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

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

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

Базовая англоязычная модель Microsoft для извлечения речевых признаков из аудио и последующей настройки под задачи обработки речи.

Подходит для: извлечение признаков из англоязычной речи · подготовка речевых представлений для дообучения ASR · дообучение на классификацию аудиозаписей

CANINE-S — многоязычный символьный энкодер для извлечения представлений текста и тонкой настройки под задачи понимания языка.

Подходит для: извлечение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации предложений · тонкая настройка для разметки токенов

Многоязычная HuBERT-модель извлекает речевые признаки с частотой 25 Гц для токенизации речи и обучения речевых языковых моделей.

Подходит для: извлечение признаков из речевых сигналов · токенизация речи для обучения SpeechLM · подготовка речевых представлений для языкового моделирования речи

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Мультимодальная модель Ornith на базе Qwen для диалогов, программирования, агентных задач и анализа изображений со сниженной склонностью к отказам.

Подходит для: написание и разбор кода · выполнение агентных задач с инструментами · ответы на вопросы по изображению

Модифицированная для снижения отказов версия Ornith-1.0-35B для генерации кода, агентной работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и доработка кода · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение агентных задач с вызовом инструментов

Англоязычная модель OLMo2 1B с редактированием SNMF для исследования подавления ответов, связанных с концептом искусственного интеллекта.

Подходит для: исследование подавления ответов о концепте искусственного интеллекта · сравнение SNMF-редактирования с контрольной моделью и концептуально исключённым вариантом · генерация английского текста базовой языковой моделью

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Многоязычная модель VinAI извлекает контекстные представления фонем для улучшения систем синтеза речи.

Подходит для: кодирование фонем для нейросетевого синтеза речи · улучшение естественности и просодии синтезированной речи · поддержка обучения TTS на ограниченных данных

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

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

HuBERT-XLarge с 4-граммной языковой моделью для распознавания английской речи в аудио.

Подходит для: транскрибация английской речи · распознавание речи на записях LibriSpeech · оценка качества ASR на наборах clean и other

Мультимодальная модель Meta на 30 млрд параметров для локальных агентов, работы с инструментами, кодом и изображениями.

Подходит для: локальные агенты для многошагового выполнения задач · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка кода

RoBERTa-модель для сунданского языка, которая предсказывает пропущенные слова и извлекает контекстные признаки из текста.

Подходит для: Подстановка пропущенного слова в сунданском предложении · Извлечение контекстных признаков из сунданского текста · Оценка языковых представлений для сунданских текстов

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 Chat для изучения компромиссов между безопасностью и полезностью генеративных языковых моделей.

Подходит для: сравнение защитного поведения языковых моделей после сжатия · оценка успешности атак на сжатые чат-модели · изучение восстановления поведения модели компонентами SVD

Базовая многоязычная языковая модель TokSuite с токенизатором Qwen-3 для исследований влияния токенизации и устойчивости текста.

Подходит для: сравнение поведения моделей с разными токенизаторами · исследование устойчивости языковой модели к опечаткам и орфографическим вариациям · оценка влияния Unicode и OCR-шума на обработку текста

Исследовательский чекпойнт MoE-рецепта архитектуры Huginn для генерации текста и оценки подходов к зацикленным языковым моделям.

Подходит для: генерация текста для оценки исследовательского чекпойнта · воспроизведение протокола эксперимента из статьи · исследование архитектуры зацикленных языковых моделей