pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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

Zeta — дообученная модель Zed Industries для предсказания и генерации правок кода в редакторе Zed.

Подходит для: предсказание следующего изменения в открытом файле кода · генерация правок по контексту файла · предоставление встроенных подсказок при редактировании кода

Дообученная модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста в контексте до 8192 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и коротких текстов · ответы на текстовые запросы

Soro-GPT — дообученная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков и текстовых вариантов · создание ответов в текстовом диалоге

Дообученная модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: генерация продолжения по текстовому запросу · составление черновиков текстов · генерация ответов в текстовом диалоге

Диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и общения.

Подходит для: ведение текстового диалога · генерация продолжения текста · подготовка черновиков и ответов

Гибридная разговорная модель Zyphra на 2,6 млрд параметров для генерации текста и следования инструкциям.

Подходит для: ответы на пользовательские вопросы · выполнение инструкций в текстовом чате · многоходовые диалоги с ассистентом

Текстовая модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение и составление текста · использование в чат-интерфейсе

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

Предобученная гибридная модель Zyphra для продолжения текста и кода с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: продолжение и дополнение текстовых фрагментов · генерация исходного кода по началу фрагмента · черновое автодополнение текста

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Zamba-7B-v1 — гибридная предварительно обученная модель Zyphra для эффективной генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация фрагментов кода · создание текстовых черновиков по началу последовательности

Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.

Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.

Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста

Zarya-1.7B — гибридная русско-английская языковая модель для генерации текста с авторегрессионным и masked-diffusion-декодированием.

Подходит для: продолжение текстового промпта · генерация ответов в диалоге · эксперименты с masked-diffusion-генерацией

Базовая модель ByteDance Seed с 7,6 млрд параметров для генерации и дополнения кода, включая заполнение пропусков в контексте до 32 768 токенов.

Подходит для: автодополнение кода по началу файла или функции · заполнение пропущенного фрагмента кода между префиксом и суффиксом · генерация кода по текстовому описанию

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели

Производная модели zaddyzaddy/Qwen-Bypass-Done. Текстовая модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение и составление текста · использование в чат-интерфейсе

Zamba-7B-v1-phase1 — базовая гибридная языковая модель Zyphra для генерации текста и кода и изучения влияния этапов предобучения.

Подходит для: продолжение текстового фрагмента · генерация кода по подсказке · эксперименты с предобученной языковой моделью

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM

Производная модели zaddyzaddy/Soro-GPT. Soro-GPT — дообученная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков и текстовых вариантов · создание ответов в текстовом диалоге