Компактная модель Swin Transformer v2 для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение визуальных признаков для адаптации к задачам распознавания

Производная модели 0xSojalSec/Spark-X2.5-4B. Spark-X2.5-4B — дообученная компактная многоязычная языковая модель для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками

Компактная модель Swin Transformer V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Определение категории изображения по набору ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображения

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Swin Transformer Small классифицирует изображения и может служить backbone для извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.

Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках

32-миллиардная модель для программной инженерии, дообученная для использования в кодовых агентах, совместимых с SWE-agent.

Подходит для: создание агента для решения задач в репозиториях кода · генерация кода по инструкциям · анализ исходного кода в рамках задач программной инженерии

Swin Transformer v2 Base — модель Microsoft для классификации изображений по 1000 классам ImageNet.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Определение основного объекта на фотографии · Извлечение визуальных признаков для последующей адаптации

Дообученная на SwinV2 модель классификации изображений, предназначенная, судя по названию репозитория, для обнаружения изображений, созданных ИИ.

Подходит для: проверка изображения на признаки генерации ИИ · классификация изображений на обученные моделью категории · оценка изображения классификатором в автоматизированном конвейере

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

SwinV2 Small — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Экспериментальная языковая модель Swarm AGI для генерации текста и исследований механизмов самооценки, рассуждения и планирования.

Подходит для: генерация коротких историй на английском языке · эксперименты с решением математических задач · исследования генерации и отладки кода

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

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

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

Skywork-SWE-32B — дообученная 32-миллиардная модель Skywork AI для агентного решения задач программной инженерии и подготовки исправлений кода.

Подходит для: анализ репозитория для решения задачи из SWE-bench · подготовка исправления ошибки в существующем проекте · генерация патча по описанию программной проблемы

Swin Transformer Small, предварительно обученный на ImageNet-1k, классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки.

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

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

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

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

S1-mini — компактная англоязычная модель Superwhisper для преобразования сырых ASR-транскриптов в чистый письменный текст.

Подходит для: очистка транскриптов английской речи от слов-паразитов · исправление повторов и самоисправлений в диктовке · расстановка пунктуации и заглавных букв в ASR-тексте

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

Иерархическая модель Swin Transformer v2 Small классифицирует изображения по 1000 классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · определение объектов и сцен на изображении · извлечение визуальных признаков для адаптации к задачам компьютерного зрения

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

Иерархический Swin Transformer из timm, обученный на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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