Визуальный трансформер DeepGlint AI на 2,5 млрд параметров для извлечения признаков изображений и использования в системах визуального анализа.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений · подготовка изображений документов для визуального анализа · анализ диаграмм и графиков в составе мультимодальной системы

Модифицированная версия GLM-5.3-Flash для генерации текста с уменьшенной склонностью к отказам, предназначенная прежде всего для исследований отказов и контролируемого red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · проверка устойчивости модели к вредоносным запросам · контролируемый red-teaming и оценка безопасности

Черновая модель DFlash 2, которая ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash с помощью спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash в SGLang · предсказание блоков токенов для спекулятивного декодирования · интеграция чернового декодера в сервер генерации на базе GLM-5.3-Flash

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

Зрительная модель MLCD с 402,7 млн параметров для извлечения признаков и векторных представлений изображений.

Подходит для: извлечение векторных признаков изображений · поиск похожих изображений по содержимому · сопоставление изображений в визуальной базе данных

DPT-Large — модель Intel на основе Vision Transformer для оценки глубины сцены по одному изображению.

Подходит для: оценка глубины по фотографии · построение карты глубины сцены · анализ пространственной структуры изображения

Черновая модель DFlash 2 для ускорения генерации текста zai-org/GLM-5.3 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста с GLM-5.3 в SGLang · ускорение решения математических задач с GLM-5.3 · ускорение генерации кода с GLM-5.3

Дообученная мультимодальная Phi-3.5 Vision для поиска и сопоставления текста и изображений по эмбеддингам.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск текста по изображению · ранжирование изображений по релевантности запросу

Дообученная мультимодальная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для ответов на вопросы об изображениях и понимания сцен в робототехнических задачах.

Подходит для: ответы на вопросы о сценах и объектах в робототехнике · распознавание состояний и свойств объектов на изображениях · пространственное рассуждение по визуальным данным

Черновая модель DFlash для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию GLM-5.3-Flash при совместном обслуживании с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста на сервере GLM-5.3-Flash · параллельное предложение блоков токенов для проверки целевой моделью · повышение пропускной способности сервинга LLM в SGLang

Мультимодальная модель LLaVA-Next на базе Qwen2.5-7B с визуальным энкодером MLCD для диалога и ответов по изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображения · решение визуальных задач по естественно-научным схемам и диаграммам · анализ изображений в диалоговом интерфейсе

Визуальный энкодер MLCD на базе ViT-L/14 с разрешением 336 пикселей извлекает признаки изображений для мультимодальных моделей и задач классификации.

Подходит для: Извлечение визуальных признаков для мультимодальной языковой модели · Подготовка представлений изображений для линейной классификации · Классификация изображений после обучения линейного классификатора поверх энкодера

Черновая модель DFlash для ускорения обслуживания GLM-5.3-NVFP4 с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации GLM-5.3-NVFP4 в сервере SGLang · параллельное предложение токенов для спекулятивного декодирования · повышение пропускной способности сервиса генерации текста

Черновая модель DFlash2 для ускорения генерации GLM-5.3-Flash в vLLM с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash · спекулятивное декодирование в vLLM · подготовка черновых токенов для GLM-5.3-Flash

Производная модели incoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2. Черновая модель DFlash 2, которая ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash с помощью спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash в SGLang · предсказание блоков токенов для спекулятивного декодирования · интеграция чернового декодера в сервер генерации на базе GLM-5.3-Flash

UniME-LLaVA-1.6-7B — дообученная мультимодальная LLaVA-NeXT для визуальных вопросов, диалога по изображениям и улучшенного сопоставления текста с изображениями.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · диалог с моделью о содержимом изображения · поиск соответствия между изображением и текстовым запросом

Компактная модель Intel на базе DPT и SwinV2 оценивает относительную глубину по одному изображению.

Подходит для: построение карты глубины по фотографии · оценка глубины сцены с камеры · подготовка карты глубины для 3D-реконструкции

Квантованная версия GLM-5.3-Flash для диалога, рассуждений и обработки изображений и видео на Apple Silicon с 128 ГБ памяти.

Подходит для: диалог с моделью на компьютере Mac с 128 ГБ памяти · ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов

Мультимодальная модель Blackfrost на базе GLM-5.3-Flash для авторизованного тестирования защит и команд red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости защитных механизмов к adversarial-запросам · тестирование систем обнаружения вредоносных запросов · проведение авторизованного red teaming

Мультимодальная модель Glint Lab на 8B для диалоговых ответов и визуального понимания изображений по текстовым запросам.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · описание содержимого изображения · визуальный диалог с пользователем

Черновая модель DFlash 2 в формате GGUF ускоряет генерацию GLM-5.3-Flash посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью GLM-5.3-Flash в llama.cpp · ускорение диалоговых ответов GLM-5.3-Flash при спекулятивном декодировании · локальный запуск черновой модели DFlash 2 совместно с целевой GGUF-моделью

Квантизированная GGUF-версия GLM-5.3-Flash для локальной генерации текста и программного кода на DGX Spark с ускорением MTP.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода локально · ответы в диалоговом интерфейсе на английском или китайском языке · локальный запуск крупной языковой модели на DGX Spark

Мультимодальная модель Glint Lab для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.

Подходит для: описание содержимого изображений · ответы на вопросы по изображению · анализ диаграмм и графиков

Черновая голова EAGLE-3.1 для ускорения генерации DeepSeek-V4-Flash с помощью speculative decoding в пропатченном vLLM.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-V4-Flash при обслуживании через vLLM · повышение пропускной способности генерации текста · ускорение ответов на агентные запросы