Англоязычная BERT-подобная модель на 459 млн параметров для извлечения именованных сущностей заданных типов из текста.

Подходит для: извлечение людей, организаций и мест из англоязычных документов · поиск пользовательских типов сущностей в текстах · разметка сущностей в больших коллекциях документов

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

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

Многоязычная модель GLiNER на основе BERT для извлечения именованных сущностей заданных пользователем типов из текста.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из текста · распознавание сущностей по пользовательским категориям · разметка сущностей в многоязычных документах

Англоязычная модель GLiNER на 209 млн параметров для извлечения сущностей произвольных заданных типов из текста.

Подходит для: извлечение имен людей и организаций из англоязычных документов · поиск заданных типов сущностей в новостях и статьях · разметка текста пользовательскими категориями сущностей

GLiNER PII — дообученная модель для обнаружения и извлечения персональных и других чувствительных сущностей из текста.

Подходит для: поиск имён, телефонов и адресов в текстах · обнаружение реквизитов банковских карт и счетов · выявление номеров паспортов и других документов

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Компактная англоязычная модель GLiNER для извлечения из текста сущностей типов, заданных пользователем.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из текста · поиск пользовательских типов сущностей в документах · разметка сущностей в англоязычных корпусах

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Англоязычная BERT-подобная модель для извлечения сущностей произвольных типов из текста по заданным пользователем категориям.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из английских текстов · поиск заданных типов сущностей в документах · разметка сущностей для последующей аналитики

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

GLiNER large-v2.1 — англоязычная модель на базе трансформерного энкодера для извлечения заданных пользователем типов сущностей из текста.

Подходит для: извлечение имён людей и организаций из английских документов · поиск сущностей произвольных типов по описанию меток · разметка упоминаний сущностей в текстовых корпусах

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

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 модель GLiNER на 166 млн параметров для извлечения сущностей произвольных заданных типов из текста.

Подходит для: распознавание именованных сущностей в английских документах · извлечение пользовательских категорий сущностей из текста · разметка упоминаний людей, организаций и мест

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

Warlock — диалоговая текстовая модель Audn на базе GLM-5.3 с изменёнными весами для авторизованного red-team-тестирования и исследований безопасности.

Подходит для: проверка устойчивости моделей к вредоносным запросам · оценка поведения системы при снижении частоты отказов · red-team-тестирование диалоговых ассистентов

Многоязычная модель Fastino на основе GLiNER2 извлекает и размечает 42 типа персональных данных в тексте для последующего маскирования.

Подходит для: обнаружение и маскирование персональных данных в документах · выявление контактных данных и государственных идентификаторов · подготовка текстов к проверкам GDPR и CCPA