OPT-125M — англоязычная авторегрессионная модель Meta AI для продолжения текста, экспериментов с языковыми моделями и дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения по текстовой подсказке · оценка языковой модели на последующих задачах · создание экспериментального текстового прототипа

Компактная английская языковая модель HuggingFaceTB для генерации текста и локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: продолжение короткого английского текста · генерация черновиков и простых фрагментов текста · эксперименты с компактными языковыми моделями

Свёрточная ResNet-D модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Получение карт признаков для компьютерного зрения · Извлечение эмбеддингов изображений

ResNet50D RA4 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение карт признаков для последующих визуальных задач

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

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Сверточная ResNet-D модель из timm, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: Классификация объектов на фотографиях · Определение категории изображения в каталоге · Извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

Многоязычный реранкер на базе Qwen3, который оценивает релевантность текстовых кандидатов запросу для улучшения поиска и RAG.

Подходит для: переупорядочивание документов по релевантности запросу · повышение качества поиска по внутренней базе знаний · отбор контекстных фрагментов для RAG-системы

Базовая языковая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для дообучения и продолжения предварительного обучения.

Подходит для: дообучение языковой модели для диалогового помощника · продолжение предварительного обучения на специализированном корпусе · эксперименты с генерацией и пониманием текста

OPT-350M — англоязычная авторегрессионная модель Meta AI для генерации текста и исследований языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · оценка языковых задач с помощью промптов · создание прототипа генератора текста

MolmoAct2-DROID преобразует изображения с камер и текстовые инструкции в действия для управления роботом Franka в сценариях, совместимых с DROID.

Подходит для: управление роботом Franka по изображению и текстовой инструкции · предсказание непрерывных движений суставов и позы робота · инференс робототехнических политик на данных и в окружениях стиля DROID

OPT-1.3B — англоязычная авторегрессионная модель Meta AI для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · оценка языковых задач в zero-shot режиме · оценка задач по нескольким примерам в few-shot режиме

DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели

Darwin-28B-Opus — плотная языковая модель на базе Qwen3.6, предназначенная для сложных рассуждений, решения научных и математических задач и генерации кода.

Подходит для: Решение задач университетского уровня по естественным наукам · Пошаговое решение сложных математических задач · Генерация и отладка программного кода

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

Сверточная модель ResNet-D с антиалиасинговым уменьшением масштаба для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает названия видов организмов из научных и биомедицинских текстов в zero-shot-режиме.

Подходит для: извлечение названий видов из научных статей · разметка упоминаний организмов в биомедицинских текстах · поиск видов в экологических исследованиях

Сверточная ResNet-D от timm для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаковых карт из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение

Предварительно обученная англоязычная авторегрессионная модель Meta AI на 8,8 млрд параметров для генерации текста и оценки задач по промптам.

Подходит для: генерация продолжений текста · оценка языковых задач по промптам без дообучения · few-shot-классификация и извлечение ответов через промпты

Экспериментальная слитая модель Mistral на 23,4 млрд параметров для диалоговой и ролевой генерации текста.

Подходит для: ведение ролевого диалога на английском языке · генерация реплик персонажа в чатах · создание продолжения ролевой сцены

Базовая модель DeepSeek на 1,3 млрд параметров для продолжения, автодополнения и заполнения пропусков в коде.

Подходит для: автодополнение кода в редакторе · вставка недостающего фрагмента в существующий код · продолжение кода с учётом контекста проекта

xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний

Дообученная на кодовых данных модель Phi-3 от Reallexi для генерации кода и ответов в диалоге.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · помощь с решением задач на программирование · объяснение и обсуждение кода в диалоге