Nano Banana 2 — модель Google для генерации и редактирования изображений с качеством уровня Pro и скоростью Flash.

Подходит для: создание изображений по текстовому запросу · редактирование существующего изображения

Nano Banana — модель Google для генерации изображений с контекстным пониманием.

Подходит для: генерация изображений по запросу · создание визуального контента с учётом контекста · подготовка иллюстраций по текстовому описанию

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Модель Banano Chan на базе Anything V3.0 создаёт детализированные аниме-изображения по текстовым промптам и тегам danbooru.

Подходит для: генерация аниме-изображений по текстовому описанию · создание иллюстраций Banano Chan · генерация персонажей с помощью тегов danbooru

Небольшая базовая языковая модель BananaMind для продолжения текста, экспериментов с токенизаторами и архитектурами, а также дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · изучение динамики предобучения небольших языковых моделей · сравнение токенизаторов и обработки чисел

Экспериментальный базовый англоязычный авторегрессионный Transformer BananaMind для исследований архитектуры малых языковых моделей и повторного использования слоёв.

Подходит для: изучение повторного выполнения слоёв Transformer · сравнение схем весового разделения на малых моделях · абляционные эксперименты с механизмом внимания XSA

Модель Google для генерации и редактирования изображений, включая перенос товаров в новые визуальные контексты.

Подходит для: создание изображений по текстовому запросу · редактирование существующих изображений · перенос товара в новый визуальный контекст

Модель Google на основе Gemini 3 Pro для генерации и редактирования изображений по запросу.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование существующих изображений · генерация изображений с учётом реального мира

Модель Google для быстрой генерации и редактирования изображений по запросу.

Подходит для: создание изображения по текстовому описанию · редактирование существующего изображения · быстрое получение визуальных вариантов

Модель Google для быстрой и экономичной генерации изображений по текстовым запросам.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · быстрый перебор визуальных концепций · генерация изображений в конвейерах разработчика

Модель расставляет в литовском тексте ударение и тип акцента для каждого слова, используя контекст для разрешения омографов.

Подходит для: расстановка ударений в литовских предложениях · определение ударного слога и типа акцента · различение литовских омографов по контексту

Модель Google на основе Gemini 3 Pro для генерации и редактирования изображений по запросу.

Подходит для: создание изображений по текстовому запросу · редактирование существующих изображений · генерация изображений с учётом реальных объектов и контекста

Небольшая дообученная языковая модель для исследований рассуждений и методов постобучения малых моделей.

Подходит для: эксперименты с рассуждениями малых языковых моделей · сравнение постобученной модели с BananaMind-2-Pro · оценка методов продолжения предобучения и SFT

Аниме-модель латентной диффузии, дообученная для генерации детализированных изображений Banano Chan по текстовым промптам.

Подходит для: генерация изображений Banano Chan по текстовому описанию · создание аниме-арта с персонажем Banano Chan · получение детализированных иллюстраций по сложным англоязычным промптам

Модель размечает литовские слова, определяя ударный слог и тип ударения с учётом контекста, например для подготовки текста к синтезу речи.

Подходит для: определение ударного слога в литовском предложении · различение омографов по контексту для литовского текста · подготовка литовского текста к синтезу речи с ударениями

Компактная англоязычная чат-модель BananaMind для следования инструкциям, многоходовых диалогов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и выполнение инструкций на английском языке · многоходовые чат-диалоги с системными инструкциями · учебные эксперименты с дообучением компактных языковых моделей

Экспериментальная языковая модель на 2,5 млн параметров для исследования архитектуры Looped Transformer и генерации короткого текста.

Подходит для: изучение архитектуры трансформера с разделяемыми весами · эксперименты с языковыми моделями сверхмалого размера · воспроизведение базового результата семейства BananaMind 3

Базовая трёхбашенная языковая модель BananaMind на 35 млн параметров для продолжения текста и исследований передачи информации между компонентами.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · локальные эксперименты с небольшой языковой моделью · исследование передачи сигналов между башнями трансформера

Экспериментальная компактная MoE-модель BananaMind для исследований генерации текста с маршрутизацией экспертов на уровне целого сообщения.

Подходит для: эксперименты с маршрутизацией экспертов в языковых моделях · исследование разреженной генерации текста на компактной модели · сравнение последовательностной и токенной маршрутизации MoE

Пакет VertexAIco для локального запуска 1-битной чат-модели Bonsai-27B через MLX на Mac с Apple Silicon.

Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью на Mac · следование инструкциям и ответы на запросы · суммаризация результатов поиска

Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели

Экспериментальная 10-миллионная BananaMind 2 Nano, обученная с нуля с оптимизатором Aspect-Cautious Muon для генерации текста.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · изучение влияния оптимизатора на обучение языковых моделей · тестирование компактных авторегрессионных моделей

Компактная базовая языковая модель BananaMind для продолжения текста и исследований многобашенной архитектуры.

Подходит для: продолжение текста на английском языке · эксперименты с маршрутизацией информации между башнями Transformer · исследование интерпретируемости языковых моделей

Экспериментальная англоязычная базовая модель на 10 млн параметров для генерации текста, обученная с нуля на FineWeb-Edu с оптимизатором Muon.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · изучение обучения малых языковых моделей с нуля · сравнение оптимизаторов Muon и AdamW