Deformable DETR на базе ResNet-50 обнаруживает и локализует объекты на изображениях.
Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · поиск и локализация объектов на изображениях · подсчёт объектов категорий COCO на изображении
Мультимодальная модель SenseTime на базе Qwen2.5-7B MoT для анализа изображений, включая обнаружение объектов, OCR, оценку глубины и сегментацию.
Подходит для: поиск объектов и получение их рамок на изображении · обнаружение точек и ключевых точек на изображении · распознавание текста на изображениях
Квантизированный до 4 бит вариант SenseNova-U1.5-8B-MoT для быстрой генерации и редактирования изображений и ответов на вопросы об изображениях на Apple Silicon.
Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Мультимодальная модель SenseTime в формате bf16 для Apple Silicon, объединяющая генерацию и редактирование изображений с ответами на визуальные вопросы.
Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Deformable DETR с backbone ResNet-50 находит и локализует объекты на изображениях, предсказывая их классы и ограничивающие рамки.
Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · нахождение и локализация объектов на изображениях · подсчёт объектов по предсказанным рамкам
Deformable DETR на основе ResNet-50 находит и классифицирует объекты на изображениях, предсказывая их ограничивающие рамки.
Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · определение классов и рамок объектов COCO · подсчет объектов на изображении
Китайская BERT-модель SenseTime для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
Подходит для: поиск документов по смыслу на китайском языке · поиск релевантных фрагментов по запросу · сравнение семантической близости китайских текстов
Deformable DETR с backbone ResNet-50 обнаруживает и локализует объекты на изображениях, предсказывая их классы и ограничивающие рамки.
Подходит для: обнаружение и локализация объектов на фотографиях · поиск объектов из категорий COCO на изображениях · подсчёт обнаруженных объектов по классам
Китайская BERT-модель SenseTime для создания текстовых эмбеддингов и задач семантического поиска, сходства и ранжирования.
Подходит для: семантический поиск по китайским текстам · ранжирование результатов поиска · сравнение семантического сходства предложений
Китайская BERT-модель SenseTime для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
Подходит для: семантический поиск по китайским документам · поиск фрагментов по текстовому запросу · ранжирование результатов поиска по смысловой близости
Мультимодальная модель SenseNova, дообученная для пространственного понимания изображений, локализации объектов, подсчёта и оценки глубины.
Подходит для: поиск объекта на изображении по текстовому описанию · подсчёт объектов на изображении · оценка относительной глубины объектов и областей изображения
Диалоговая языковая модель InternLM на 19,6 млрд параметров для ответов на вопросы, рассуждений, программирования и генерации текста на английском и китайском языках.
Подходит для: ведение диалогов и ответы на вопросы · составление и продолжение текстов на английском и китайском · решение математических задач и объяснение рассуждений
InternLM-20B — 20-миллиардная языковая модель для генерации текста, рассуждений и задач на английском, китайском языках и коде.
Подходит для: генерация и продолжение текста · ответы на вопросы на английском и китайском языках · решение математических задач
MeshAnything — авторегрессионная модель, создающая компактные 3D-сетки по изображениям и формам из систем реконструкции.
Подходит для: создание 3D-сетки по изображению объекта · преобразование результата 3D-реконструкции в малополигональную сетку · создание сеток для 3D-графики из отсканированных форм
Модель на базе Piiranha-v1 выявляет и классифицирует персональные и чувствительные данные в немецких текстах для последующей проверки или обезличивания.
Подходит для: поиск религиозных упоминаний в немецких текстах · выявление этнической принадлежности и сексуальной ориентации · поиск адресов электронной почты и телефонных номеров
Квантированный до 8 бит артефакт мультимодальной SenseNova для генерации и редактирования изображений, а также ответов на вопросы по ним на Apple Silicon.
Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование загруженного изображения по инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Квантованный 8-шаговый вариант SenseNova-U1.5-8B-MoT для генерации и редактирования изображений и ответов на вопросы по изображениям на Apple Silicon.
Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Производная модели Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct. Мультимодальная модель Qwen для потоковых текстовых и голосовых диалогов, понимания аудио, изображений и видео.
Подходит для: голосовой помощник с ответами в реальном времени · распознавание и понимание речи на русском и других языках · ответы на вопросы по изображениям
BERT-классификатор для выявления 18 чувствительных тем в русскоязычных текстах.
Подходит для: выявление упоминаний преступлений в русскоязычных текстах · поиск публикаций о наркотиках · многотемная разметка чувствительных тем
Квантизированный артефакт SenseNova-U1.5-8B-MoT для MLX объединяет генерацию и редактирование изображений с визуальными вопросами и ответами на Apple Silicon.
Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Квантизированная 8-битная версия мультимодальной SenseNova для быстрой генерации изображений, их редактирования и визуальных вопросов на Apple Silicon.
Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · редактирование изображения по текстовой инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Зеркало чекпойнта Co-DINO на ViT-L для обнаружения объектов и сегментации экземпляров в 80 категориях COCO.
Подходит для: обнаружение объектов на изображениях COCO · сегментация экземпляров объектов на изображениях · создание базовой системы детекции для экспериментов
Зеркало чекпойнта Co-DINO на ViT-L для обнаружения объектов и экземплярной сегментации по 1203 категориям LVIS.
Подходит для: обнаружение объектов из категорий LVIS на изображениях · экземплярная сегментация объектов в естественных сценах · оценка детектора на бенчмарке LVIS v1
Модель Cardiff NLP классифицирует англоязычные публикации по категориям чувствительного содержимого, включая ненормативную лексику, сексуальные темы, наркотики и самоповреждение.
Подходит для: фильтрация ненормативной лексики в публикациях · выявление упоминаний наркотиков в сообщениях · поиск контента о самоповреждении