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

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

Экспериментальная дообученная модель Qwen3 на 14 млрд параметров для генерации текста, диалогов и исследований в области символьных рассуждений.

Подходит для: экспериментальные диалоговые агенты с постоянной памятью · планирование математических доказательств · генерация текста для научных обсуждений

Нейросимволическая языковая модель на базе Qwen2.5-0.5B для генерации текста, математических рассуждений и исследований адаптивной памяти.

Подходит для: ответы на математические вопросы с пошаговыми рассуждениями · генерация структурированных решений уравнений · эксперименты с нейросимволическими методами рассуждения

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

Англоязычная чат-модель Gensyn на 1,3 млрд параметров для генерации текста, кода и STEM-контента и экспериментов с проверяемым дообучением.

Подходит для: создание прототипа англоязычного чат-ассистента · генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по STEM-тематике

Компактная instruct-языковая модель семейства Qwen2.5 для генерации текста и экспериментов с RL/GRPO в экосистеме Gensyn.

Подходит для: генерация ответов на инструкции · продолжение и перефразирование текста · создание прототипов чат-ботов

Многоязычная XLM-RoBERTa-модель для классификации текста по заданным категориям в режимах zero-shot и few-shot.

Подходит для: классификация обращений по заданным темам без обучающих примеров · маршрутизация сообщений в категории поддержки · тематическая разметка коротких многоязычных текстов

Базовая англоязычная языковая модель Gensyn для генерации текста, дальнейшего дообучения и исследований проверяемого воспроизводимого обучения.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · генерация кода и STEM-текстов · дообучение языковой модели под собственную задачу

OSim-8B — дообученная языковая модель для реалистичной симуляции пользователя в диалогах и оценки агентных систем.

Подходит для: симуляция пользователя для тестирования диалогового агента · генерация следующей реплики заданной персоны в разговоре · ролевые диалоги с заданными целью и стилем общения

Многоязычная сиамская модель XLM-RoBERTa преобразует текст в эмбеддинги для семантического сравнения и классификации без примеров или с малым числом примеров.

Подходит для: Классификация текста по заданным категориям без обучающих примеров · Классификация текста по нескольким примерам на категорию · Поиск семантически похожих предложений

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента

Англоязычная базовая языковая модель Gensyn, продолжающая предобучение open-1b и предназначенная главным образом для дальнейшего дообучения и генерации текста.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под прикладную задачу

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

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

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

Англоязычная модель на базе MPNet, создающая векторы предложений для семантического сравнения и zero-shot и few-shot классификации.

Подходит для: классификация текстов без размеченных примеров · классификация по нескольким размеченным примерам · поиск предложений с похожим смыслом

Перенесённые в SafeTensors веса англоязычной модели NVIDIA Nemotron-4-340B-Instruct для диалога и генерации синтетических обучающих данных, пока без поддержки инференса в этом репозитории.

Подходит для: подготовка синтетических диалогов для обучения LLM · генерация англоязычных ответов на инструкции · решение математических задач и объяснение рассуждений

Англоязычная модель MPNet для классификации текста по заданным категориям без примеров или с небольшим числом примеров.

Подходит для: классификация англоязычных обращений по заданным темам · сортировка отзывов по категориям без размеченных примеров · разметка текстов по пользовательским меткам

Базовая англоязычная модель на 3 млрд параметров для исследований Synthetic Persona Pretraining, выравнивания и безопасности, а также для продолжения текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · исследование влияния Synthetic Persona Pretraining на поведение модели · зондирование поведения модели в исследованиях безопасности

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Англоязычная причинная языковая модель AICrossSim на архитектуре Llama примерно с 408,5 млн параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание простого англоязычного чат-бота · эксперименты с компактной Llama-моделью

Компактная диалоговая Llama-модель для исследований Synthetic Persona Pretraining, конституционного выравнивания и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: изучение конституционного выравнивания языковых моделей · исследование обобщения ценностей при генерации ответов · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам

Авторегрессионная модель Salesforce на 16 млрд параметров для генерации и продолжения кода, особенно на Python.

Подходит для: генерация Python-кода по описанию в комментарии · автодополнение частично написанного кода · создание функций и программ по текстовому заданию