4-битная разговорная модель на базе Qwen 3 4B, постобученная ConwayResearch для работы в harness Underdog.
Подходит для: диалоговое взаимодействие на английском языке · генерация ответов в harness Underdog · локальный запуск чат-модели в среде MLX
Экспериментальная чат-модель на базе Qwen3 для многошагового вызова инструментов и продвижения к завершению задач.
Подходит для: вызов инструментов в диалоге · выполнение задач с несколькими последовательными вызовами функций · создание агентов для BFCL
Компактная модель Qwen2 для чата, перевода и генерации текста на волоф, рассчитанная на запуск на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: ответы на вопросы на волоф · двусторонний перевод между волоф и английским · генерация текстов на волоф
Компактная волофская VITS-модель преобразует текст в речь и рассчитана на запуск в браузере через ONNX и transformers.js.
Подходит для: озвучивание текстов на волоф в браузере · добавление волофского голосового интерфейса на сайт · синтез речи для волофского чат-бота
Экспериментальная слитая модель Llama на 95,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · продолжение текста по запросу · экспериментальное сравнение настроек слияния языковых моделей
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
FastWan 2.2 5B — модель Wan для быстрой генерации коротких видео по текстовым описаниям с трёхшаговым DMD-сэмплированием.
Подходит для: создание короткого видеоролика по текстовому описанию · генерация черновых видеосцен для творческих проектов · быстрый прототип видеоряда по промпту
Пакет Wan 2.2 на 14B параметров для генерации видео по тексту и изображению с вариантами ускорения и адаптерами управления.
Подходит для: создание видео по текстовому описанию · анимация изображения по текстовому запросу · подготовка коротких видеоклипов с ускоренным четырёхшаговым пресетом
Производная модели prithivMLmods/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19. Модель на основе Qwen Image Edit для ускоренного редактирования изображений за четыре шага в Diffusers.
Подходит для: редактирование изображения по текстовому запросу · быстрое преобразование существующего изображения · создание художественных вариантов изображения