 с 1,3 млрд параметров — языковая модель для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и коротких текстов · ответы на текстовые запросы

Англоязычная модель AllenAI на 13,2 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, дообученная с использованием DPO.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · решение математических задач и задач на рассуждение · выполнение текстовых инструкций

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: ответы на инструкции и запросы на английском языке · диалоговая генерация текста · эксперименты с обучением RLVR по проверяемым наградам

Англоязычная чат-модель LLaMA 3 на 7,5 млрд параметров, экстраполированная методом ExPO для улучшения соответствия ответов человеческим предпочтениям.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · ответы на вопросы на английском языке · создание инструктивных текстовых ответов

Ola-7B — мультимодальная модель на базе Qwen2.5, которая анализирует текст, изображения, видео и аудио и отвечает текстом.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание содержания видео · ответы на вопросы по аудиовизуальным материалам

Lexi — дообученная диалоговая модель на базе Llama 3.1 8B Instruct, настроенная на генерацию ответов с меньшим числом отказов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · выполнение пользовательских инструкций · прототипирование чат-ботов с минимальными отказами

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная RLVR для генерации текста и задач по математике, коду и следованию инструкциям.

Подходит для: эксперименты с обучением RLVR на языковых моделях · генерация ответов на математические задачи · генерация и анализ программного кода

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для генерации диалогового текста и изучения обучения с подкреплением по проверяемым вознаграждениям.

Подходит для: генерация ответов на общие запросы в диалоге · создание англоязычных черновиков и пояснений · эксперименты с обучением языковых моделей методом RLVR

Исследовательский вариант Llama 3.2 1B с Softmax1 и AttentionResidual для генерации текста и изучения маршрутизации внимания между слоями.

Подходит для: генерация текста авторегрессионной языковой моделью · эксперименты с маршрутизацией между слоями трансформера · сравнение влияния attention sinks на языковую модель