Экспериментальная MoE-модель ConvexAI для генерации текста и изучения маршрутизации между экспертами.

Подходит для: эксперименты с маршрутизацией токенов между экспертами MoE · генерация текста на английском языке · оценка языковой модели на тестах общего назначения

Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.

Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию

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

GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Мультимодальная модель Xiaomi MiMo на 9 млрд параметров для агентных задач, программирования, кибербезопасности и анализа изображений.

Подходит для: написание и исправление кода · выполнение многошаговых агентных задач · анализ изображений в диалоге

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

Диалоговая Llama-модель ConvexAI на 33,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация текстовых ответов на запросы · решение задач на рассуждение

Luminex-34B-v0.1 — диалоговая текстовая модель на 33,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы, оценённая на португальском бенчмарке.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · ответы на вопросы на португальском языке · решение учебных задач ENEM

ConvNeXt Small — модель классификации изображений, дообученная на ImageNet-1k после предварительного обучения на ImageNet-22k.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

ConvNeXt Tiny — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для визуального пайплайна · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Свёрточная модель ConvNeXt-V2 Base для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категорий изображений ImageNet · извлечение карт визуальных признаков

Компактная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet · Распознавание объектов и сцен на изображениях · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения

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

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

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий товаров по фотографиям · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

ConvNeXt Small, дообученная на ImageNet-1k, классифицирует изображения и может служить backbone для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий изображений из ImageNet · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Компактная визуальная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt-Tiny, извлекающая признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному сходству · классификация изображений с k-NN или линейным классификатором

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

Визуальная модель Meta AI на базе ConvNeXt Small извлекает универсальные признаки изображений для поиска, классификации, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск похожих изображений по визуальным признакам · классификация изображений с линейным классификатором · семантическая сегментация изображений

Зрительная модель Meta AI на ConvNeXt Large извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по эмбеддингам · семантическая сегментация изображений

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 Nano для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения