Англоязычный классификатор DistilBERT распределяет тексты ESG-отчётов по трём уровням тематических категорий.

Подходит для: классификация разделов ESG-отчётов по экологическим темам · выделение тем прав человека и условий труда в корпоративных документах · категоризация сведений об управлении и деловой этике

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

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

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

CAFormer S36 — модель для классификации изображений ImageNet-1k, также пригодная для извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

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

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

Экспериментальная разреженная MoE-модель Gemma 4 для генерации текста, программирования, агентного планирования и системных задач.

Подходит для: написание и анализ кода · планирование шагов автономного агента · формирование структурированных вызовов инструментов

Англоязычная RoBERTa, дообученная на промышленных текстах для восстановления скрытых слов и адаптации к задачам NLP в производстве и промышленной инженерии.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в производственных текстах · адаптация языковой модели для распознавания сущностей в промышленных документах · классификация предложений о производстве и материалах

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

CAFormer с 98,8 млн параметров, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.

Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных

CAFormer B36 SAIL — обученная на ImageNet-1k модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен и категорий изображений · извлечение карт визуальных признаков

CaiT — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · распознавание объектов на фотографиях · извлечение эмбеддингов изображений

Дообученный CEA-LIST ретривер кодирует географические упоминания в эмбеддинги для поиска соответствующих записей GeoNames.

Подходит для: поиск подходящей записи GeoNames по географическому упоминанию в тексте · сопоставление названий географических объектов с терминами GeoNames · получение кандидатов для системы связывания географических сущностей

Специализированная MoE-модель для планирования и выполнения творческих рабочих процессов в Lenout с выдачей структурированных команд.

Подходит для: планирование последовательности действий в графическом редакторе Lenout · создание и редактирование 2D-рисунков и дизайнов через команды · построение блок-схем и рабочих процессов

Дообученный медицинский эмбеддинг-ретривер для связывания упоминаний сущностей с терминами MeSH.

Подходит для: поиск подходящих терминов MeSH по медицинскому предложению · связывание медицинских сущностей с MeSH · семантический поиск медицинских понятий

Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

CAFormer с 56,2 млн параметров, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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

Свёрточная ECA-ResNeXt-модель для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству