Self-RAG — модель семейства Llama для генерации ответов с адаптивным поиском, рефлексией и оценкой найденных фрагментов.

Подходит для: генерация ответов на пользовательские запросы с предоставленными фрагментами документов · ответы на вопросы с опорой на результаты поиска · оценка релевантности найденных фрагментов

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

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

Self-RAG Llama2 13B — языковая модель для генерации ответов с адаптивным поиском и самокритикой с помощью токенов рефлексии.

Подходит для: генерация ответов на пользовательские вопросы с поиском по источникам · адаптивный вызов поисковой системы во время генерации · оценка релевантности найденных фрагментов

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Большая гибридная языковая модель NVIDIA для диалога, длинного контекста, рассуждений и сложных агентных задач.

Подходит для: создание AI-агентов для многошаговых рабочих процессов · ответы на вопросы по большим документам и кодовым базам · разработка чат-ботов с поддержкой нескольких языков

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

Китайская 7-миллиардная модель Self-RAG на базе Baichuan2-7B-Chat для генерации ответов с опорой на текстовые фрагменты и саморефлексией.

Подходит для: ответы на вопросы по предоставленным фрагментам китайской Википедии · генерация китайских ответов с использованием контекста из документов · эксперименты с подходом Self-RAG и токенами саморефлексии

Вариант OpenAI gpt-oss-120b с Eagle3-модулями для ускоренной генерации текста в чат-ботах, AI-агентах и RAG-системах.

Подходит для: создание чат-бота с ответами на инструкции · разработка AI-агента для многошаговых задач · ответы на вопросы по документам в RAG-системе

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

Компактная англоязычная модель NVIDIA для диалогов, ответов по документам в RAG и вызова функций.

Подходит для: создание ответов для ролевых диалогов и игровых персонажей · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · вызов функций и инструментов из диалогового приложения

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

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

Плотная языковая модель NVIDIA для диалоговой генерации текста с авторегрессионным, диффузионным и self-speculation режимами декодирования.

Подходит для: создание чат-бота с генерацией ответов · ускорение генерации текста при инференсе · параллельное черновое декодирование с авторегрессионной проверкой

Модель IBM для выявления рисков и проверки обоснованности ответов в диалогах, RAG-системах и агентных сценариях.

Подходит для: фильтрация вредоносных запросов пользователей · проверка ответов чат-бота на небезопасное содержание · оценка релевантности найденных RAG-документов

xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний

Сжатая и квантованная NVIDIA языковая модель для диалога, рассуждений, кода и агентных систем с длинным контекстом.

Подходит для: создание чат-ботов и диалоговых помощников · построение RAG-систем для ответов по документам · разработка ИИ-агентов и мультиагентных систем

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода

Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.

Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей

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 авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Спекулятивная модель Red Hat для ускорения текстовой генерации Llama 3.1 8B Instruct с помощью EAGLE-3 и vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов в чат-сервисе на базе Llama 3.1 · ускорение генерации текста через vLLM · снижение задержки при обслуживании запросов /chat/completions

Исследовательская MoE-модель Apple, дообученная методом само-дистилляции для генерации кода и диалогового выполнения инструкций.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · диалоговая помощь с программированием · выполнение инструкций на естественном языке