Базовая модель Evo 2 для генерации и продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.
Подходит для: генерация продолжений последовательностей ДНК · завершение последовательностей генов прокариот · моделирование геномных последовательностей
Порт Evo 2 7B для Transformers генерирует последовательности ДНК на уровне нуклеотидов и поддерживает контекст до миллиона токенов.
Подходит для: генерация последовательностей ДНК · продолжение заданной нуклеотидной последовательности · исследование языковых моделей для геномных последовательностей
Квантизированная MoE-модель Laguna-XS.2 для агентного программирования и генерации кода на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: генерация и продолжение кода · помощь агенту в многошаговой разработке ПО · ответы на вопросы по программированию в диалоге
Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для написания, анализа и отладки кода с многошаговой самопроверкой.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · поиск ошибок и уязвимых мест в коде · улучшение и рефакторинг существующей реализации
Дообученная модель Qwen3 для пошаговых рассуждений о коде, отладки и решения задач программирования.
Подходит для: поиск ошибок и отладка кода · объяснение фрагментов программ · решение алгоритмических задач
Ранняя языковая MoE-модель SILX AI для генерации текста, экспериментов с длинным контекстом и исследований гибридных архитектур и дистилляции.
Подходит для: генерация текста и диалоговые ответы · исследование разреженных MoE-моделей · эксперименты с обработкой длинного контекста
Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.
Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента
Дообученная на примерах Hercules-v4 модель Qwen2 с 13,4 млрд параметров для диалогового ассистента, ответов на вопросы, математики, программирования и вызова функций.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · решение математических задач · помощь с написанием и разбором кода
Дообученная с подкреплением модель Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров для агентных задач со структурированным состоянием и семантическими действиями.
Подходит для: выполнение агентных задач по структурированному состоянию среды · выбор семантических действий вместо управления через скриншоты и клики · генерация ответов в диалоговых агентных сценариях
Производная модели roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max. Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для написания, анализа и отладки кода с многошаговой самопроверкой.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · поиск ошибок и уязвимых мест в коде · улучшение и рефакторинг существующей реализации
Kairos-Alig-30k — экспериментальная мультимодальная модель Aquiles-ai для ответов на текстовые запросы об изображениях.
Подходит для: поиск указанного объекта на изображении · описание сцены по конкретному запросу · ответы на вопросы о содержимом изображения
Визуальная башня Kimi-K2.6 для извлечения признаков изображений и построения систем поиска, кластеризации и мультимодального RAG.
Подходит для: Извлечение эмбеддингов изображений для поиска похожих изображений · Поиск и удаление дубликатов в наборах изображений · Кластеризация изображений по визуальному сходству
Производная модели silx-ai/Quasar-Preview. Ранняя языковая MoE-модель SILX AI для генерации текста, экспериментов с длинным контекстом и исследований гибридных архитектур и дистилляции.
Подходит для: генерация текста и диалоговые ответы · исследование разреженных MoE-моделей · эксперименты с обработкой длинного контекста
Репаковка FLUX.2 [dev] от Black Forest Labs — модель для генерации и редактирования изображений по тексту и референсам.
Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по текстовой инструкции · перенос стиля с изображения-референса
Производная модели roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max. Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для написания, анализа и отладки кода с многошаговой самопроверкой.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · поиск ошибок и уязвимых мест в коде · улучшение и рефакторинг существующей реализации
Производная модели roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max. Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для написания, анализа и отладки кода с многошаговой самопроверкой.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · поиск ошибок и уязвимых мест в коде · улучшение и рефакторинг существующей реализации
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact