SwinV2 Large — визуальная модель для классификации изображений и извлечения признаков, предварительно обученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.

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

ResNet-152 A1 — сверточная модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых карт для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

HRNet-W18 Small V2 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение карт признаков для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

SwinV2 CR Small NS 224 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, предварительно обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение признаковых карт из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и группировки

ResNet-S — сверточная модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

Swin Transformer Large — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-22k.

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

ResNet-S — сверточная модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение классов ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений

ResNetV2-101 A1H — модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение карт признаков изображения · извлечение эмбеддингов изображений

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

SwinV2 CR Small 224 — модель на базе Swin Transformer V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

ResNetRS-152 — сверточная модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов

Небольшая модель Swin Transformer, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

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

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

Модель RoBERTa для предсказания пропущенных слов в тексте на сетсвана и дообучения под задачи обработки этого языка.

Подходит для: подстановка пропущенных слов в текстах на сетсвана · дообучение классификатора новостей на сетсвана · дообучение модели разметки частей речи на сетсвана

Сверточная ResNet-S от timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

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

Компактная модель RoBERTa, предварительно обученная на синхальских текстах для предсказания замаскированных слов.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в синхальском тексте · подбор вероятного слова по контексту на сингальском · анализ контекстных вариантов токена в синхальском тексте

Базовая гибридная языковая модель SILX AI на 3 млрд параметров для дистилляции знаний, экспериментов с длинным контекстом и разработки систем с постоянной памятью.

Подходит для: дистилляция знаний из Qwen или GLM в распределённой подсети Bittensor SN24 · исследование архитектур языковых моделей с длинным контекстом · создание прототипов диалоговых агентных систем с постоянной памятью

Модель преобразует предложения и абзацы на сингальском языке в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по документам на сингальском языке · сравнение смысловой близости предложений на сингальском · кластеризация предложений и абзацев на сингальском

Дообученный англоязычный BERT-энкодер для получения векторов предложений и оценки их семантического сходства.

Подходит для: поиск предложений, похожих на запрос · сопоставление вопросов с ответами или документами · поиск дубликатов и перефразировок

Сверточная ResNet-модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаковых карт из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и группировки

Модель на базе OPT для оценки предпочтительности ответов в конвейерах RLHF и обучения чат-моделей.

Подходит для: ранжирование вариантов ответа чат-бота по предпочтительности · вычисление сигнала вознаграждения для RLHF · оценка ответов при дообучении языковой модели на сравнениях

Дообученная англоязычная BERT-модель для классификации текстов по классам обучающей задачи.

Подходит для: Присвоение текстам категорий из обученного набора классов · Классификация англоязычных сообщений · Автоматическая сортировка коротких текстов