ResNet-18 — обученная на ImageNet-1k сверточная модель для классификации изображений.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · создание базового классификатора изображений

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

Компактная ResNet18 от timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание изображений из набора ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом и изображениями.

Подходит для: дообучение компактной мультимодальной модели · эксперименты с обучением в контексте · создание чат-модели на базе Qwen3.5

ResNet18.a3_in1k — обученная на ImageNet-1k модель ResNet для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 на 4 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом, изображениями и длинным контекстом.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента под собственные задачи · эксперименты с визуальными вопросами и ответами · адаптация модели с помощью LoRA

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров для дообучения, экспериментов и задач понимания изображений.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента · эксперименты с обучением в контексте · ответы на вопросы по изображениям после адаптации

Исследовательская мультимодальная производная Qwen3.8-27B с намеренно сниженной склонностью к отказам для операторской разработки ПО и исследований безопасности.

Подходит для: анализ изображений в диалоге с моделью · помощь при разработке программного обеспечения · исследование безопасности ПО в контролируемой среде

Предобученный на ImageNet ResNet-18 для классификации изображений и извлечения признаков в моделях сегментации.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение визуальных признаков для сегментации изображений · использование ResNet-18 как энкодера в segmentation-models-pytorch

Мультимодальная модель Swift 1.5 Qwen3.8-27B с изменёнными механизмами отказа для ответов на запросы, которые исходная версия отклоняет.

Подходит для: ответы на запросы, отклоняемые исходной моделью · диалоговые ответы на текстовые запросы · ответы на вопросы по изображениям

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

ResNetV2-18 — компактная модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и кластеризации

Компактная модель DeiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых представлений изображений · использование как backbone в конвейере компьютерного зрения

Мультимодальная модель Blackfrost на базе Qwen3.8-Flash-Next для диалогов, работы с изображениями, вызова инструментов и исследований безопасности.

Подходит для: оценка поведения модели на вредоносных запросах · red-team-тестирование мультимодального чат-ассистента · ответы на вопросы по изображениям

Мультимодальная модель Qwen3.8 на 27 млрд параметров для диалогов, рассуждений и агентных задач, модифицированная для снижения числа отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту и изображениям · решение сложных задач с пошаговым рассуждением · генерация и анализ программного кода

Мультимодальная сборка Qwen3.8-27B с тернарными весами и спекулятивным декодированием MTPLX для локального запуска диалогов и анализа изображений на Mac с Apple Silicon.

Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью на Mac · ответы на вопросы по изображениям · помощь в написании и разборе кода

Компактная свёрточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1K · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение базовых признаков изображений для компьютерного зрения

Компактная модель DeiT-III для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении

EfficientNetV2-L — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков и карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и кластеризации

ViT Base Patch32 — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · использование как визуального бэкбона в системах компьютерного зрения

Компактная модель EfficientNet-B2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.

Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов

Квантованная мультимодальная модель Qwen3.8-27B в GGUF MXFP4 для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · анализ видеозаписей и поиск событий · помощь с программированием