Дообученная модель DeBERTa для выявления и классификации персональных данных в англоязычном тексте.

Подходит для: поиск адресов электронной почты в документах · выявление номеров телефонов и кредитных карт в письмах · разметка имён и адресов в пользовательском тексте

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных и решения задач с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · решение задач из набора SmolDataEnvs · генерация ответов для OpenCode, Claude Code и Codex

Агентная модель на базе Qwen3 для автономного анализа данных, выполнения задач полного цикла Data Science и подготовки исследовательских отчётов.

Подходит для: подготовка и очистка наборов данных · исследовательский анализ таблиц CSV и Excel · анализ данных из баз данных и JSON

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного решения задач анализа данных с использованием инструментов через OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных в агентной оболочке с инструментами · выполнение заданий SmolDataEnvs через OpenCode · проверка способности языковой модели работать с инструментами

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных с OpenCode и взаимодействием с инструментами.

Подходит для: выполнение агентных задач анализа данных · ответы на запросы с использованием инструментов OpenCode · автоматизация многошаговых задач на данных через агентный harness

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного решения задач анализа данных и работы с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · написание и изменение кода с помощью OpenCode · решение задач разработки через Claude Code или Codex

Jellyfish-8B — дообученная на английских табличных задачах языковая модель для проверки и структурирования данных.

Подходит для: поиск ошибочных значений в строках таблицы · заполнение пропусков в табличных данных · сопоставление столбцов из разных схем

Мультиязычный классификатор Patronus выявляет доступ инструментов AI-агентов к чувствительным и недоверенным данным и передачу данных наружу.

Подходит для: проверка описаний инструментов AI-агента на доступ к чувствительным данным · выявление инструментов, получающих данные из недоверенных источников · обнаружение операций, передающих данные во внешние сервисы

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.

Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале

Дообученная на Qwen3-4B модель для выявления и классификации чувствительной информации в диалогах перед передачей данных облачным агентам.

Подходит для: поиск персональных данных в переписке с ИИ-агентом · классификация чувствительной информации по уровням приватности PL1–PL4 · замена приватных фрагментов типизированными заполнителями перед отправкой в облако

Контрольная точка ACT от Datawhale для обучения и диагностики управления роботом при pick-and-place в MuJoCo.

Подходит для: проверка управления роботом при захвате и перемещении объекта в MuJoCo · оценка успешности ACT на фиксированных начальных состояниях · изучение обучения политик манипуляции роботом на AMD ROCm

Дообученная SmolVLA-политика Datawhale управляет роботизированной рукой в MuJoCo, выполняя инструкции по размещению кружек на тарелке.

Подходит для: перемещение красной кружки на тарелку в MuJoCo · перемещение синей кружки на тарелку в MuJoCo · воспроизведение эксперимента по обучению робототехнической политики на AMD ROCm

Дообученный чекпойнт Pi0 от Datawhale для управления роботом при переносе кружки на тарелку в MuJoCo.

Подходит для: перенос кружки на тарелку в MuJoCo · проверка робота на pick-and-place с невиданными позициями · воспроизведение учебного сценария Every Embodied AMD ROCm

Пакет Datawhale содержит TorchScript-политику и экспериментальную логику управления походкой четвероногого робота B2Piper для базовой задачи локомоции ATEC2026 L0.

Подходит для: воспроизведение базовой походки робота B2Piper · управление четвероногим роботом в задаче локомоции · анализ прохождения ровных, наклонных и неровных участков