Дообученная 9-миллиардная модель OrionLLM для агентного программирования, работы с кодовыми базами и задач в терминале.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в проекте · многошаговое решение задач разработки в терминале

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Исследовательский вариант Qwen3-0.6B с архитектурой OASIS для генерации текста и изучения маршрутизации внимания между слоями.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · сравнение маршрутизации внимания между слоями · исследование механизмов attention sink

Диалоговая дообученная модель Qwen3.5 с 9,65 млрд параметров для рассуждений, научных и технических задач и помощи в исследованиях ИИ.

Подходит для: многошаговое решение научных задач · ответы на вопросы по исследованиям ИИ · технический анализ и решение инженерных задач

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных рабочих процессов разработки.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · понимание и изменение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.

Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding

Производная модели prism-ml/Bonsai-27B-mlx-1bit. Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

O2-9B-Preview — 9-миллиардная модель Ant International для агентного рассуждения, программирования и выполнения задач с инструментами и проверкой результатов.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · помощь в разработке и работе с репозиториями кода · анализ результатов запуска тестов и исправление ошибок

Экспериментальная объединённая модель Qwen3.5 на 9 млрд параметров для генерации кода, многошаговых рассуждений и агентных задач разработки.

Подходит для: генерация программного кода по описанию задачи · разбор и объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Квантованная сборка Spark-X2.5-4B для MLX и Apple Silicon предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.

Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · генерация текста и продолжение промптов · вызов инструментов в агентном сценарии

Разговорная модель семейства Qwen 3.5 на 9,65 млрд параметров, дообученная для многошаговых рассуждений, научных задач и диалога с поддержкой изображений.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · ответы на вопросы по естественным наукам · помощь в технических и научных исследованиях

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

Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.

Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента

Производная модели Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B. Крупная текстовая MoE-модель Qwen для диалогов, программирования, исследований и многошаговых агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · решение сложных задач в диалоге · исследовательский анализ и подготовка материалов

Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.

Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных

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

Модель на базе BioBERT классифицирует статьи PubMed по нескольким медицинским темам MeSH.

Подходит для: автоматическая индексация статей PubMed терминами MeSH · присвоение нескольким медицинским темам статье из аннотации · сортировка медицинской литературы по тематическим категориям

Текстовая чат-модель Ornith AI на 9 млрд параметров, изменённая для исследований безопасности и red teaming на Apple Silicon.

Подходит для: red teaming языковых моделей · проверка устойчивости систем безопасности к jailbreak-запросам · тестирование на проникновение с помощью текстового ассистента

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.0-9B. Плотная модель на 9 млрд параметров для агентного программирования, решения задач разработки и вызова инструментов.

Подходит для: решение задач программирования через терминальный агент · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач разработки с вызовом инструментов

Компактная базовая модель OuteAI на архитектуре LLaMA для генерации текста и дообучения под узкие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под узкую задачу · эксперименты с компактными языковыми моделями · базовая генерация текста

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста