Компактная MoE-модель для генерации Python-кода в задачах вычислительной математики, научных вычислений и машинного обучения.

Подходит для: генерация реализаций слоёв и механизмов внимания на PyTorch · написание функций численных вычислений на Python · реализация алгоритмов классического машинного обучения

Мультимодальная модель Qwen3-VL на 8 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео, OCR и визуального рассуждения.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · распознавание текста и разбор структуры документов на изображениях · поиск событий и их временных меток в видео

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров для дообучения и экспериментов с текстом и изображениями.

Подходит для: дообучение компактной мультимодальной модели · эксперименты с обучением в контексте · создание чат-модели на базе Qwen3.5

Мультимодальная модель Z.ai для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · помощь с программированием

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов и анализа изображений.

Подходит для: диалоги с уменьшенным числом отказов · ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ изображений

Экспериментальная мультимодальная MoE-модель, дообученная для диалогов, рассуждений, анализа изображений и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · генерация и анализ программного кода · ответы на вопросы по изображениям

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров для дообучения, экспериментов и задач понимания изображений.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента · эксперименты с обучением в контексте · ответы на вопросы по изображениям после адаптации

VOLO D1 — модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для дальнейшего анализа

Мультимодальная модель OpenGVLab на 2,2 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы и анализа изображений и документов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение сведений из документов и сканов · распознавание текста на изображениях

Ultravox v0.5 — речевая языковая модель Fixie.ai, которая понимает аудио и текст и генерирует текст для голосовых агентов, анализа речи и перевода.

Подходит для: создание голосового агента, отвечающего на голосовые сообщения · транскрибирование речи в текст · анализ содержания spoken audio

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

Англоязычная диалоговая модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, ответов на вопросы, математики и программирования.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · решение математических задач · генерация и помощь с программным кодом

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалога, программирования, рассуждений и понимания изображений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с мультимодальным ассистентом · написание и дополнение кода

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Мультимодальная модель OpenGVLab на 78 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео и визуального рассуждения.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и видео · описание и сравнение нескольких изображений · анализ научных диаграмм и промышленных изображений

Мультимодальная чат-модель OpenGVLab на 38 млрд параметров для анализа изображений и видео, визуального рассуждения и текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · сравнение и анализ нескольких изображений · понимание видеоматериалов

VOLO-D5 — модель Vision Outlooker для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по объектам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

Дообученная мультимодальная Qwen3.5-4B с ослабленными защитными ограничениями для диалогов, генерации текста и понимания изображений.

Подходит для: свободные диалоги с меньшим числом отказов · генерация текста с ослабленными защитными ограничениями · ответы на вопросы об изображениях

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров для дообучения и экспериментов с пониманием изображений и генерацией текста.

Подходит для: дообучение мультимодального чат-ассистента · эксперименты с пониманием изображений · генерация текста по текстовым и визуальным входам

Базовая мультимодальная модель Z.ai для исследований и дальнейшей разработки систем, работающих с изображениями и текстом.

Подходит для: исследование визуально-языковых моделей · разработка приложений для вопросов и ответов по изображениям · создание мультимодальных диалоговых систем

Экспериментальная мультимодальная Gemma 3 4B IT с ослабленным механизмом отказов для диалогов, генерации текста и ответов по изображениям.

Подходит для: диалоговый помощник с ответами на текстовые запросы · ответы на вопросы по изображениям · эксперименты с уменьшением отказов модели

Модифицированная Gemma 3 12B IT для диалогов, понимания изображений и ответов с пониженной частотой отказов.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · понимание изображений по текстовым инструкциям · исследование поведения языковых моделей при отказах

Мультимодальная модель Moonshot AI для диалогов, визуального анализа и рассуждений по изображениям и видео.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · решение математических задач по визуальным данным · анализ и понимание видеоматериалов