Разговорная MoE-модель Huihui AI на основе Gemma 4, дообученная для диалогов, помощи с кодом и локального запуска.

Подходит для: помощь с написанием и пониманием кода · диалоговый помощник для локального запуска · планирование простых задач в чате

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Компактная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: сравнение архитектур небольших языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоке SwiGLU · анализ внутренних представлений языковой модели

Производная модели ByteDance/Sa2VA-Qwen2_5-VL-3B. Мультимодальная чат-модель Sa2VA для ответов по изображениям и видео, понимания визуальных подсказок и сегментации объектов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · ответы на вопросы по видео · сегментация объектов на изображениях

Swin S3 Base 224 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

SR²AM-v1.0-30B — дообученная агентная модель на базе Qwen3 MoE для планирования, рассуждений и выполнения задач с инструментами.

Подходит для: решение математических и научных задач с пошаговым планированием · поиск информации в интернете с помощью веб-поиска · просмотр и суммирование содержимого веб-страниц

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

Swen-28M — компактная диалоговая языковая модель для локальной генерации короткого начала ответа с последующим продолжением более крупной моделью.

Подходит для: мгновенный показ начала ответа в чат-интерфейсе · генерация короткого локального префикса перед передачей запроса облачной модели · гибридная локально-облачная генерация текста

Предварительная мультимодальная модель WuQi для диалогов, агентного планирования и выполнения многоэтапных задач с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных задач в агентной среде · планирование действий и проверка промежуточных результатов · поиск информации в вебе с помощью инструмента

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Производная модели Mooshie/swinv2_base_window8_256.dbv4-full. SwinV2 Base, дообученная на тегах Danbooru, автоматически присваивает аниме-изображениям метки персонажей, содержания и рейтинга.

Подходит для: автоматическая разметка аниме-иллюстраций тегами Danbooru · определение персонажей на изображении · поиск изображений по предсказанным тегам

Производная модели ByteDance/Sa2VA-Qwen2_5-VL-3B. Мультимодальная чат-модель Sa2VA для ответов по изображениям и видео, понимания визуальных подсказок и сегментации объектов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · ответы на вопросы по видео · сегментация объектов на изображениях

Производная модели Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B. Wan2.1-T2V-1.3B — диффузионная модель для генерации коротких видео по текстовым запросам, рассчитанная на запуск на потребительских GPU.

Подходит для: создание короткого видеоролика по текстовому описанию · визуализация творческой идеи в формате видео · подготовка видеозаготовок для творческих проектов

BERT-энкодер для обучения представлений токенизированных сигналов нанопорового секвенирования ДНК и применения в последующих задачах анализа.

Подходит для: Восстановление замаскированных токенов сигнала нанопорового секвенирования · Извлечение контекстных представлений токенов сигнала ДНК · Подготовка представлений для последующих задач анализа нанопоровых данных

Производная модели Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B. Wan2.2-S2V-14B генерирует кинематографические видео с анимацией персонажей, управляемой аудиодорожкой.

Подходит для: анимация персонажа под речь или пение · создание кинематографических видео по аудио · генерация длинных аудиоуправляемых видео

Нейронный кодек преобразует сигналы нанопорового секвенирования в полноразмерные иерархические токены и позволяет реконструировать исходный сигнал.

Подходит для: токенизация электрических сигналов нанопорового секвенирования · извлечение представлений для биологических сигналов · компрессия и реконструкция нанопоровых чтений

Нейронный кодек, который сжимает сигналы нанопорового секвенирования в дискретные токены и восстанавливает сигнал из них.

Подходит для: токенизация электрических сигналов нанопорового секвенирования · сжатие и восстановление сигналов ионного тока · подготовка представлений сигналов для трансформеров

Производная модели Qwen/Qwen3.6-27B. Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.

Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию

Производная модели Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B. Wan2.1-T2V-1.3B — диффузионная модель для генерации коротких видео по текстовым запросам, рассчитанная на запуск на потребительских GPU.

Подходит для: создание короткого видеоролика по текстовому описанию · визуализация творческой идеи в формате видео · подготовка видеозаготовок для творческих проектов

Чат-модель Duxiaoman на 68,8 млрд параметров для диалогов и выполнения общих и финансовых инструкций на китайском и английском языках.

Подходит для: диалоговый помощник на китайском языке · ответы на вопросы по финансовым темам · объяснение финансовых понятий и экзаменационных вопросов

Нейронный кодек преобразует электрические сигналы нанопорового секвенирования в компактные дискретные токены и может восстанавливать нормализованный сигнал.

Подходит для: токенизация сигналов нанопорового секвенирования · сжатие электрических сигналов нанопоровых измерений · извлечение дискретных признаков из сигналов нанопор

Нейронный кодек, который сжимает электрические сигналы нанопорового секвенирования в дискретные токены и восстанавливает сигнал из них.

Подходит для: токенизация сигналов нанопорового секвенирования · сжатие и восстановление электрических сигналов нанопоры · подготовка дискретных представлений для обучения моделей по нанопоровым сигналам

Производная модели ShuaiAnwo/pore-codec-rsq742c12a-514. Нейронный кодек, который сжимает сигналы нанопорового секвенирования в дискретные токены и восстанавливает сигнал из них.

Подходит для: токенизация электрических сигналов нанопорового секвенирования · сжатие и восстановление сигналов ионного тока · подготовка представлений сигналов для трансформеров

Нейросетевой кодек, который сжимает сигналы нанопорового секвенирования в иерархические токены для анализа и последующей работы моделей.

Подходит для: токенизация сигналов нанопорового секвенирования · сжатие и восстановление электрических сигналов нанопор · получение дискретных представлений для предобучения трансформеров