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
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
Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.
Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию
Языковая модель мира Qwen для симуляции состояний сред и предсказания наблюдений после действий агента в текстовых и интерфейсных сценариях.
Подходит для: симуляция ответов MCP-инструментов для агента · генерация результатов поиска в траектории агента · предсказание вывода терминала после команды
Предварительно обученная модель ESPnet для обработки аудио в рамках конкурса URGENT 2024.
Подходит для: эксперименты с аудио в сценариях конкурса URGENT 2024 · оценка базового решения на данных URGENT 2024 · запуск аудио-модели через ESPnet2
GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.
Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию
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
XYZ-Aquila-mini — дообученная модель Qwen для многошагового агентного поиска, проверки источников и синтеза сведений из интернета.
Подходит для: планирование многошагового веб-поиска · сбор и сопоставление сведений из нескольких источников · проверка источников и подтверждение фактов
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
Диалоговая языковая модель 01.AI на 5,8 млрд параметров для ответов на инструкции, рассуждений, математики, программирования и понимания текста.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · объяснение и решение математических задач
Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач
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
Wisp-5M — компактная базовая языковая модель архитектуры LLaMA для учебных и исследовательских экспериментов, запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшего дообучения.
Подходит для: учебные эксперименты с малыми языковыми моделями · генерация английского текста в экспериментах на устройствах с ограниченными ресурсами · черновая генерация для speculative decoding
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
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
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
Диалоговая модель Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, дообученная BAAI на инструкциях для генерации ответов и многошагового общения.
Подходит для: ответы на вопросы в чате · многошаговый диалог с ассистентом · решение текстовых задач по математике
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
Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.
Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей
Базовая двуязычная языковая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров для генерации текста и адаптации под языковые задачи.
Подходит для: продолжение и генерация текста на английском и китайском · ответы на вопросы и чтение с пониманием · задачи на рассуждение и здравый смысл
Дообученная мультимодальная модель на 27 млрд параметров для рассуждений, программирования, диалогов, анализа изображений и использования инструментов.
Подходит для: решение математических задач и задач на рассуждение · генерация и помощь с программным кодом · выполнение инструкций в диалоге
Дообученная Yi-1.5-34B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, программирования и вызова функций с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций и составление текстов · генерация и разбор программного кода
Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.
Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer
Базовая языковая модель 01.AI с 33,9 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов для генерации текста, программирования, математики и рассуждений.
Подходит для: генерация и продолжение текста · ответы на вопросы по длинным документам · следование текстовым инструкциям
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