Дообученная модель SwinV2 для классификации ориентации изображений с целью их последующего исправления.

Подходит для: определение ориентации изображения · поиск изображений, требующих поворота · классификация фото по направлению поворота

Occamy-1.0 — мультимодальная модель Qwen на 35 млрд параметров для длительных агентных рабочих процессов с инструментами, кодом и файлами.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов с файлами и структурированными API · написание и отладка кода в терминале

Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах

Компактная базовая Llama-подобная модель на 15,7 млн параметров для экспериментов, бенчмаркинга и дальнейшего предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · бенчмаркинг небольших causal LM · дальнейшее предобучение на специализированном корпусе

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения признаков изображений в задачах компьютерного зрения и мультимодального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · подготовка визуальных представлений для мультимодального поиска · использование признаков в системах понимания изображений

Компактная модель AMAImedia для маршрутизации и контроля этапов автоматизированного дубляжа NOESIS с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: маршрутизация задач между этапами конвейера дубляжа · принятие решений о синхронности реплик и движений губ · контроль переходов между стадиями обработки дубляжа

Оригинальная модель AMAImedia на базе Qwen3.5 для проверки результатов, принятия решений о маршрутизации и координации многоагентных конвейеров с длинным контекстом.

Подходит для: проверка результатов перевода и распознавания речи в конвейере дубляжа · оценка качества ответов и выбор лучшего варианта · маршрутизация задач между этапами обработки и агентами

Модель компьютерного зрения Apple для извлечения признаков из изображений и использования в последующих задачах визуального анализа.

Подходит для: извлечение признаков изображения для поиска похожих изображений · подготовка визуальных эмбеддингов для мультимодальных систем · получение признаков изображений для последующей классификации

Дообученная ResNet-50 классифицирует изображения собак по породам из набора Stanford Dogs.

Подходит для: классификация фотографий собак по породам · автоматическая сортировка изображений собак в фотоколлекции · создание демонстрационного сервиса распознавания пород собак

Визуальная модель Apple семейства AIMv2 с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и поддержки задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений · подготовка представлений изображений для мультимодального поиска · использование визуального энкодера в системах распознавания