Базовая языковая модель Mamba на 1,4 млрд параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: продолжение текста по заданному фрагменту · генерация текста для исследовательских экспериментов · оценка языковых моделей на задачах предсказания следующего токена

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

Базовая языковая модель Mamba для авторегрессионного моделирования и эффективной генерации текстовых последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · предобучение и дообучение языковых моделей · эксперименты с state-space архитектурами

Компактная авторегрессионная модель Mamba для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание прототипа текстового генератора · эксперименты с архитектурой Mamba

Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.

Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды

FlowState — компактная модель IBM Research для zero-shot-прогнозирования временных рядов с адаптацией к разным временным масштабам и частотам дискретизации.

Подходит для: прогнозирование временных рядов без дообучения · прогнозирование спроса и нагрузки на разных частотах измерения · построение прогнозов при изменении шага дискретизации

FlowState от IBM Research — компактная модель для прогнозирования временных рядов без дообучения с адаптацией к разным временным масштабам.

Подходит для: прогнозирование спроса по историческим данным · прогнозирование показаний датчиков и телеметрии · прогнозирование нагрузки и потребления по временным рядам

Mamba-2 1.3B — языковая модель для авторегрессивной генерации текста на архитектуре Mamba-2.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba-2

Исходный чекпойнт Mamba-2.8B для авторегрессионной генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · авторегрессионное создание текстовых ответов · эксперименты с архитектурой Mamba

Mamba-2.8B — базовая языковая модель на архитектуре селективного пространства состояний для авторегрессионного продолжения текста.

Подходит для: генерация продолжения по текстовому фрагменту · языковое моделирование · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba

Mamba-130M — базовая языковая модель на архитектуре селективных пространств состояний для генерации текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: генерация продолжения текста по промпту · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba · оценка базовой модели на задачах предсказания следующего токена

Базовая языковая модель Mamba-2 на 130 млн параметров для генерации продолжений текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: генерация продолжения текстового фрагмента · эксперименты с архитектурой Mamba-2 · оценка базовой языковой модели на языковых бенчмарках

Плотная языковая модель Mamba на 1,7 млрд параметров для авторегрессионной генерации текста через Transformers.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и фрагментов текста · автодополнение текста в приложениях

Базовая языковая модель Mamba на 370 млн параметров для языкового моделирования и генерации продолжений текста.

Подходит для: генерация продолжения текстового промпта · эксперименты с языковым моделированием · оценка базовой языковой модели на текстовых задачах

Компактная языковая модель Mamba для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с дообучением.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с архитектурой Mamba

Мультимодальная модель SpatialAxiom на базе Qwen3.5 для пространственного рассуждения по изображениям и видео.

Подходит для: определение взаимного расположения объектов на изображении · оценка размеров и геометрии помещения по кадру · понимание перспективы и пространственных отношений

Дообученная мультимодальная модель Qwen3-VL для пространственного рассуждения и анализа переходов состояния мира по изображениям и видео.

Подходит для: Ответы на вопросы о пространственном расположении объектов на изображении · Анализ движения и изменения сцены в видео · Рассуждение о перемещении наблюдателя и эго-движении

Mamba-790M-HF — совместимая с Transformers авторегрессионная модель примерно на 983 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация связного текста · создание ответов на текстовые запросы

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции

Гибридная языковая модель Qwen3-4B с Mamba-3, дистиллированная для генерации текста с длинным контекстом.

Подходит для: диалоговая генерация текста с длинным контекстом · продолжение текстовых последовательностей · эксперименты со сравнением Mamba-3 и механизмов внимания

SpatialAxiom-9B — мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B для пространственного рассуждения по изображениям и видео.

Подходит для: определение взаимного расположения объектов в сцене · оценка размеров и планировки помещения по изображению · сопоставление объектов между несколькими ракурсами

Квантованный GGUF-вариант Qwen-AgentWorld для симуляции взаимодействия агента со средой и предсказания её состояний по действиям и истории.

Подходит для: предсказание состояния среды после действия агента · симуляция последовательности взаимодействий агента со средой · моделирование текстовых сценариев среды

Дообученная мультимодальная модель Qwen2.5-VL для пространственного рассуждения о состоянии мира и движении по изображениям и видео.

Подходит для: ответы на вопросы о пространственных отношениях на изображении · анализ изменений сцены в видеопоследовательности · оценка движения наблюдателя по кадрам

Компактная дообученная Qwen2.5 модель для локальных экспериментов по выбору действий и генерации текста в игровых и пространственных задачах.

Подходит для: выбор допустимого хода в Connect4 · оценка шахматных действий из заданного списка · выбор направления в Sokoban и 2048