Мультимодальная модель Perceptron для восприятия изображений, видео и аудио физическими агентами с текстовыми и структурированными ответами.

Подходит для: анализ изображений для физических агентов · понимание видеопотока · анализ аудиовхода

Perceptron Mk1 — vision-language модель для анализа изображений и видео по текстовым запросам и визуального рассуждения.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · описание визуальных сцен · анализ видеоматериалов по текстовому запросу

Открытая мультимодальная модель Perceptron на 36 млрд параметров для понимания видео, обоснования и управления роботами.

Подходит для: обучение роботизированной политики для манипуляций · генерация дискретных или непрерывных действий робота · оценка прогресса выполнения роботизированной задачи

Mitra Classifier — 12-слойная Transformer-модель для классификации табличных данных, предварительно обученная на синтетических примерах.

Подходит для: классификация строк табличного набора данных · предсказание категории объекта по его табличным признакам · базовая классификация данных в AutoGluon Tabular

Модель Perceiver IO, предварительно обученная на ImageNet, классифицирует изображения и извлекает признаки для последующих задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаков изображений для обучения классификатора · оценка принадлежности изображения к одному из 1000 классов

Компактная мультимодальная модель PerceptronAI анализирует изображения и отвечает на вопросы о визуальном содержимом, включая OCR, интерфейсы и пространственные задачи.

Подходит для: извлечение текста из документов, схем, этикеток и экранов · ответы на вопросы по изображению · понимание и навигация по интерфейсам рабочего стола и мобильных устройств

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Isaac-0.1 — мультимодальная модель Perceptron для визуальных вопросов и ответов, пространственного анализа и распознавания текста на изображениях.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом фотографии или видеокадра · локализация объектов и дефектов на изображениях · пространственный анализ отношений между объектами

Компактная vision-language модель PerceptronAI для визуального рассуждения, OCR, понимания интерфейсов и структурированного анализа изображений.

Подходит для: извлечение текста с документов, схем, этикеток и экранов · ответы на вопросы по содержимому изображений · понимание интерфейсов и навигация по рабочему столу

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Модель Perceiver IO, предварительно обученная на ImageNet для классификации изображений по 1000 классам.

Подходит для: классификация изображений на классы ImageNet · определение объектов и сцен на изображениях · извлечение признаков изображений для обучения собственного классификатора

Perceiver IO — предобученная на ImageNet модель для классификации изображений и извлечения полезных визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по 1000 классам ImageNet · Определение объектов и сцен на изображениях · Извлечение признаков изображений для последующих задач

Isaac-0.1-Base — мультимодальная модель PerceptronAI, которая отвечает на вопросы по изображениям, локализует объекты и распознаёт текст в сценах.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображений · поиск дефектов оборудования по фотографии · локализация объектов и указание на области изображения

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.

Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2

Производная модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16. Языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой для диалога, рассуждений, длинного контекста и агентных приложений.

Подходит для: создание диалоговых ИИ-агентов с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным документам и наборам документов · автоматизация обработки ИТ-заявок

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Модель предсказывает следующий шаг программного агента и определяет, можно ли поручить его быстрой модели или требуется основная.

Подходит для: маршрутизация шагов программного агента между быстрой и основной моделями · классификация следующего шага агента по фазе и типу сложности · автоматический выбор модели для задач программной инженерии

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Дообученная EfficientNetV2-L для классификации изображений в подсети Perturb.

Подходит для: Классификация изображений по категориям · Получение меток классов для изображений в сценариях Perturb

MFANN 3b версии 0.10 — дообученная на датасете MFANN модель Phi для генерации и классификации текста.

Подходит для: генерация текста по инструкции · классификация текста с использованием данных MFANN · эксперименты с языковыми моделями семейства Phi