Компактная языковая модель DeepSeek, дообученная на примерах рассуждений для генерации текста и решения задач по математике и программированию.

Подходит для: пошаговое решение математических задач · объяснение хода решения сложных вопросов · генерация и разбор кода

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.

Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C

Nanuq-R1 9B — экспериментальная модель Delta-Vector для творческого письма и ролевых диалогов с улучшенным следованием инструкциям.

Подходит для: ролевые диалоги с заданным персонажем · написание художественной прозы по системному промпту · продолжение повествования в интерактивной истории

R-4B — дообученная мультимодальная модель для диалогов, визуальных вопросов и ответов и задач рассуждения с адаптивным выбором режима ответа.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · мультимодальные диалоги · решение математических задач

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Компактная модель Moirai-1.1-R для прогнозирования временных рядов, улучшенная для годовых и квартальных данных.

Подходит для: прогнозирование годовых временных рядов · прогнозирование квартальных показателей · оценка моделей на наборах Monash

Гибридная языковая модель NVIDIA на 12 млрд параметров для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: ответы и диалоги в чат-ботах · рассуждение над сложными математическими задачами · генерация и объяснение программного кода

Русско-английская дообученная модель Mistral с 12,1 млрд параметров для диалога, генерации текста и ответов по документам в режиме grounded RAG.

Подходит для: ответы на вопросы по предоставленным документам · поиск релевантных документов для ответа в RAG-системе · суммаризация текстов

Nori — компактная табличная модель Synthefy для регрессии по размеченным примерам в контексте без дообучения на каждой задаче.

Подходит для: прогноз числовых показателей по табличным данным · оценка значений целевой переменной на новых строках таблицы · быстрый запуск регрессии без обучения отдельной модели

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Moirai-1.0-R-Large — предварительно обученный Transformer от Salesforce для прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов.

Подходит для: прогнозирование временных рядов · прогнозирование нескольких целевых показателей одновременно · учёт известных на горизонте прогноза ковариат при построении прогноза

FlowState от IBM Research — компактная модель для прогнозирования временных рядов без дообучения с адаптацией к разным временным масштабам.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим данным · прогнозирование показаний датчиков и телеметрии · прогнозирование нагрузки и потребления по временным рядам

RoBERTa Large, дообученная для классификации текстовых пар по логическому следованию, нейтральности и противоречию.

Подходит для: проверка, противоречит ли ответ заданному утверждению · классификация отношений между гипотезой и посылкой · проверка согласованности текстовых утверждений

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Табличная модель Synthefy с 29,2 млн параметров предсказывает числовые значения в задачах регрессии по нескольким размеченным строкам в контексте.

Подходит для: регрессия по малым и средним табличным данным · предсказание целевых значений для новых строк без обучения отдельной модели · быстрая оценка регрессионной модели на нескольких размеченных примерах

Модель IBM на базе PatchTST-FM для zero-shot прогнозирования временных рядов с вероятностными оценками и одновременным заполнением пропусков.

Подходит для: zero-shot прогнозирование временных рядов · построение вероятностных прогнозов по квантилям · заполнение пропусков во временном ряду

PatchTST-FM-r1 — модель IBM Research для прогнозирования временных рядов с оценкой квантилей и одновременным заполнением пропусков.

Подходит для: прогнозирование будущих значений временного ряда · вероятностный прогноз с диапазонами по квантилям · заполнение пропусков в истории ряда одновременно с прогнозом

Модель Salesforce для прогнозирования временных рядов, улучшенная для годовых и квартальных данных.

Подходит для: прогнозирование годовых временных рядов · прогнозирование квартальных показателей · сравнение качества прогнозов на наборах данных Monash

Компактная предобученная модель IBM Research для прогнозирования многомерных временных рядов с минутной и часовой частотой.

Подходит для: Прогнозирование нескольких временных рядов на 96 точек вперёд · Получение прогноза временного ряда без дополнительного обучения · Дообучение модели на небольшом наборе целевых временных рядов

Nori-100M — табличная модель Synthefy для регрессии по нескольким размеченным примерам в контексте, без отдельного обучения под задачу.

Подходит для: прогноз числового показателя по строкам таблицы · регрессия на небольших табличных наборах без дообучения · получение прогнозов для новых строк по нескольким размеченным примерам

Наградная модель InternLM2 на 1,7 млрд параметров для оценки, сравнения и ранжирования ответов диалоговых моделей по предпочтительности.

Подходит для: оценка предпочтительности ответа чат-бота · сравнение двух вариантов ответа языковой модели · ранжирование нескольких ответов для выбора лучшего