Компактная языковая модель GoFormer предсказывает ходы в го по записи предыдущих ходов и подходит для экспериментов с игровым планированием без MCTS.

Подходит для: предсказание следующего хода в партии го · генерация кандидатов ходов для движка го · игра против языковой модели в го

LoGos-7B — дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для рассуждений и анализа игры го.

Подходит для: анализ позиции на доске го · объяснение возможных ходов в го · рассуждение о стратегии партии го

GO-1 — предварительно обученная зрительно-языковая модель для робототехники, предназначенная для понимания сцен и работы в сценариях управления роботами.

Подходит для: предварительное обучение моделей для роботизированных задач · дообучение для бенчмарков робототехники в симуляции · адаптация к пользовательским наборам данных для роботов

Облегчённая модель Vision-Language-Action GO-1 для робототехнических задач, предварительно обученная на AgiBot World.

Подходит для: дообучение управления роботом на симуляционных бенчмарках · адаптация робота к пользовательскому набору данных · использование визуальных и языковых входов в робототехническом сценарии

Производная модели google/gemma-4-E2B. Мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений и аудио с генерацией текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и скриншотам · распознавание текста и извлечение данных из документов · транскрибирование аудиозаписей

Производная модели google/gemma-4-E2B-it. Мультимодальная Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind для диалогов, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений и аудио с выдачей текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту и изображениям · извлечение текста и сведений из документов и скриншотов · распознавание и транскрибирование речи

Производная модели google/gemma-4-E4B. Gemma 4 E4B — мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений и аудио с генерацией текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и преобразование аудио в текст · перевод речи в текст на других языках

Производная модели google/gemma-4-E4B-it. Gemma 4 E4B Instruct — компактная мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования, анализа изображений и обработки аудио.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и снимкам экрана · извлечение текста и сведений из документов и PDF · распознавание речи и подготовка транскриптов

Производная модели google/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized. Мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, анализа изображений, программирования и работы с аудио, представленная как веса QAT для собственной компиляции.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и скриншотам · распознавание текста и разбор PDF-документов · генерация, дополнение и исправление кода

Производная модели baidu/ERNIE-Image-Turbo. Дистиллированная модель Baidu для быстрого создания изображений по тексту, включая изображения с текстом и структурированными макетами.

Подходит для: создание постеров с длинными надписями · генерация инфографики и UI-подобных изображений · создание комиксов и многопанельных иллюстраций

Производная модели google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized. Мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind Gemma 4 E2B для диалогов, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений и аудио с текстовой выдачей.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и перевод речи в текст · генерация и исправление программного кода

Производная модели google/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized. Мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, анализа изображений, программирования и работы с аудио, представленная как веса QAT для собственной компиляции.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и скриншотам · распознавание текста и разбор PDF-документов · генерация, дополнение и исправление кода

Производная модели google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized. Мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind Gemma 4 E2B для диалогов, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений и аудио с текстовой выдачей.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и перевод речи в текст · генерация и исправление программного кода

Производная модели black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B. Компактная модель Black Forest Labs для быстрой генерации изображений по тексту и редактирования изображений с несколькими референсами.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по текстовой инструкции · изменение изображения с использованием нескольких референсов

Производная модели black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B. Базовая модель Black Forest Labs на 4 млрд параметров для генерации изображений по тексту и редактирования изображений по референсам.

Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по текстовой инструкции · создание изображения с несколькими референсами

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