Дообученный энкодер предложений создаёт векторы для семантического поиска и сравнения текстов, в том числе категоризации объявлений.
Подходит для: поиск похожих объявлений по смыслу · сопоставление объявления с описаниями категорий · поиск перефразированных запросов и текстов
Экспериментальная мультимодальная модель LFM2.5-VL-3B с обучаемой нейронной памятью для визуальных диалогов и запоминания информации между блоками ввода.
Подходит для: ответы на вопросы по ранее записанному тексту в рамках сессии · анализ изображений в диалоговом интерфейсе · извлечение сведений из визуальных эпизодов после сброса контекста
Компактная модель Qwen2 для диалогов, генерации текста и структурированных ответов в контексте до 32 768 токенов.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация и продолжение текста · подготовка структурированных ответов
Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации многоязычного текста.
Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание и продолжение текстов
Конвертированная в MLX fp16 модель Qwen2 на 11,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста и задач программирования.
Подходит для: генерация и дополнение программного кода · ответы на вопросы по программированию в чате · объяснение фрагментов кода
Объединённая модель Llama на 7,5 млрд параметров для чат-генерации, творческого письма и ролевых диалогов на русском и английском языках.
Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · написание художественных сцен и продолжение историй · генерация ответов в свободном чате
Объединённая на базе DeepSeek-V2-Lite модель для диалоговой генерации текста и задач с кодом.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · написание и продолжение текстов · помощь с программированием и генерацией кода
Norns-Qwen2.5-12B — диалоговая языковая модель на базе Qwen2.5 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · черновое написание сообщений и описаний
Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · развёртывание текстового чат-бота
Объединённая чат-модель на базе Qwen2.5-7B для диалоговых задач и ответов на вопросы.
Подходит для: диалоговое общение с языковой моделью · ответы на вопросы по разным предметным областям · помощь в учебных заданиях и подготовке к тестам
Объединённая модель Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и разговорных сценариев, включая ролевые диалоги и творческое письмо.
Подходит для: ведение ролевых диалогов · написание художественных историй · генерация творческих текстов
Объединённая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов, включая художественные и ролевые сценарии.
Подходит для: написание художественных текстов · ведение ролевых диалогов · генерация ответов в чате
Экспериментальная мультимодальная дообученная модель для анализа изображений и визуальных запросов с механизмами сохраняемой памяти.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · извлечение текста и сведений из изображений · анализ математических и визуальных материалов
Объединённая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, включая помощь с кодом и задачами кибербезопасности.
Подходит для: генерация и объяснение кода · диалоговые ответы на текстовые запросы · помощь при анализе задач кибербезопасности
Инструкционная модель Qwen2 для генерации текста и помощи с кодом, полученная слиянием на основе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct.
Подходит для: генерация фрагментов программного кода · анализ и объяснение кода · поиск и исправление ошибок в коде
Дообученная на lmsys_chat диалоговая Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для генерации ответов и продолжения текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · продолжение пользовательского текста · создание разговорного помощника на основе Llama
Объединённая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для диалогового общения и генерации текста с контекстом до 1 024 000 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение и написание текстов · ведение ролевых диалогов
Объединённая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов, включая художественные и ролевые сценарии.
Подходит для: генерация художественных текстов · ведение ролевых диалогов · создание длинных ответов
Объединённая модель Qwen2 на 21,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 65 536 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · написание и продолжение текстов · суммаризация длинных текстовых материалов
Объединённая языковая модель Qwen на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалога и задач с кодом.
Подходит для: генерация и продолжение текста · диалоговые ответы на запросы · написание программного кода
Слитая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации кода и выполнения инструкций по программированию.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · ответы на вопросы по программированию · редактирование и дополнение кода
Слитая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и генерации текста, включая код.
Подходит для: создание диалогового ассистента · ответы на вопросы и выполнение инструкций · генерация и продолжение текста