Экспериментальная небольшая языковая модель Racore для прототипирования обработки заказов с оплатой при получении на египетском арабском языке.

Подходит для: прототипирование структурирования событий заказа в состояние доставки · эксперименты с оценкой риска возврата заказа · эксперименты с маршрутизацией заказов интернет-магазина

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

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

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

Экспериментальная мультимодальная модель Qwen, полученная слиянием нескольких чекпойнтов для профессиональных исследований безопасности ИИ и анализа рисков злоупотребления.

Подходит для: оценка риска содействия преступлениям со стороны ИИ · red teaming мультимодальных языковых моделей · анализ потенциально вредоносных ответов в рамках исследований безопасности

Reward-модель Skywork на базе Llama 3.1 оценивает ответы диалоговых моделей, чтобы сравнивать и ранжировать их по предпочтительности.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование сгенерированных ответов

Экспериментальная мультимодальная модель Qwen3.5 для профессиональных исследований рисков злоупотребления ИИ, red teaming и оценки безопасности.

Подходит для: оценка рисков содействия преступной деятельности моделями ИИ · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · анализ сценариев злоупотребления ИИ для исследований безопасности

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Экспериментальная мультимодальная модель XORTRON для контролируемого изучения рисков злоупотребления ИИ, анализа угроз и red teaming.

Подходит для: оценка ответов ИИ в сценариях потенциального криминального злоупотребления · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · исследование угроз, связанных с применением ИИ в преступной деятельности

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

Экспериментальная мультимодальная модель XORTRON для исследований и оценки рисков преступного применения ИИ в диалоговых и визуальных сценариях.

Подходит для: оценка рисков содействия преступлениям со стороны ИИ · редтим-тестирование мультимодальной модели в сценариях злоупотреблений · исследование угроз и моделей преступного применения ИИ

Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

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

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

VEJI-V2 — многоязычная модель структурированного выбора ответа из заданных кандидатов по контексту и типизированному вопросу.

Подходит для: маршрутизация обращений по тексту запроса · классификация намерений с выбором из заданных меток · извлечение ответа из контекста среди кандидатов

Rax 4.5 — мультимодальная модель на 2 млрд параметров для диалогов с изображениями, визуальных задач и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · диалог с вызовом внешних инструментов

RoBERTa-large, дообученная на RACE для ответов на вопросы по тексту с выбором из нескольких вариантов.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту с выбором варианта · решение заданий на чтение с пониманием · оценка ответов в тестах по английскому языку

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Экспериментальная reward-модель на базе Llama 3.1 для оценки и сравнения ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-модели · сравнение двух вариантов ответа по предпочтительности · ранжирование ответов языковой модели

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

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC