Deformable DETR, обученная на DocLayNet, обнаруживает и локализует элементы макета на изображениях страниц документов.

Подходит для: обнаружение блоков текста и других элементов на странице документа · локализация элементов макета ограничивающими рамками · анализ структуры страниц для последующего разделения документа на блоки

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста

AriannaV6 — дообученная на Gemma 4 12B мультимодальная модель для диалогового помощника, вызова инструментов и агентных рабочих процессов.

Подходит для: диалоговый универсальный помощник · вызов инструментов в агентных сценариях · поддержка рабочих процессов с долговременной памятью

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

Arcee-Lite — компактная дистиллированная языковая модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: генерация текста на мобильных устройствах · создание диалогового помощника для встраиваемой системы · запуск языковой модели на периферийном устройстве

Уплотнённая и дообученная версия Qwen3.6-35B-A3B для локальной генерации текста и вызова инструментов на CPU или встроенной графике.

Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью · вызов инструментов в агентных сценариях · генерация текста на CPU без дискретной видеокарты

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Исследовательская авторегрессионная языковая модель Avey-1 для экспериментов с генерацией текста и оценки архитектуры без attention.

Подходит для: эксперименты с альтернативной архитектурой языковой модели · сравнение архитектур генерации текста · исследование влияния ранжирования фрагментов контекста

Базовый чекпойнт Aria для продолжения мультимодального предобучения и языковых и визуально-языковых задач с контекстом до 8K.

Подходит для: продолжение предобучения на документах для OCR · адаптация к многоязычным данным · продолжение обучения для агентных сценариев

Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH

Англоязычная компактная причинная языковая модель ARO для исследований усвоения языка и грамматической генерализации при ограниченном бюджете данных.

Подходит для: исследование усвоения языка на ограниченном объёме обучающих данных · генерация продолжений англоязычного текста · сравнение компактных причинных языковых архитектур

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках

Форк мультимодальной модели Aria с последовательной реализацией MLP, упрощающей квантизацию и диалоговую работу с изображениями и текстом.

Подходит для: вопросы и ответы по содержимому изображений · диалог о визуальных материалах · описание изображений текстом

Aria-UI — мультимодальная модель для понимания инструкций и взаимодействия с графическими интерфейсами в составе GUI-агентов.

Подходит для: привязка текстовой инструкции к элементам интерфейса на скриншоте · выполнение задач в приложениях Android с GUI-агентом · управление веб-интерфейсом по текстовым инструкциям

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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

ArmanNN-Base — гибридная англоязычная причинно-языковая модель на 252,8 млн параметров для генерации текста.

Подходит для: генерация продолжения текста на английском языке · создание черновиков и коротких текстовых фрагментов · эксперименты с гибридными архитектурами внимания, SSM и MoE

AETHER-10M — компактная экспериментальная языковая модель посттрансформерной архитектуры для генерации текста и проверки алгоритмических рассуждений.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · эксперименты с альтернативами архитектуре Transformer · проверка арифметических рассуждений на коротких последовательностях