Экспериментальный распределённый GGUF-пакет модели inkling для локального мультимодального диалога и обработки изображений через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск мультимодального чат-ассистента · ответы на вопросы по загруженным изображениям · распределённый вывод модели на нескольких машинах

Shining Valiant 2 — дообученная чат-модель на базе Llama 3.1 70B для технических вопросов, научных знаний и структурированных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по физике, химии и биологии · разбор инженерных и технических задач · объяснение концепций информатики и теории информации

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

Компактная модель на базе GPT-2, которая играет в шахматы, последовательно генерируя ходы в нотации SAN.

Подходит для: Игра в шахматы против языковой модели · Генерация следующего шахматного хода в SAN · Создание лёгкого шахматного агента для экспериментов

ShiningValiant3 — компактная дообученная модель Qwen3 для научных и общих рассуждений, задач по ИИ, кода и диалогов.

Подходит для: обсуждение научных вопросов и объяснение научных концепций · решение задач по математике и естественным наукам · помощь в проектировании систем и приложений на базе ИИ

Пакет квантованных GGUF-слоёв Inkling-Small для локального и распределённого мультимодального инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с моделью Inkling-Small · ответы на вопросы по изображениям · запуск модели на нескольких машинах, если она не помещается на одном хосте

Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention

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

Производная модели fla-hub/gsa-1.3B-100B. Модель GSA с 1,5 млрд параметров для генерации текста и эффективного моделирования последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с линейным моделированием последовательностей · исследование архитектуры Gated Slot Attention

Производная модели open-thoughts/OpenThinker-7B. OpenThinker-7B — дообученная на OpenThoughts-114k модель Qwen2.5 для диалогов, математических рассуждений, научных вопросов и программирования.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по естественным наукам · генерация и объяснение программного кода

Небольшая экспериментальная Llama-модель, обученная запоминать и генерировать исходный код Linux 1.0 для демонстрации влияния обучающих данных.

Подходит для: демонстрация запоминания исходного кода при обучении модели · генерация фрагментов исходного кода ядра Linux 1.0 · изучение связи лицензий обучающих данных и открытости моделей

Производная модели trinityomnis/OpenThinker-32B. 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста и решения задач с рассуждением, включая математику, науку и программирование.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговым рассуждением · Ответы на научные вопросы · Генерация и объяснение программного кода

Базовая англоязычная модель TevunahAi на 359 млн параметров для генерации текста и исследований дообучения малых Llama-совместимых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · дообучение базовой модели под специализированные задачи · исследование обучения малых языковых моделей с нуля

GGUF-конверсия BF16 модели IBM Granite SWASH 3B-a600M для генерации текста с контекстом 8192 токена.

Подходит для: локальная генерация текста в совместимой среде GGUF · продолжение текстового фрагмента · развёртывание компактной MoE-модели для генерации

Дообученная Valiant Labs модель Ministral 3 для научных и технических рассуждений, программирования и общего диалога.

Подходит для: объяснение научных и технических вопросов · помощь в проектировании систем искусственного интеллекта · анализ задач по математике и информатике