Базовая модель nanochat GPT на 537 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований вариативности при предобучении.
Подходит для: генерация продолжения текста · сравнение качества контрольных точек предобучения · изучение влияния случайного seed на языковую модель
Ornith-1.0-9B — компактная языковая модель для агентного программирования, генерации кода и вызова инструментов.
Подходит для: решение задач программирования в терминальном агенте · анализ и навигация по большой кодовой базе · автоматизация исправления ошибок и изменений в репозитории
Модель wav2vec2 распознаёт непальскую речь и преобразует аудио в текст.
Подходит для: транскрибация речи на непальском языке · преобразование непальских аудиозаписей в текст · распознавание непальской речи без языковой модели
Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели
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
Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.
Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию
Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.
Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента
Компактная модель SAN на PyTorch для генерации текста и экспериментов с альтернативной архитектурой языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной языковой модели · изучение архитектуры SAN и её компонентов · оценка perplexity небольшой авторегрессионной модели
Модель Ornith-1.0-35B предназначена для агентного программирования, генерации кода и выполнения задач разработки с вызовом инструментов.
Подходит для: анализ большой кодовой базы · исправление ошибок в репозитории · выполнение задач разработки через терминальный агент
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
Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.
Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2
Экспериментальная англоязычная модель nanochat на 608,2 млн параметров для генерации текста и изучения обучения разговорных языковых моделей.
Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · создание исследовательских прототипов чат-ботов
Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.
Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.
Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля
Компактная дообученная модель SEN-AGI на базе Qwen2.5-0.5B для диалогов, выполнения инструкций, простых рассуждений и генерации небольшого объёма кода.
Подходит для: ответы на простые вопросы и выполнение инструкций в чате · решение базовых арифметических задач · разбор простых логических головоломок
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
SR²AM-v1.0-30B — дообученная агентная модель на базе Qwen3 MoE для планирования, рассуждений и выполнения задач с инструментами.
Подходит для: решение математических и научных задач с пошаговым планированием · поиск информации в интернете с помощью веб-поиска · просмотр и суммирование содержимого веб-страниц
Англоязычная базовая nanochat GPT-модель на 537 млн параметров для исследований предобучения и сравнения влияния случайных seed.
Подходит для: сравнение качества языковых моделей при разных случайных seed · изучение влияния бюджета предобучения на качество генерации · эксперименты с авторегрессионным предсказанием следующего токена
Модель Google на основе NCSN++ генерирует изображения лиц FFHQ высокого разрешения из случайного шума.
Подходит для: генерация изображений лиц в стиле FFHQ · создание синтетических портретов размером 1024 × 1024 · эксперименты с безусловной генерацией изображений методом SDE
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B. Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.
Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.
Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале
Дообученная модель Qwen3-ASR-1.7B распознаёт непальскую речь и преобразует аудио в текст.
Подходит для: транскрибация непальских разговоров · распознавание спонтанной непальской речи · расшифровка записей на непальском языке
Экспериментальный чекпойнт Llama 3.1 8B Instruct с применённым SNMF-unlearning для ослабления ответов об уране и изучения машинного забывания.
Подходит для: изучение удаления целевых знаний из языковой модели · оценка методов machine unlearning на теме урана · сравнение качества ответов до и после unlearning