Метка: long-context - Страница 3 - Каталог нейросетей

Метка: long-context

Генерация текста

Muse-research/Muse-2-350M

Muse-2-350M — это английская языковая модель генерации текста, разработанная компанией Muse-research. Это компактная причинно-языковая модель, созданная для общего...

Генерация текста

eousphoros/kappa-20b-131k-GGUF-Q8_0

Q80 квантовал GGUF kappa20b_131k для использования с llama.cpp и совместимыми механизмами вывода. Часть серии персон — набор экспериментальных...

Генерация текста

bond005/meno-lite-0.1

— 🎯 Фокус: RAG, контроль качества документов, извлечение информации, построение графа знаний, обобщение — 🧠 Основная идея: тренируйте...

Генерация текста

mlx-community/LFM2-8B-A1B-8bit-MLX

Сопровождающий/издатель: Сьюзан Ачари Модель исходного кода: LiquidAI/LFM2-8B-A1B Этот репозиторий (8-битный MLX): mlx-community/LFM2-8B-A1B-8bit-MLX Этот репозиторий предоставляет оптимизированную для Apple-Silicon...

Генерация текста

mit-oasys/rlm-qwen3-30b-a3b-v0.1

> Это адаптер LoRA, а не отдельная модель. Для его использования вам понадобится базовая модель Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507. ~51 МБ...

Генерация текста

silx-ai/Quasar-3B-A1B-Preview

Модели Quasar Foundation — это основные модели SILX AI, предназначенные для долгоконтекстного рассуждения, агентных систем и постоянного интеллекта...

Генерация текста

loaiabdalslam/Ouroboros-1MContext-Gemma-270m

Ouroboros-1M — это инженерное достижение, подтверждающее концепцию, которое масштабирует крошечную gemma-3-270m-it для поддержки контекстного окна на 1 миллион...

Генерация текста

GAIR/LIMI-Air

Наши модели обеспечивают высочайшую производительность при выполнении множества задач агентной оценки: подробные результаты тестов, экспериментальную установку и всесторонние...

Генерация текста

Mungert/QwenLong-L1-32B-GGUF

Эта модель была создана с использованием llama.cpp при фиксации f5cd27b7. Наш новейший метод квантования представляет собой высокоточное адаптивное...

Генерация текста

GenerTeam/GENERator-eukaryote-3b-base

Если вы используете GENERator для генерации последовательности, убедитесь, что длина каждой входной последовательности кратна 6. Этого можно добиться...