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

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

Предварительная 27-миллиардная модель Ant International на базе Qwen3.5-27B для агентного рассуждения, работы с инструментами, программирования и автоматизации рабочих процессов.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с использованием инструментов · помощь в разработке и изменении кода в репозитории · запуск и исправление кода по результатам тестов

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

Чекпойнт на базе BERT для извлечения признаков, заявленный для дополнения кода на уровне репозитория и агентного использования инструментов.

Подходит для: извлечение признаков из входного текста · подготовка представлений кода для downstream-задач · экспериментальная проверка дополнения кода в репозитории

Titan-Math-Pro — BERT-модель для извлечения признаков текста, ориентированная на математические и логические задачи.

Подходит для: Получение векторных представлений математических задач · Извлечение признаков из текстов с доказательствами · Подготовка представлений задач для математической классификации

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

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

Модель на архитектуре BERT для извлечения признаков, которую README также описывает как ассистента для математических, логических и программных задач.

Подходит для: извлечение признаковых представлений текста · подготовка текстовых векторов для последующей обработки · ответы на математические вопросы в чат-сценариях

Компактная модель Nimbus для диалогов и следования инструкциям, хотя метаданные Hugging Face классифицируют её как модель извлечения признаков.

Подходит для: диалоговый ассистент на устройстве · следование инструкциям в коротких запросах · оценка текстовых признаков в задачах NLP

Helios-Reasoner-7B заявлена авторами как открытая модель для многошаговых рассуждений, но метаданные описывают её как BERT-модель для извлечения признаков.

Подходит для: эксперименты с извлечением признаков текста · оценка математических рассуждений по бенчмаркам · проверка логических и бытовых рассуждений по бенчмаркам

Vega-Instruct-13B описана как дообученная модель для следования инструкциям, чата и вызова функций, однако метаданные классифицируют её как BERT-модель извлечения признаков.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции в чате · вызов функций из диалога с моделью · математические и логические рассуждения

Производная модели yding03/Orion-Translate-XL. Orion-Translate-XL — модель семейства BERT, для которой README заявляет многоязычный перевод и рассуждение, а метаданные указывают извлечение признаков.

Подходит для: многоязычный перевод текста, заявленный в README · извлечение признаковых представлений текста · эксперименты с рассуждением и генерацией, описанные в README

Производная модели yding03/Cobalt-Safety-Guard. BERT-модель для извлечения признаков из текста, в карточке которой заявлен акцент на безопасности и калибровке отказов.

Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение признаков для последующей классификации · подготовка текстовых признаков для NLP-конвейера

BERT-модель для извлечения признаков в RAG-системах поиска знаний и ответов на вопросы с опорой на источники.

Подходит для: извлечение признаков для поиска документов в RAG · поиск знаний для ответов на вопросы с опорой на источники · подбор контекста для системы вопросно-ответного поиска

Производная модели yding03/Zephyr-Summarizer-3B. Модель, заявленная для абстрактивной суммаризации документов, диалогов и расшифровок, с метаданными архитектуры BERT и задачей feature-extraction.

Подходит для: Создание краткого пересказа документа · Суммаризация расшифровки разговора · Сжатие содержания диалога

Производная модели yding03/Lyra-Creative-Writer. Модель Lyra-Creative-Writer заявлена для создания связных длинных художественных текстов и управления стилем, но метаданные указывают на извлечение признаков BERT.

Подходит для: подготовка длинных художественных повествований · управление стилем творческого текста · оценка заявленных возможностей модели на тестах рассуждения

Модель семейства BERT, представленная как модель рассуждений, но классифицированная в метаданных Hugging Face для извлечения признаков.

Подходит для: извлечение признаков из текста для последующей обработки · эксперименты с математическим рассуждением · эксперименты с логическим рассуждением

Производная модели procedure2012/Titan-Math-Pro. Titan-Math-Pro — BERT-модель для извлечения признаков текста, ориентированная на математические и логические задачи.

Подходит для: Получение векторных представлений математических задач · Извлечение признаков из текстов с доказательствами · Подготовка представлений задач для математической классификации