Мультимодальная модель BAAI на 7 млрд параметров для пространственного восприятия, рассуждений и планирования действий роботов по визуальным данным и инструкциям.
Подходит для: Предсказание точек взаимодействия и рамок объектов по инструкции и изображению · Определение пространственных отношений между объектами в сцене · Прогнозирование траекторий объектов или роботов
Компактная мультимодальная модель BAAI для визуального восприятия, пространственных рассуждений и планирования действий в робототехнике.
Подходит для: определение объектов и их положения по изображениям сцены · предсказание точек взаимодействия и доступности объектов для захвата · оценка будущих траекторий в сцене
MagenticBrain — дообученная модель Microsoft Research на 14 млрд параметров для планирования агентных задач и структурированного вызова инструментов в хост-среде.
Подходит для: планирование многошагового рабочего процесса с заданными инструментами · выбор функции и заполнение её аргументов по схеме · выполнение последовательности CLI-задач через хост-среду
GigaBrain-0.7-3.5B-Base — VLA-модель для понимания визуальных и языковых сигналов и генерации действий роботов по инструкциям.
Подходит для: управление роботом по текстовой инструкции · выполнение бытовых задач на роботизированной платформе · выполнение промышленных задач роботом
PhysBrain 1.5 — дообученная мультимодальная модель для пространственного понимания, планирования действий робота и предсказания изменений визуальной сцены.
Подходит для: определение пространственных отношений между объектами на изображении · локализация целевой точки или области для манипуляции · планирование последовательности действий робота по инструкции и изображению
RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.
Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео
BAAR3-19M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: генерация коротких ответов на периферийном устройстве · многоязычный диалог во встроенной системе · локальное создание текста при ограниченных вычислительных ресурсах
BAAR2-3M — ресурсы шектеулі құрылғыларда көптілді жеңіл чат пен RAG үшін әзірленген шағын алдын ала оқытылған тілдік модель.
Подходит для: Ендірілген құрылғыда жеңіл чат-бот іске қосу · Шеткі құрылғыда офлайн диалог құру · Шағын құрылғыда көптілді сұрақ-жауап жүйесін құру
RynnBrain 1.1-9B — дообученная мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для анализа изображений и видео, пространственного понимания и локализации объектов.
Подходит для: определение пространственных отношений между объектами на изображении · поиск и локализация объектов в изображении по текстовой инструкции · анализ сцен в видео
Небольшая дообученная языковая модель для исследований рассуждений и методов постобучения малых моделей.
Подходит для: эксперименты с рассуждениями малых языковых моделей · сравнение постобученной модели с BananaMind-2-Pro · оценка методов продолжения предобучения и SFT
Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.
Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству
RoboBrain 2.0-32B — мультимодальная модель BAAI для пространственного восприятия, рассуждений и планирования задач роботов по визуальным данным и инструкциям.
Подходит для: пространственное понимание изображений и сцен для робота · предсказание точек взаимодействия и ограничивающих рамок по инструкции · прогнозирование траекторий объектов или роботов
Компактная мультиязычная модель на 95 млн параметров для генерации текста и диалогов, в том числе в лёгких RAG-сценариях на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: развёртывание чат-бота на маломощном периферийном устройстве · генерация ответов по контексту, полученному из векторного поиска · создание лёгкого мультиязычного диалогового интерфейса во встраиваемой системе
Экспериментальный базовый англоязычный авторегрессионный Transformer BananaMind для исследований архитектуры малых языковых моделей и повторного использования слоёв.
Подходит для: изучение повторного выполнения слоёв Transformer · сравнение схем весового разделения на малых моделях · абляционные эксперименты с механизмом внимания XSA
Пакет VertexAIco для локального запуска 1-битной чат-модели Bonsai-27B через MLX на Mac с Apple Silicon.
Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью на Mac · следование инструкциям и ответы на запросы · суммаризация результатов поиска
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
BAAR4-3M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: локальные диалоговые интерфейсы на маломощных устройствах · прототипирование компактного многоязычного чат-бота · эксперименты с генерацией текста на edge-устройствах
Дообученная Qwen3-модель для переноса результатов анализов проницаемости гематоэнцефалического барьера и ранжирования записей на уровне отдельных измерений.
Подходит для: ранжирование записей анализа проницаемости гематоэнцефалического барьера · перенос результатов анализа между наборами соединений · сопоставление записей анализа для задач ID/OOD
BAAR5-9M — компактная мультиязычная модель генерации текста для диалогов и лёгких локальных RAG-систем на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: локальный чат на маломощном устройстве · генерация ответов в мультиязычном диалоговом интерфейсе · прототипирование лёгкого чат-бота
Базовая VLA-модель GigaBrain-0 для управления роботами по визуальным наблюдениям и текстовым инструкциям, планирования и манипуляций.
Подходит для: управление роботом по визуальному наблюдению и текстовой инструкции · ловкие манипуляции с предметами · понимание пространственного положения и состояния объектов
Дообученная на заданиях BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогового решения задач в этой среде.
Подходит для: диалоговое выполнение тренировочных заданий BabyAI · эксперименты с on-policy дистилляцией языковых моделей · исследование поведения компактной Qwen3 на задачах BabyAI
Компактная англоязычная Llama-совместимая чат-модель на 100 млн параметров для коротких диалогов и экспериментов с малыми языковыми моделями.
Подходит для: короткие разговоры с локальным чат-ботом · эксперименты с диалоговыми моделями малого размера · изучение влияния SFT на поведение языковой модели
BAAR2.2-3M — компактная многоязычная предобученная модель для диалоговой генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: базовый чат на маломощном встраиваемом устройстве · генерация коротких ответов на простые вопросы · многоязычный диалог на периферийном устройстве
Производная модели open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base. Базовая VLA-модель GigaBrain-0 для управления роботами по визуальным наблюдениям и текстовым инструкциям, планирования и манипуляций.
Подходит для: управление роботом по визуальному наблюдению и текстовой инструкции · ловкие манипуляции с предметами · понимание пространственного положения и состояния объектов