Bee-8B-RL — дообученная мультимодальная модель для диалогов, анализа изображений и сложных рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · решение сложных математических задач · анализ графиков и диаграмм
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Компактная причинная языковая модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.
Подходит для: продолжение текста на нидерландском языке · продолжение текста на английском языке · генерация коротких текстовых фрагментов по подсказке
Трансформер Bacformer для предсказания семейств белков и получения контекстных представлений полных бактериальных геномов.
Подходит для: предсказание семейства замаскированного белка в контексте генома · получение контекстных векторных представлений бактериального генома · подготовка признаков для классификации бактерий
Двуязычная модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.
Подходит для: генерация текста на нидерландском языке · генерация текста на английском языке · продолжение нидерландских текстовых подсказок
Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам
BEiT Base Patch16 224 — vision transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений для поиска похожих изображений · получение визуальных признаков для последующих задач компьютерного зрения
BEiT large — модель Microsoft на базе Vision Transformer для семантической сегментации изображений, дообученная на ADE20K.
Подходит для: создание карты классов объектов и областей на изображении · сегментация городских и интерьерных сцен · выделение пиксельных областей для анализа изображений
Небольшая двуязычная русско-английская языковая модель Beetle для исследования усвоения английского как второго языка и межъязыковой обработки.
Подходит для: исследование усвоения английского как второго языка · прогнозирование времени чтения на русском и английском · оценка грамматичности двуязычных текстов
Плотная авторегрессионная модель PicoDecoder для генерации текста; репозиторий позиционирует её как двуязычную для нидерландского и английского.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на нидерландском · генерация текста на английском
BEiT-base-patch16-224 — трансформерная модель Microsoft для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация фотографий по классам ImageNet · распознавание объектов на изображениях общего назначения · извлечение признаков изображений для последующего обучения классификатора
BEiT Base — предварительно обученный Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений · извлечение признаков из изображений для обучения классификатора · дообучение модели компьютерного зрения на размеченном наборе изображений
Небольшая двуязычная датско-английская языковая модель Beetle для генерации текста и исследования освоения второго языка.
Подходит для: исследование переноса между датским и английским · моделирование освоения английского как второго языка · анализ динамики двуязычного предобучения
BEiT Large — визуальная трансформерная модель для классификации изображений и извлечения признаков.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Экспериментальное дообучение Gemma 4 E2B IT для изучения переобучения DPO на небольшом наборе предпочтений.
Подходит для: изучение переобучения DPO на малом наборе предпочтений · сравнение обучения DPO в течение одной и четырёх эпох · воспроизведение эксперимента с 200 парами предпочтений
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
ConvFormer S18 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения
ConvFormer-B36 — визуальная модель для классификации изображений и извлечения признаков, предварительно обученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков для собственной системы компьютерного зрения · получение визуальных эмбеддингов изображений
Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4
PoolFormer M36 — модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков изображения · получение эмбеддингов изображений
BEiT Base Patch16 384 классифицирует изображения и извлекает их визуальные признаки.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении