Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
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
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
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
Экспериментальная польскоязычная причинная языковая модель Vyuhu с несколькими фиксированными вычислительными профилями для генерации текста и исследований эффективного вывода.
Подходит для: эксперименты с разными вычислительными профилями одной языковой модели · генерация продолжений текста на польском языке · сравнение качества и связности при сокращении активных вычислений
Дообученная на базе Llama 3.1 модель для рассуждений при оценке безопасности текстовых запросов и ответов.
Подходит для: оценка безопасности пользовательских запросов · анализ ответов LLM на предмет небезопасного содержания · классификация текстов для защитных фильтров
Мультимодальная модель Qwen2.5-VL, дообученная для рассуждений о безопасности при анализе изображений и текстовых запросов.
Подходит для: оценка безопасности запросов с изображениями · выявление небезопасного визуального содержимого · проверка мультимодальных ответов на нарушения правил безопасности
Экспериментальная базовая языковая модель Qyrou-1 на 66,8 млн параметров для генерации текста, исследований и последующего дообучения.
Подходит для: эксперименты с малыми языковыми моделями · дообучение базовой модели под специализированные задачи · продолжение и генерация английского текста
Экспериментальная базовая языковая модель Qyrou-1 Vega на 66,8 млн параметров для генерации текста, простого дополнения кода и дальнейшего дообучения.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · дообучение базовой модели под собственный набор текстов · простое автодополнение программного кода
Дообученная на базе Llama 3.2 модель для рассуждающей оценки безопасности запросов и классификации потенциально небезопасного текста.
Подходит для: классификация запросов на предмет небезопасного содержимого · оценка безопасности ответов языковой модели · анализ запросов для защитного фильтра чат-бота
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
GuardReasoner-3B — дообученная Llama 3.2 3B для классификации и рассуждений при оценке безопасности запросов к языковым моделям.
Подходит для: классификация запросов по признакам безопасности · проверка пользовательских запросов перед передачей LLM · анализ потенциально небезопасных текстовых запросов
Компактная модель Vaayu для локальной генерации структурированных вызовов инструментов в агентных системах и интеграциях MCP.
Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схеме · передача аргументов инструментам через JSON-RPC · подключение локальных MCP-серверов к агенту
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
Дообученная на заданиях BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогового решения задач в этой среде.
Подходит для: диалоговое выполнение тренировочных заданий BabyAI · эксперименты с on-policy дистилляцией языковых моделей · исследование поведения компактной Qwen3 на задачах BabyAI
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
YOYO-V3 — объединённая разговорная MoE-модель Qwen3 для инструкций, рассуждений, программирования и вызова инструментов с контекстом до 1 010 000 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы и выполнение инструкций в диалоге · генерация и объяснение программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
Производная модели kyutai/helium-1-2b. 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
Экспериментальная слитая модель семейства Yi на 56,8 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 200 000 токенов.
Подходит для: генерация текста по системной и пользовательской инструкциям · локальные эксперименты с крупными языковыми моделями · тестирование длинного контекста до 200 000 токенов