Computer — 70-миллиардная модель-персонаж на базе Llama 3.1, предназначенная для выразительных литературных диалогов и продолжения документов-разговоров.

Подходит для: создание необычного продолжения заданного диалога · литературное взаимодействие с моделью-персонажем · генерация диалогов с повествовательными ремарками и притчами

Occamy-1.0 — дообученная мультимодальная MoE-модель для длительных агентных задач, программирования и совместной работы с инструментами.

Подходит для: выполнение многоэтапных рабочих процессов с вызовом инструментов · написание и отладка кода через терминал · поиск и обработка информации в ходе агентной задачи

Дообученная модель Wav2Vec2-BERT для транскрибирования речи на бадинском курдском языке.

Подходит для: транскрибирование записей на бадинском курдском · распознавание бадинской речи в приложениях · подготовка черновых субтитров на бадинском курдском

Дообученная CosyVoice3 для синтеза курдской речи на диалекте бадини, в том числе по аудиоподсказке.

Подходит для: озвучивание текста на курдском диалекте бадини · zero-shot синтез речи по голосовому примеру · создание аудиоверсий текстов на бадини

CAFormer-S18 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение признаков из изображений

OpenCUA-7B — мультимодальная модель на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct, которая анализирует снимки интерфейса и генерирует действия для управления компьютером.

Подходит для: выполнение многошаговых задач в графическом интерфейсе компьютера · поиск кнопок и полей на снимке экрана с выдачей координат · автоматизация действий в Ubuntu, Windows и macOS

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 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-B36 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Небольшая генеративная языковая модель на архитектуре Llama для создания текста и диалогов.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · простой диалог с языковой моделью · эксперименты с генерацией текста на компактной модели

AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo

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 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

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

Крупная языковая модель NVIDIA, дообученная для решения задач соревновательного программирования, генерации кода и алгоритмических рассуждений.

Подходит для: решение задач по соревновательному программированию · генерация алгоритмов и программного кода · подготовка решений сложных задач с рассуждениями

CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.

Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями

Компактная базовая языковая модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на CPU · дообучение компактной авторегрессионной модели · исследование сочетания линейного и скользящего оконного внимания

Экспериментальная CTM от Sakana AI для классификации изображений ImageNet-1K и изучения адаптивного визуального рассуждения.

Подходит для: классификация изображений ImageNet-1K · изучение адаптивного числа вычислений при распознавании изображений · анализ паттернов внимания модели при визуальном рассуждении

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

CAFormer с 104,2 млн параметров, обученный на ImageNet-22k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

AIM-1B — предварительно обученная Apple авторегрессионная модель компьютерного зрения для классификации изображений и получения визуальных представлений.

Подходит для: классификация изображений · оценка качества визуальных признаков на ImageNet-1k · использование замороженной основы модели для компьютерного зрения

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

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