Модель ruGPT-3 XL содержит 1,3 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском и немного на английском языках, программный код. Для этого пользователю необходимо сформулировать «затравку» — фразу, которую модель допишет. В реальных условиях это может быть название компании, которая действует на российском рынке, список продуктов, которые предлагает компания, наименования СМИ, которым удалось опубликовать заметку, и так далее. При этом модель может сама загрузить текст из интернета. Ссылки на другие сайты модели не используются. Они относятся к проектам: Model-RUGT-1 GPT содержит 1 млрд параметров, написанных на русском языке, то есть при запуске модель самостоятельно определяет, какую именно информацию она будет перепечатывать. Изучить работу модели можно при помощи программы-эмулятора UPPERL (программа по работе с программами UPEL и UP-SL). Коды программ, используемых в модели, публикуются в разделе «Банк данных» сайта модели. Также в разделе можно прочитать о зарубежных исследованиях и выбрать зарубежные СМИ, на которые модель будет работать. Модели ruGT и ruGW определят авторитетность и качество СМИ и помогут их монетизировать. Банк данных состоит из 28 тыс. ссылок на базы данных СМИ. Также на сайте модели можно воспользоваться рекламой от BBC и Livejournal.ru. Моделям ruGWeb, ruGRPT и everestOffice дается не так много денег. Модель ruGEB в настоящее время работает в тестовом режиме и не позволяет зарабатывать на SMS. Фактически, это модель-меню. В ней 60 тыс. параметров. Модель eveRB работает в штатном режиме и позволяет зарабатывать от 20 тыс. рублей в месяц. Всего для модели разработано 3 программы-анализатора. Для модели ruGPU-RGV разработана система количественного анализа публикаций на русском, английском и немецком языках. Моделями ruGU и ruNLoS разработаны системы количественного и качественного анализа публикаций, которые позволяют определить мировые тенденции в журналистике, влиятельность изданий, основываясь на анализе информационных ресурсов. Также модели могут определять рейтинги российских СМИ. Моделей ruGGS и ruEskMath разработали подходы количественного метода для количественного измерения качества СМИ.
