Многоязычная инструкционная Llama-модель на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на официальных языках ЕС.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции на европейских языках · составление и редактирование текстов на языках ЕС · многоязычный чат для образовательных задач

Мультиязычная модель с настройкой на инструкции для диалогов и генерации текста на языках Европейского союза.

Подходит для: ответы на вопросы и диалоги на европейских языках · составление и перефразирование текстов на немецком и английском · суммаризация документов на поддерживаемых языках

Мультиязычная инструкционная LLM на 7,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций на языках ЕС.

Подходит для: ответы на вопросы на европейских языках · многоязычный чат и выполнение инструкций · суммаризация документов на языках ЕС

Производная модели Jinx-org/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей

Экспериментально прореженная и упакованная в GGUF версия gpt-oss-20b для локального диалогового инференса через Xyntetik Runner.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на компьютере с ограниченной памятью · эксперименты с прореживанием экспертов в MoE-моделях · оценка качества сокращённых версий gpt-oss-20b

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой gpt-oss-120b с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента на инструкции · ускорение генерации в RAG-системе

Базовая многоязычная языковая модель OpenBuddy на 66,6 млрд параметров для дальнейшего дообучения специализированных чат-моделей.

Подходит для: дообучение на предметной области · создание специализированного чат-бота · адаптация языковой модели к внутренним диалоговым данным

Базовая модель OpenGPT-X на 7,5 млрд параметров для генерации текста на европейских языках.

Подходит для: генерация и продолжение текста на европейских языках · создание мультиязычных приложений для аудитории стран Европы · подготовка текстовых черновиков на нескольких языках ЕС

GGUF-сборка диалоговой модели Ornith-1.5-35B-A3B с исправленной MTP-головой для генерации текста и спекулятивного декодирования.

Подходит для: диалоговая генерация текста · ускорение вывода через спекулятивное декодирование · локальный запуск языковой модели в llama.cpp

Пакет GGUF-слоёв gpt-oss-20b для локальной и распределённой генерации текста и диалогов через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · распределённая генерация текста на нескольких компьютерах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Пакет слоёв GGUF GLM-5.1-UD-Q4_K_XL предназначен для распределённого локального запуска чат-модели на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких машинах · обслуживание запросов через OpenAI-совместимый Chat Completions API

Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей

Компактная авторегрессионная модель OpenLM на 1,4 млрд параметров для генерации текста и экспериментов общего назначения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка perplexity на текстовых корпусах

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

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

Черновая EAGLE-3-модель для спекулятивного декодирования gpt-oss-20b, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации текста с gpt-oss-20b · спекулятивное декодирование в vLLM · ускорение ответов чат-модели

Мультиязычная авторегрессионная модель на 3,3 млрд параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.

Подходит для: генерация и продолжение текста на разных языках · few-shot оценивание вариантов ответа в языковых задачах · проверка понимания текста с помощью промптов

Конверсия модели fairseq/XGLM на 6,7 млрд параметров для генерации английского текста и языковых бенчмарков.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · подготовка текстовых ответов на английском · оценка модели на бенчмарке ARC

Вспомогательный модуль NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию gpt-oss-120b, предлагая один токен-кандидат для проверки при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-боте на базе gpt-oss-120b · повышение пропускной способности сервиса на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента

Мультиязычная авторегрессионная модель XGLM для генерации текста и few-shot-экспериментов на множестве языков.

Подходит для: генерация текста на разных языках · few-shot-генерация по примерам · zero-shot-оценка языковых задач

Спекулятивная модель EAGLE-3 от Red Hat предлагает токены-кандидаты для ускорения генерации openai/gpt-oss-120b в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов gpt-oss-120b в vLLM · повышение пропускной способности чат-сервера на базе gpt-oss-120b · спекулятивное декодирование запросов через chat completions

Промежуточная 34-миллиардная MoE-модель OpenMoE для генерации текста и изучения обучения архитектуры Mixture-of-Experts.

Подходит для: изучение динамики обучения MoE-моделей · эксперименты с архитектурой Mixture-of-Experts · генерация текста в исследовательских экспериментах

Квантизированная MoE-модель Laguna-XS.2 для агентного программирования и генерации кода на компьютерах Apple Silicon.

Подходит для: генерация и продолжение кода · помощь агенту в многошаговой разработке ПО · ответы на вопросы по программированию в диалоге

Spark-X2.5-4B — дообученная компактная многоязычная языковая модель для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками