GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Визуальная модель Meta AI на базе ConvNeXt Small извлекает универсальные признаки изображений для поиска, классификации, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск похожих изображений по визуальным признакам · классификация изображений с линейным классификатором · семантическая сегментация изображений

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

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий товаров по фотографиям · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

Зрительная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt Base извлекает признаки изображений для классификации, поиска и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному содержанию · подготовка признаков для семантической сегментации

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Компактная модель ConvNeXt для классификации изображений по классам ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

Зрительная модель Meta AI на ConvNeXt Large извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по эмбеддингам · семантическая сегментация изображений

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

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

CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

ConvNeXt Large — модель классификации изображений, предобученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категории фотографии · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Сверточная ConvNeXt Base, предварительно обученная на ImageNet-22k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · 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

Proxy Lite — дообученная мультимодальная модель Convergence AI для выполнения рутинных задач и навигации в веб-браузере с помощью вызова инструментов.

Подходит для: поиск заведений и сравнение их рейтингов на сайтах · поиск товаров и просмотр предложений в интернет-магазинах · автоматизация типовых действий на веб-страницах

Компактная сверточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: Определение класса объекта на фотографии · Распознавание изображений по категориям ImageNet-1K · Получение базовой модели для дообучения на собственных классах изображений

Компактная сверточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1K · Распознавание объектов на фотографиях · Создание базовой модели для дообучения под задачу классификации изображений

ConvNeXt XXLarge — модель классификации изображений, дообученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

ConvFormer S36 — модель MetaFormer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.

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

ConvFormer B36 SAIL IN22K — визуальная модель для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-22k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений

ConvNeXt-V2 Huge — крупная модель для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

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

Объединённая модель TinyLlama на 1,6 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с составными языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с объединением чекпойнтов Llama · создание прототипов текстовых генераторов

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

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений · использование как визуального backbone для компьютерного зрения

ConvFormer на базе MetaFormer, обученный на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаковых карт из изображений · получение эмбеддингов изображений