GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

SAM ViT-B выделяет объекты на изображениях по точкам, рамкам или маскам и автоматически генерирует маски сегментации.

Подходит для: интерактивное выделение объекта по точкам на изображении · сегментация объекта по ограничивающей рамке · автоматическая генерация масок объектов на изображении

Сжатая модель SAM для автоматической и управляемой подсказками сегментации объектов на изображениях.

Подходит для: автоматическая сегментация объектов на изображении · создание маски объекта по заданным точкам · выделение объекта по ограничивающей рамке

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

16-битная конверсия SmolLM3-3B для генерации текста и диалогов на компьютерах Apple Silicon с MLX.

Подходит для: диалоговый помощник на Mac с Apple Silicon · генерация текста локально на устройстве Apple Silicon · оценка и исследование языковой модели в MLX

Сжатая версия SAM для генерации масок и сегментации объектов на изображениях с уменьшенными вычислительными затратами.

Подходит для: генерация масок объектов на изображениях · сегментация объектов для компьютерного зрения · построение более компактного конвейера на основе SAM

Экспертная диалоговая модель SMAT на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста и исследований слияния моделей.

Подходит для: генерация текста в диалоговом формате · ответы на пользовательские инструкции · эксперименты с обучением и слиянием языковых моделей

Эксперт SMAT на базе Llama 3.2 1B Instruct, обученный сохранять качество на целевой задаче и подходящий для последующего объединения с другими моделями.

Подходит для: изучение обучения экспертов для слияния моделей · эксперименты по объединению языковых моделей · генерация текста в диалоговом формате

Компактная модель SmolLM2 на 361,8 млн параметров, дообученная методом DPO для диалогов и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с DPO для небольших языковых моделей · генерация ответов в текстовом диалоге · локальный запуск компактной чат-модели

Компактная дообученная модель Alamios, предназначенная для ускорения генерации Mistral Small методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Mistral Small через speculative decoding · черновая генерация текста для Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 · черновая генерация текста для Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Дообученный эксперт на базе Llama 3.2 1B Instruct для экспериментов SMAT и слияния моделей.

Подходит для: эксперименты с обученными экспертами SMAT · изучение merge-aware training · слияние экспертной модели с другими моделями

16-битная конверсия SmolLM2-135M в MLX для локальной генерации текста и диалогов на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальный запуск небольшой чат-модели на Mac с Apple Silicon · генерация коротких текстовых ответов · тестирование и оценка компактной языковой модели

Дообученная модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, обученная как эксперт для исследований слияния моделей SMAT.

Подходит для: генерация текста по инструкции · ведение диалогов с языковой моделью · эксперименты по слиянию LLM

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

Дообученный эксперт Llama 3.1 для экспериментов SMAT по сохранению качества при слиянии моделей.

Подходит для: Эксперименты со слиянием дообученных языковых моделей · Генерация текста в диалоговом формате · Оценка поведения эксперта C-STANCE в исследовательских сценариях

Экспериментальная англоязычная версия SmolLM2-1.7B-Instruct с подавленным поведением отказа для исследований безопасности и red teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming англоязычных диалоговых моделей · оценка поведения модели на вредоносных запросах

Компактная модель Llama, обученная с нуля для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · оценка языковой модели на бенчмарках

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

Изменённая abliteration версия SmolLM3-3B-Instruct для генерации текста и исследований поведения отказов языковых моделей.

Подходит для: проверка устойчивости модели к вредоносным запросам в контролируемом red-teaming · исследование влияния abliteration на отказы модели · сравнение поведения изменённой и исходной SmolLM3-3B-Instruct

Компактная рекуррентная MoE-модель для генерации текста, спекулятивного декодирования и потоковой обработки длинного контекста.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · потоковая генерация текста на ограниченной памяти · обработка длинных текстовых потоков

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

Эксперт SMAT на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста и исследований по сохранению задачной производительности при слиянии моделей.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · ответы на инструкции на основе Llama 3.1 · эксперименты с обучением экспертов SMAT

SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель для извлечения признаковых представлений последовательностей белков и их последующего анализа.

Подходит для: извлечение признаков из белковых последовательностей · подготовка представлений белков для последующего машинного обучения · анализ белковых последовательностей в задачах структурного выравнивания