SegFormer B0 — модель NVIDIA для семантической сегментации изображений, дообученная на ADE20K.

Подходит для: семантическая сегментация фотографий · разметка пикселей по классам объектов и элементов сцены · разбор городских и уличных сцен

Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.

Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков

SegFormer-B2 — модель семантической сегментации, которая размечает классы объектов и сцен на изображениях.

Подходит для: пиксельная разметка объектов на фотографиях · распознавание элементов городской и природной сцены · сегментация изображений для компьютерного зрения

SegFormer B5 от NVIDIA — модель семантической сегментации изображений, дообученная на ADE20K для попиксельного распознавания классов сцен и объектов.

Подходит для: попиксельное распознавание объектов и областей на изображении · сегментация внутренних и городских сцен · разметка сцен на фотографиях для компьютерного зрения

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

SegFormer-B1 — дообученная на ADE20K модель для семантической сегментации изображений с разрешением 512×512.

Подходит для: сегментация объектов и областей на изображениях · понимание городской или интерьерной сцены по пикселям · разметка сцен для задач компьютерного зрения

Экспериментальная англоязычная модель SemSimula для авторегрессионной генерации текста и изучения безвнимательной механической архитектуры.

Подходит для: генерация продолжений англоязычного текста · эксперименты с альтернативами трансформерной архитектуре · сравнение механизмов семантической динамики при равном бюджете обучения

GroupViT — vision-language модель для zero-shot семантической сегментации изображений по текстовым названиям категорий.

Подходит для: Сегментация объектов на изображении по категориям, заданным текстом · Поиск областей изображения, соответствующих произвольным словесным меткам · Исследование zero-shot сегментации без пиксельной разметки

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

SEW-D-tiny — компактная предварительно обученная модель ASRAPР Research для извлечения признаков из речи и дообучения под задачи распознавания и анализа аудио.

Подходит для: извлечение признаков из английской речи · дообучение для автоматического распознавания речи · идентификация говорящего после дообучения

Экспериментальная английская языковая модель Fock-PARFLM для генерации текста и исследования альтернативной трансформеру механической архитектуры.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение языковой модели с базовой GPT-2 по perplexity · исследование влияния обменного поля на генерацию текста

Компактная англоязычная MoE-модель генерации текста для чернового спекулятивного декодирования и рассуждений на периферийных устройствах.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · генерация текста на периферийных устройствах · обработка длинных непрерывных потоков текста

LSTM-модель Sequencer2d для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для дальнейшего анализа

ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты

Сверточная SE-ResNeXt-модель для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения карт признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.

Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения

Компактная модель timm на архитектуре SE-ResNeXt для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Свёрточная SE-ResNeXt-101 модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

SAIL-7B — мультимодальная модель ByteDance для понимания изображений и генерации связанных с ними текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · описание содержимого изображения · сопоставление визуальной информации с текстовыми запросами

Дообученная на коде Luau модель Qwen2 для генерации скриптов и помощи с программированием.

Подходит для: генерация кода на Luau · дополнение и редактирование скриптов Luau · получение ответов на вопросы о синтаксисе Luau

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Небольшая модель DeepSeek-V4, обученная с нуля для экспериментов с архитектурой и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с архитектурой DeepSeek-V4 · изучение маршрутизации экспертов MoE на малой модели · исследование гибридного внимания в языковых моделях

Модель компьютерного зрения для семантической сегментации изображений, опубликованная для загрузки через segmentation-models-pytorch.

Подходит для: пиксельная разметка областей на изображениях · выделение объектов и фона на изображениях · встраивание семантической сегментации в приложение на PyTorch

Свёрточная SE-ResNeXt-модель из timm для классификации изображений ImageNet и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение карт признаков для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству