Holo2-4B — дообученная мультимодальная модель H Company для анализа интерфейсов и выполнения многошаговых задач в вебе, на компьютере и мобильных устройствах.

Подходит для: навигация по сайтам по текстовой инструкции · поиск и локализация кнопок, ссылок и полей ввода на экране · выполнение многошаговых задач в настольных приложениях

Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.8-27B, которая анализирует скриншоты и помогает агенту выполнять задачи в интерфейсах приложений.

Подходит для: автоматизация действий в настольных приложениях по скриншотам · выполнение рабочих процессов в веб-интерфейсах · ввод текста и управление приложениями с помощью щелчков

Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.5 для управления веб-, настольными и мобильными интерфейсами через агентные системы.

Подходит для: автоматизация действий в веб-браузере · управление настольными приложениями по скриншотам · автоматизация действий в мобильных приложениях

Черновая модель Domino/DFlash ускоряет генерацию Qwen3-4B посредством спекулятивного декодирования с блоками по 16 токенов.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Qwen3-4B · спекулятивное декодирование с параллельным черновым предсказанием токенов · интеграция черновой модели в генерацию через Transformers

Черновая модель Domino/DFlash для ускорения генерации Qwen3-8B методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста с Qwen3-8B · черновое блочное предсказание токенов при speculative decoding · повышение доли принимаемых черновых токенов в генерации

Черновая модель Domino ускоряет генерацию Qwen/Qwen3.6-27B методом speculative decoding в совместимой ветке SGLang.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.6-27B · ускорение решения математических задач целевой моделью · ускорение генерации кода целевой моделью

Мультимодальная модель H Company для понимания интерфейсов и многошагового управления веб-сайтами, настольными и мобильными приложениями.

Подходит для: навигация по сайтам и выполнение действий в браузере · поиск кнопок, ссылок и полей ввода на скриншоте · автоматизация многошаговых задач в настольных интерфейсах

Мультимодальная модель H Company на базе Nemotron 3 Nano Omni для управления графическими интерфейсами с помощью скриншотов и вызовов инструментов.

Подходит для: автоматизация действий в графических интерфейсах по скриншотам · управление приложениями через клики и ввод текста · вызов MCP-инструментов при выполнении агентных сценариев

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность модели.

Подходит для: оценка безопасности сжатых языковых моделей · измерение успешности атак на чат-модель · сравнение восстановления поведения после сжатия

Модель OpenHands на базе Qwen3-4B классифицирует траектории ИИ-агентов по поведенческим критериям и вероятности успешного выполнения задачи.

Подходит для: Оценка успешности выполнения задачи ИИ-агентом · Многометочная оценка поведения агента по рубрике · Анализ траекторий работы агента в OpenHands SDK

Модель для выполнения задачи в среде Huggy в Unity ML-Agents с использованием обучения с подкреплением.

Подходит для: Запуск обученного агента в среде Huggy · Использование модели Huggy в официальном Space · Эксперименты с обучением с подкреплением в Unity ML-Agents

Визуальная модель Apple с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · подготовка визуальных представлений для поиска по изображениям · распознавание объектов и категорий

Holo2-235B-A22B — мультимодальная модель H Company для распознавания интерфейсов и выполнения задач GUI-агентами в вебе, на компьютере и мобильных устройствах.

Подходит для: навигация по веб-сайтам по текстовой инструкции · поиск и локализация кнопок и полей на скриншоте интерфейса · выполнение многошаговых задач в настольных приложениях

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 Chat для изучения влияния сжатия и замены параметров на безопасность и полезность диалоговой модели.

Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · измерение успешности атак на модель · оценка избыточных отказов чат-ассистента

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность ответов.

Подходит для: сравнение безопасности сжатой и исходной Llama 2 Chat · измерение успешности атак на диалоговую языковую модель · изучение восстановления защитного поведения после сжатия

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения признаков изображений и последующего решения задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · поиск изображений по визуальному сходству · подготовка визуальных представлений для мультимодальных систем

Визуальная модель Apple семейства AIMv2 с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и поддержки задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений · подготовка представлений изображений для мультимодального поиска · использование визуального энкодера в системах распознавания

Модель на базе OPT для оценки предпочтительности ответов в конвейерах RLHF и обучения чат-моделей.

Подходит для: ранжирование вариантов ответа чат-бота по предпочтительности · вычисление сигнала вознаграждения для RLHF · оценка ответов при дообучении языковой модели на сравнениях