Компактная модель MemTensor для извлечения и кластеризации воспоминаний из диалогов и документов в MemOS.

Подходит для: извлечение фактов и предпочтений из диалогов для долговременной памяти · извлечение ключевых сведений из документов · краткое изложение фрагментов документов для памяти

Производная модели MemTensor/MemOperator-0.6B. Компактная модель MemTensor для извлечения и кластеризации воспоминаний из диалогов и документов в MemOS.

Подходит для: извлечение фактов и предпочтений из диалогов для долговременной памяти · извлечение ключевых сведений из документов · краткое изложение фрагментов документов для памяти

MemReader-4B — дообученная языковая модель для извлечения и суммирования памяти из диалогов и документов на английском и китайском языках.

Подходит для: извлечение важных сведений из истории диалога · создание краткой сводки разговора для долговременной памяти · извлечение фрагментов и фактов из документов

Мультимодальная модель Meta на 29,6 млрд параметров для локальных агентных задач, работы с инструментами, программирования и анализа изображений.

Подходит для: выполнение многошаговых задач локальным ИИ-агентом · вызов инструментов и функций в диалоге · написание и отладка программного кода

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

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач, программирования и анализа изображений, видео и аудио с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач автономным агентом · разработка и анализ программного кода

MTP-драфтер Google DeepMind для Gemma 4 26B A4B, ускоряющий генерацию в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в приложениях на Gemma 4 · снижение задержки ответов разговорного помощника · ускорение локальной генерации на совместимом оборудовании

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Черновая MTP-модель Gemma 4 12B IT от Google DeepMind ускоряет генерацию текста в speculative decoding, предлагая токены для параллельной проверки целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в speculative decoding · создание разговорного ассистента на базе Gemma 4 · ответы на вопросы по изображениям и документам

Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.

Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации

Мультимодальная модель Tencent на базе Qwen3.5-2B, создающая эмбеддинги текста, изображений, видео и визуальных документов для поиска и сопоставления.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск видео по описанию · сопоставление текста и визуальных документов

Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

Модель BAAI семейства Emu3 для извлечения признаков и представления изображений в дискретных vision-токенах.

Подходит для: извлечение признаков изображения для конвейера Emu3 · токенизация изображений для мультимодального моделирования · подготовка визуальных представлений для задач понимания изображений

Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам

Мультимодальная модель Tencent, которая преобразует текст, изображения, видео и визуальные документы в эмбеддинги для поиска и сопоставления.

Подходит для: векторный поиск по текстам, изображениям и видео · поиск визуальных документов по содержимому · сопоставление текстового запроса с изображениями или видео

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

Отдельная MTPv2-голова NVIDIA для ускорения спекулятивного декодирования совместимой Nemotron 3 Super при обслуживании текстовых запросов.

Подходит для: ускорение генерации текста на Nemotron 3 Super · ускорение чат-ответов и выполнения инструкций на поддерживаемой Nemotron 3 Super · ускорение генерации кода целевой моделью Nemotron 3 Super

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

TnT-модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для изображений

Мультимодальная модель Meta на 29,6 млрд параметров для локальных ИИ-агентов, вызова инструментов, программирования и анализа изображений.

Подходит для: создание локального агента для многошаговых задач · вызов инструментов по заданным схемам · написание и отладка кода

Вспомогательная Gemma 4 E4B модель-драфтер для ускорения генерации текста методом speculative decoding вместе с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в связке с целевой Gemma 4 · предложение черновых токенов для speculative decoding · ускорение инференса instruction-tuned модели Gemma 4

Мультимодальная модель Tesslate на базе Gemma 3 27B IT для рассуждений, программирования и диалоговой работы с текстом и изображениями.

Подходит для: решение математических задач с пояснениями · поиск ошибок и помощь с программным кодом · ответы на вопросы по изображениям

Модель Transformers для извлечения признаков из входных данных с контекстом до 1026 токенов и примерно 865,1 млн параметров.

Подходит для: извлечение векторных представлений входных данных · подготовка признаков для downstream-моделей · поиск семантически похожих объектов