GB.Cell-100M — трансформерная модель для анализа экспрессии генов и решения задач одно-клеточной геномики человека.
Подходит для: кластеризация клеток без дообучения · классификация типов клеток по профилям экспрессии генов · моделирование эффектов генетических или клеточных возмущений
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
Дообученная на CIFAR-100 модель ViT для классификации изображений по 100 классам датасета.
Подходит для: классификация изображений по классам CIFAR-100 · распознавание объектов на небольших изображениях · эксперименты с Vision Transformer на CIFAR-100
AICrossSim/clm-200m — ағылшынша мәтін жалғастыру және диалог құруға арналған 224,1 млн параметрлі Llama тіл моделі.
Подходит для: ағылшын мәтінін жалғастыру · ағылшын тілінде диалогтық жауаптар жасау · оқу мәтіндерінің жалғасын құрастыру
Дообученная на CIFAR-100 ResNet-50 для классификации изображений по классам этого датасета.
Подходит для: классификация изображений по категориям CIFAR-100 · распознавание объектов на изображениях из набора CIFAR-100 · эксперименты с классификацией изображений на базе ResNet-50
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
Дообученная на CIFAR-100 модель CLIP ViT-Large/14 извлекает признаки изображений для классификации и экспериментов с набором CIFAR-100.
Подходит для: извлечение признаков изображений CIFAR-100 · классификация изображений по классам CIFAR-100 · сравнение качества CLIP до и после дообучения
Дообученный Vision Transformer для классификации изображений по классам CIFAR-10.
Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов на небольших цветных изображениях · оценка качества моделей на CIFAR-10
Потоковая модель распознаёт пенджабскую речь, в том числе чтение Gurbani, и преобразует аудио в текст.
Подходит для: транскрибация чтения Gurbani и паатха · распознавание пенджабской речи в потоковом режиме · создание текстовых версий киртана и религиозных выступлений
Дообученная на примерах кода модель Qwen2.5-3B для генерации кода в диалоговом формате.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · подготовка решений задач по программированию · продолжение и дополнение исходного кода
Дообученная на примерах кода модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации кода и текста.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · создание решений задач по программированию · продолжение и дополнение исходного кода
Компактная VGG-подобная CNN для классификации изображений CIFAR-10 по десяти категориям.
Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание автомобилей и грузовиков на изображениях CIFAR-10 · распознавание животных и транспорта в тестовых наборах CIFAR-10
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Преобразованный чекпойнт Llama на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 2048 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение заданного текста · создание черновиков текста
Компактная языковая модель Llama на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация продолжения текста · ведение текстового диалога · создание черновиков и коротких ответов
Компактная Llama-модель на 1,7 млрд параметров для диалогов и генерации текста.
Подходит для: генерация продолжения текста · ведение простых текстовых диалогов · создание черновиков коротких текстов
Производная модели google/gemma-4-E4B-it. Gemma 4 E4B Instruct — компактная мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования, анализа изображений и обработки аудио.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и снимкам экрана · извлечение текста и сведений из документов и PDF · распознавание речи и подготовка транскриптов
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact