GGUF-конверсия языковой модели Qwen3-1.7B для локальной генерации текста, диалогов, рассуждений и кода.

Подходит для: локальный диалоговый помощник на компьютере · генерация и продолжение текста · ответы на инструкции и простые вопросы

Локальная многоязычная языковая модель Qwen3-8B в формате GGUF для диалогов, генерации текста и рассуждений.

Подходит для: локальный диалоговый ассистент · суммаризация документов · генерация структурированных ответов

GGUF-конверсия Qwen3-4B для локальных диалогов, рассуждений и генерации текста на потребительском оборудовании.

Подходит для: локальный чат-бот с контекстной памятью · генерация и объяснение кода · ответы на вопросы по документам в лёгком RAG-сценарии

GGUF-версия Qwen3-14B для локальных диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.

Подходит для: локальный диалоговый ассистент · генерация и отладка кода · ответы на вопросы по документам в RAG-системе

Компактная 600-миллионная модель Qwen3 в формате GGUF F16 для локальной генерации текста и диалогов на малоресурсных устройствах.

Подходит для: локальные диалоги с ИИ на CPU · генерация текста без подключения к интернету · запуск чат-модели на малоресурсном устройстве

diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Многоязычная языковая модель Qwen3 на 32 млрд параметров в формате GGUF F16 для локального диалога, рассуждений, программирования и генерации текста.

Подходит для: локальный чат-ассистент · решение задач по математике и логике · генерация и анализ кода

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров, дообученная для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: ответы на вопросы и выполнение пользовательских инструкций · решение задач с пошаговыми рассуждениями · анализ изображений и ответы по их содержимому

35-миллиардная MoE-модель InternScience в формате GGUF F16 для многошагового агентного поиска, научных и инженерных задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск информации в интернете · разбиение сложной задачи на план и последовательность действий · научные рассуждения и ответы на исследовательские вопросы

Диалоговая MoE-модель на 33,9 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов в чате.

Подходит для: ответы на запросы в текстовом чате · генерация продолжений текста · проверка языковой модели на тестах рассуждения

PyTorch-порт VideoPrism LVT Base для извлечения признаков и векторных представлений из видео.

Подходит для: извлечение признаков из видеоклипов · получение векторных представлений видео для поиска · подготовка видеоданных для последующей классификации

Конверсия TRELLIS.2-4B в GGUF F16 для создания 3D-ассетов по изображению через C++ runtime trellis2cpp.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация формы объекта для 3D-сцены · подготовка 3D-ассетов с PBR-материалами

VTP-Large-f16d64 — визуальный токенизатор для извлечения семантических признаков изображений, классификации и подготовки представлений для генеративных моделей.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · классификация изображений без обучения на целевых метках · линейный пробинг для классификации изображений

Компактный дообученный программный ассистент для написания кода и вызова инструментов в формате JSON.

Подходит для: написание и отладка кода · объяснение технических понятий · подготовка JSON-вызовов функций и инструментов

Модель Stable Diffusion XL для генерации изображений по текстовым описаниям.

Подходит для: создание изображений по текстовому промпту · визуализация идей и сцен · генерация иллюстраций с помощью Diffusers

Конвертированная в GGUF F16 модель Qwen3-ASR-0.6B от OpenVoiceOS для распознавания речи на CPU и периферийных устройствах.

Подходит для: расшифровка аудиозаписей в текст · распознавание речи на CPU без специализированного ускорителя · локальная транскрибация на периферийном устройстве

Конверсия инструктивной MoE-модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в GGUF F16 для локальной генерации кода, диалога и агентных сценариев.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · объяснение кода и помощь при отладке · решение задач по программированию и математике

Полноточная диалоговая модель Blackfrost на базе GLM-5.3, предназначенная для генерации текста, авторизованных проверок безопасности и исследований в контролируемой среде.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · авторизованное red team-тестирование ИИ-систем · исследование безопасности и выравнивания моделей

LoRA-адаптер FoodyLLM в формате GGUF F16 для генерации текста и решения задач анализа пищевых продуктов.

Подходит для: извлечение сущностей о пищевых продуктах из текста · распознавание упоминаний продуктов и еды · прогнозирование питательных веществ по описанию еды

Конверсия GGUF F16 декодера TRELLIS для построения воксельного каркаса 64³ в конвейере создания 3D-объектов.

Подходит для: Преобразование выхода потока разреженной структуры в воксельный каркас 64³ · Использование декодера TRELLIS в среде trellis2cpp/ggml · Сборка конвейера TRELLIS.2 для обработки изображений и получения 3D-объектов

VQ-токенизатор CyberAgent кодирует RGBA-изображения в дискретные латентные коды для последующих задач, например дополнения графического дизайна.

Подходит для: кодирование RGBA-графики в дискретные токены · подготовка представлений RGBA-изображений для генеративных моделей · дополнение элементов графического дизайна

Разговорная 90,1-миллиардная модель на архитектуре Llama для генерации текста и ответов в диалоге с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы в диалоге на английском языке · генерация и продолжение текста · многоязычные чат-ответы на немецком, французском, испанском и итальянском

Текстовая модель Gemma 3 для семантического поиска по материалам электротехники и электроники, поставляемая в формате GGUF F16.

Подходит для: семантический поиск по технической документации в электротехнике · поиск фрагментов по вопросам об электронике и энергосистемах · извлечение релевантных материалов для RAG по электротехнической тематике

Инструкционная донастройка PULI LlumiX на венгерских данных для диалоговых ответов и выполнения инструкций с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на вопросы на венгерском языке · диалоговый помощник для венгероязычных пользователей · выполнение инструкций на венгерском языке