Тернарная версия на 27 млрд параметров модели Qwen для локальной генерации текста и диалогов с компактными весами.
Подходит для: локальный запуск языковой модели на компьютере с ограниченной памятью · генерация текста в диалоговом интерфейсе · ответы на вопросы в локальном чате
TAPAS Base — английская BERT-подобная модель Google для извлечения признаков из таблиц и связанного текста, предназначенная для последующей настройки на табличные задачи.
Подходит для: извлечение представлений для табличных данных · подготовка модели для ответов на вопросы по таблицам · тонкая настройка для проверки утверждений по содержимому таблиц
Дообученный вариант MiniMax H3 для генерации видео из изображения.
Подходит для: создание видео на основе изображения · анимация исходного кадра
Дообученная и квантизированная MoE-модель Osaurus для диалогов и агентной работы с инструментами и конфигурацией Osaurus.
Подходит для: вызов инструментов в агентных сценариях Osaurus · настройка MCP-серверов и токенов доступа · онбординг и настройка провайдеров, моделей и агентов Osaurus
Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM
Дообученная на данных Tau-bench модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для диалоговой генерации текста и задач Tau-bench.
Подходит для: генерация диалоговых ответов в сценариях Tau-bench · выполнение задач по траекториям взаимодействия из Tau-bench · эксперименты с supervised fine-tuning языковых моделей
Производная модели hoidhxd/MiniMax-H3-x-Z-Image-hybrid. Экспериментальная гибридная версия MiniMax-H3 для генерации видео из изображений с блоками FL2VA и REF2VA.
Подходит для: генерация видео на основе исходного изображения · эксперименты с гибридной архитектурой FL2VA и REF2VA · запуск гибридной модели в совместимых рабочих процессах ComfyUI через GGUF
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
Tucano-630m — авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста на португальском языке и экспериментов с языковым моделированием.
Подходит для: генерация португалоязычного текста в исследовательских экспериментах · сравнение языковых моделей на португальских бенчмарках · дообучение модели для португалоязычных задач
TURNA — турецкоязычная encoder-decoder модель на основе UL2 для понимания и генерации текста и исследований NLP.
Подходит для: суммаризация турецких текстов · создание заголовков турецких новостей · перефразирование на турецком языке
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
DUO Distilled — англоязычная языковая модель примерно на 130 млн параметров для заполнения пропусков и генерации текста.
Подходит для: заполнение пропущенных слов и фрагментов текста · восстановление текста с замаскированными участками · эксперименты с генерацией английского текста
Производная модели csuhan/Tar-7B-v0.1. Дообученная модель Qwen2.5 на 7,3 млрд параметров для визуального понимания и генерации с представлениями, согласованными с текстом.
Подходит для: эксперименты с объединением визуального понимания и генерации · исследование текстово-согласованных представлений для визуальных задач · генерация текста на основе инструкций
Базовая языковая модель Quasar с 8,6 млрд параметров для продолжения предобучения, дообучения и исследований децентрализованного обучения.
Подходит для: продолжение предобучения языковой модели · адаптация модели к предметной области · дообучение для прикладных языковых задач
Производная модели csuhan/Tar-7B-v0.1. Дообученная модель Qwen2.5 на 7,3 млрд параметров для визуального понимания и генерации с представлениями, согласованными с текстом.
Подходит для: эксперименты с объединением визуального понимания и генерации · исследование текстово-согласованных представлений для визуальных задач · генерация текста на основе инструкций
Продолжительно предобученная на турецких текстах языковая модель Mamba для генерации текста и последующего дообучения.
Подходит для: генерация турецкого текста · адаптация языковой модели под турецкий домен · создание основы для дообучения с LoRA или QLoRA
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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
Экспериментальная Llama-модель на 17,6 млрд параметров, созданная слиянием с удалением слоёв для проверки метода DUS и генерации текста.
Подходит для: генерация текста по запросу · экспериментальная оценка слияния языковых моделей · сравнение результатов языковой модели на тестах рассуждений
T5LA — экспериментальная модель на базе T5, обученная предсказывать несколько будущих токенов для приближённого ранжирования текстовых продолжений.
Подходит для: Приближённое ранжирование возможных текстовых ответов по вероятности токенов · Оценка правдоподобия продолжений по заданному контексту · Эксперименты с предсказанием нескольких будущих токенов в языковой модели
Tai — дообученная на LLaMA 2 70B языковая модель для генерации текста и ответов на вопросы, особенно по STEM-темам.
Подходит для: ответы на вопросы по математике и естественным наукам · объяснение STEM-концепций · генерация текстовых ответов на общие вопросы
TAAS — китайская модель анализа адресов для логистики, предназначенная для стандартизации, извлечения сведений и построения адресных представлений.
Подходит для: дополнение неполного китайского адреса доставки · стандартизация адресов для логистических систем · извлечение номера дома и сведений о здании из адреса
Недообученная базовая LLM AstraMindAI на архитектуре Phi-2 для генерации текста и исследований приёма duplicate trick.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · изучение влияния duplicate trick на обучение языковых моделей · дообучение базовой модели под пользовательские задачи
Экспериментальная 15,8-миллиардная модель семейства Llama, созданная слиянием для генерации текста и оценки метода DUS.
Подходит для: генерация текста по запросу · эксперименты со слиянием языковых моделей · оценка качества модели после удаления слоёв