Модель распознаёт устную речь на урду и преобразует аудио в текст.

Подходит для: транскрибирование записей речи на урду · распознавание урду в аудио с частотой 16 кГц · создание прототипа системы распознавания речи на урду

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

JiRack Ultra 7B — многоязычная текстовая модель для локальной генерации, диалогов и применения в RAG и агентных сценариях с оптимизацией для CPU.

Подходит для: диалоговый ассистент для локального запуска на CPU · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · генерация текста на русском и других поддерживаемых языках

Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации

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

Мультимодальная дообученная Qwen3.6-27B для диалогов, генерации текста, рассуждений, программирования и задач с изображениями с ослабленным механизмом отказов.

Подходит для: диалоговый помощник с генерацией развернутых ответов · написание и объяснение программного кода · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями

Вариационный автоэнкодер YuE2 для кодирования аудио и декодирования акустических латентов в стереомузыку 48 кГц.

Подходит для: декодирование акустических латентов YuE2 в стереомузыку · кодирование стереофрагментов аудио с частотой 48 кГц в латентное представление · воспроизведение полных песен, сгенерированных системой YuE2-3B

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

Небольшая авторегрессионная модель для генерации текста на урду, выпущенная как исследовательский базовый вариант для сравнения с диффузионной моделью.

Подходит для: генерация продолжения текста на урду · эксперименты с авторегрессионным языковым моделированием урду · сравнение авторегрессионной и диффузионной генерации на общем корпусе

Базовая декодерная языковая модель Qwen с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная прежде всего для дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение языковой модели на собственных текстах · продолженное предобучение на специализированном корпусе · создание чат-модели с помощью SFT или RLHF

Англоязычная модель UniSpeech-Large для получения речевых представлений, которую нужно дообучить для распознавания речи или классификации аудио.

Подходит для: дообучение для распознавания английской речи · адаптация речевой модели к классификации аудио · исследование переноса речевых представлений между языками

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

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста

Диалоговая модель на основе LLaMA для генерации ответов на вопросы, учебных подсказок, планирования и простого кода, преимущественно на корейском языке.

Подходит для: получение ответов на вопросы на корейском языке · составление чернового плана поездки · подготовка учебных подсказок для изучения английского

Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU

Eurus-RM-7B оценивает ответы языковых моделей, чтобы отбирать и ранжировать варианты, в том числе для задач с рассуждениями.

Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких вариантов ответа · переранжирование ответов для улучшения рассуждений

Небольшая маскированная диффузионная модель для генерации текста на урду, обученная с нуля на ограниченном корпусе.

Подходит для: генерация продолжения текста на урду · исследование диффузионных языковых моделей для малоресурсных языков · сравнение диффузионного и авторегрессионного обучения на одном корпусе урду

Компактная дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста и ускорения вывода крупных LLaMA- и Vicuna-моделей в режиме спекулятивного декодирования.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · ускорение вывода моделей LLaMA-13B и LLaMA-33B · ускорение вывода моделей Vicuna-13B и Vicuna-33B

Компактная модель Meta на архитектуре VITS преобразует текст на уйгурском языке арабской графикой в речь.

Подходит для: озвучивание уйгурского текста арабской графикой · создание аудиоверсий уйгурских материалов · синтез речевых реплик на уйгурском языке

Компактная англоязычная базовая модель на архитектуре Relaxed Recursive Transformer для продолжения текста, экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение английского текста · эксперименты с рекурсивными трансформерами · исследование компактных языковых моделей

Базовая многоязычная авторегрессионная модель RWKV-7 для генерации текста, диалогов и дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалогового ассистента после дообучения · ответы на вопросы по текстовому запросу

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках