Веса текстового энкодера на основе Google T5 для кодирования подсказок в проектах FLUX.

Подходит для: кодирование текстовой подсказки в конвейере FLUX · подготовка текстового представления для генерации изображений FLUX · загрузка T5-энкодера в совместимый проект на Transformers

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

Компактный промежуточный чекпойнт TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с компактными LLM · оценка языковой модели на задачах понимания и рассуждения

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

Промежуточная компактная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с моделями, работающими при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: генерация коротких текстов · эксперименты с компактными языковыми моделями · разработка приложений на базе Llama при ограниченной памяти

Компактная модель семейства LLaMA для генерации текста, представленная как тестовый вариант.

Подходит для: проверка запуска генерации текста через Transformers · эксперименты с небольшими причинными языковыми моделями · тестирование интеграции с сервером текстовой генерации

Небольшая англоязычная базовая GPT-NeoX-модель для генерации текста и исследований воспроизводимости предобучения.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · эксперименты с генерацией текста небольшими языковыми моделями · сравнение результатов разных запусков предобучения

Компактный мультимодальный драфтер Gemma 4 для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · снижение задержки генерации на локальных устройствах · предсказание нескольких следующих токенов для проверки целевой моделью

Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.

Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

Текстовая версия Qwen3.5-2B без визуального энкодера для генерации текста, диалогов и подготовки к конвертации или слиянию LoRA.

Подходит для: генерация текста в диалоговом режиме · подготовка текстовой модели Qwen к конвертации в GGUF · слияние весов LoRA с базовой моделью на CPU

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

Компактная рекуррентная MoE-модель для генерации текста, спекулятивного декодирования и потоковой обработки длинного контекста.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · потоковая генерация текста на ограниченной памяти · обработка длинных текстовых потоков

Sokol — дообученная 4-миллиардная модель Qwen для локального общения на словенском, перевода между словенским и английским и вызова инструментов.

Подходит для: локальный чат-ассистент на словенском языке · перевод текстов со словенского на английский и обратно · ответы на вопросы и выполнение инструкций на словенском

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель GPT-NeoX для генерации текста и исследований влияния порядка обучающих данных.

Подходит для: генерация продолжений англоязычного текста · изучение влияния порядка данных на обучение языковой модели · сравнение воспроизводимости запусков предварительного обучения

Конвертированная для MLX четырёхслойная модель-помощник Gemma 4 MTP ускоряет генерацию текста посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста с совместимой целевой моделью Gemma 4 · спекулятивное декодирование одиночных запросов на MLX · пакетная генерация текста с MTP drafter

Компактная англоязычная базовая модель для генерации текста и экспериментов с архитектурами языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование грамматической согласованности в коротких текстах · сравнение компактных языковых моделей на языковых бенчмарках

Вспомогательная модель-драфтер Gemma 4 E4B ускоряет генерацию текста в MLX с помощью speculative decoding в паре с целевой моделью Gemma 4.

Подходит для: ускорение генерации текста Gemma 4 в MLX · ускорение одиночных запросов speculative decoding · ускорение пакетной генерации текста

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

TokSuite–ByT5 — многоязычная базовая языковая модель с байтовым токенизатором для генерации текста и исследования устойчивости токенизации.

Подходит для: сравнение байтовой токенизации с другими токенизаторами · проверка устойчивости языковой модели к опечаткам и шуму ввода · оценка обработки OCR-ошибок и артефактов форматирования

Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель на 151,9 млн параметров для генерации текста и исследований влияния порядка обучающих данных.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение обучения при разных порядках данных · исследование воспроизводимости языковых моделей

Экспериментальная 7,5-миллиардная модель Llama для диалоговой генерации текста на английском языке.

Подходит для: эксперименты с англоязычными чат-ботами · генерация ответов в диалоге · сравнение влияния перемешивания и форматирования обучающих данных

Модель на базе Qwen3-1.7B размечает код ML-решений по этапам конвейера и возвращает структурированный JSON с категориями, уверенностью и кратким описанием.

Подходит для: разметка этапов ML-пайплайна в коде экспериментов · классификация кода по категориям подготовки данных и признаков · поиск обучения, валидации и инференса в версиях ML-решений

MLX-порт MTP-drafter для спекулятивного декодирования, ускоряющий генерацию текста совместимой целевой моделью Gemma 4.

Подходит для: ускорение генерации текста с Gemma 4 в MLX · спекулятивное декодирование одиночных запросов · пакетная генерация текста с использованием MTP-drafter