Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.

Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода

Самостоятельная модель VIDRAFT на 27,6 млрд параметров для многошагового научного и математического рассуждения, генерации кода и диалога.

Подходит для: решение задач университетского уровня по естественным наукам · многошаговое решение математических задач и задач в стиле AIME · генерация и отладка программного кода

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 MoE-языковая модель для генерации кода и технических рассуждений с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: генерация фрагментов программного кода · дополнение кода по контексту · объяснение технических решений и концепций

Компактная модель Llama на 125,8 млн параметров, дообученная методом DPO для генерации более полных и тематически точных текстовых ответов.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · создание кратких диалоговых ассистентов · сравнение ответов DPO-модели с исходной SFT-моделью

Квантизированная разговорная языковая модель на 8 млрд параметров для общения на хинди и хинглише, программирования и ответов с индийским культурным контекстом.

Подходит для: Диалоги и ответы на вопросы на хинди · Общение на хинглише · Получение культурно ориентированных советов об Индии

Компактная модель семейства Llama, дообученная методом PPO для генерации инструктивных текстовых ответов.

Подходит для: генерация ответов на текстовые инструкции · создание коротких текстовых продолжений · эксперименты с PPO и обучением по AI-обратной связи