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 Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия
Экспериментальный текстовый чекпойнт Mini-K3 для исследования предобучения и сравнения архитектурных вариантов MoE.
Подходит для: сравнение архитектур KDA и Gated MLA в языковых моделях · исследование влияния группировки затухания KDA на предобучение · анализ поведения компактных MoE-моделей при генерации текста
Небольшая текстовая MoE-модель Mini-K3 для исследований предобучения и сравнения архитектур генерации текста.
Подходит для: эксперименты с предобучением языковых моделей · сравнение архитектур KDA и Gated MLA · генерация продолжения текста
Черновая модель Inferact на архитектуре DSpark ускоряет генерацию Kimi-K3 посредством спекулятивного декодирования в vLLM.
Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K3 в vLLM · ускорение рассуждений и решения математических задач · ускорение генерации и анализа кода
Текстовая MoE-модель Mini-K3 для исследований предобучения и сравнения вариантов архитектуры.
Подходит для: исследование предобученной языковой модели · сравнение вариантов архитектуры KDA и Gated MLA · эксперименты с MoE и маршрутизацией экспертов
Компактная модель MS-EffGCViT-B0 выявляет дипфейки на обрезанных изображениях лиц и кадрах видео.
Подходит для: проверка подлинности изображения лица · обнаружение дипфейков в видеокадрах · модерация пользовательских видео на подмену лица
Исследовательский текстовый чекпойнт Mini-K3 для генерации текста и сравнения архитектур на этапе предобучения.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной MoE-модели · сравнение вариантов KDA и Gated MLA · изучение поведения архитектурных абляций при предобучении
Предобученный текстовый чекпойнт Mini-K3 для генерации текста и исследований архитектуры MoE с KDA и Gated MLA.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на предобученной модели · сравнение вариантов архитектуры KDA и Gated MLA · исследование разреженных MoE-моделей
Mini-K3-1H v2 — небольшой исследовательский чекпойнт предобучения для авторегрессионной генерации текста и изучения вариантов архитектуры Kimi-K3.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на базе Mini-K3 · сравнение вариантов архитектуры KDA и Gated MLA · изучение работы Mixture of Experts в языковой модели
Экспериментальный текстовый чекпойнт Mini-K3 для генерации текста и сравнения архитектур MoE с Gated MLA.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на небольшом MoE-чекпойнте · сравнение архитектур внимания и позиционного кодирования · исследование предварительного обучения языковых моделей
Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. 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
Вспомогательная DFlash-модель для ускорения генерации moonshotai/Kimi-K3 посредством параллельных предложений токенов с проверкой целевой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста с Kimi-K3 через speculative decoding · развёртывание DFlash-декодирования в SGLang · ускорение генерации ответов на математические задачи
Draft-модель DSpark для ускорения генерации Kimi-K3 методом speculative decoding с предсказанием блоков до пяти токенов.
Подходит для: ускорение генерации текста в Kimi-K3 через speculative decoding · ускорение решения математических задач GSM8K на Kimi-K3 · ускорение генерации кода для HumanEval и MBPP на Kimi-K3
Исследовательская текстовая Mini-K3-модель предварительного обучения для генерации текста и сравнения архитектурных вариантов.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · сравнение вариантов KDA и Gated MLA · исследование влияния групп затухания на генерацию
Текстовая MoE-модель Mini-K3 для предсказания следующего токена и исследований архитектуры языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе предобученного чекпойнта · сравнение вариантов архитектуры MLA и MoE · изучение поведения модели при длинном контексте
DF Arena 500M V1 классифицирует аудио, чтобы выявлять синтезированную или поддельную речь и отличать её от подлинной.
Подходит для: проверка подлинности голосовых сообщений · обнаружение синтезированной речи в аудиозаписях · оценка аудио на признаки голосового дипфейка
Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.
Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом
Предварительно обученный на 3D МРТ энкодер ResEnc-L для адаптации к сегментации и классификации медицинских изображений.
Подходит для: адаптация энкодера для сегментации 3D МРТ головного мозга · дообучение модели для классификации медицинских томографических изображений · использование как стартовых весов в исследованиях самообучения для 3D-медицинского зрения
Экспериментальный текстовый чекпойнт Mini-K3-1H v2 для исследований предобучения и сравнения архитектур Mixture-of-Experts.
Подходит для: сравнение архитектурных вариантов языковой модели · исследование предобучения текстовых моделей · измерение perplexity на фиксированной выборке разработки
Черновая GGUF BF16-модель DSpark для ускорения генерации Kimi-K3 спекулятивным декодированием.
Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K3 через speculative decoding · ускорение вывода Kimi-K3 в совместимом inference-сервисе · проверка интеграции MLA-native черновой модели с целевой моделью Kimi-K3
Модель-черновик DFlash на 4,2 млрд параметров ускоряет генерацию текста целевой моделью Kimi-K2.5 посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Kimi-K2.5 · ускорение решения математических задач с Kimi-K2.5 · ускорение генерации кода с Kimi-K2.5
DFlash draft-модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.7-Code, ускоряющая генерацию кода и ответов в агентных системах.
Подходит для: ускорение генерации кода в программном копилоте · снижение задержки ответов кодового ИИ-агента · ускорение многоэтапного рассуждения и генерации
Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. 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