Англоязычная модель на базе DistilBERT для извлечения 107 типов биомедицинских сущностей из клинических текстов.

Подходит для: извлечение биомедицинских сущностей из историй болезни · разметка медицинских терминов в клинических описаниях · поиск сущностей в корпусах биомедицинских текстов

Инструкционная мультимодальная модель Google DeepMind на 12 млрд параметров для диалога, анализа изображений, аудио и видео, генерации текста и кода.

Подходит для: ответы на вопросы по документам и PDF · извлечение текста с изображений и распознавание рукописного текста · распознавание речи и перевод речи в текст

Свёрточная модель ResNet34D из timm для классификации изображений на 1000 классов ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений на классы ImageNet-1k · извлечение признаковых карт из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

Англоязычная модель на базе DistilBERT классифицирует предложения новостных статей для выявления предвзятости и проблем справедливости.

Подходит для: поиск предвзятых формулировок в новостных предложениях · первичная проверка новостных материалов на языковую предвзятость · анализ предвзятости в корпусах англоязычных новостей

Черновая DFlash-модель для ускорения генерации текста базовой моделью Gemma 4 посредством speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Gemma 4 на сервере · ускорение пакетной генерации при параллельной обработке запросов · снижение задержки генерации в совместимой конфигурации vLLM

Черновая модель DFlash для спекулятивного декодирования Qwen3.5-4B, ускоряющая генерацию токенов при работе в совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение инференса Qwen3.5-4B в SGLang · увеличение пропускной способности генерации текста при пакетной обработке запросов · ускорение ответов на математические задачи с сохранением выходного распределения целевой модели

Черновая модель DFlash семейства Qwen3 для ускорения генерации текста в паре с Qwen/Qwen3.6-27B.

Подходит для: ускорение генерации текста методом speculative decoding · параллельное черновое декодирование для Qwen3.6-27B · экспериментальная настройка инференса в vLLM или SGLang

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

Компактная сверточная модель MobileNetV4 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

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

Draft-компонент DSpark для ускорения генерации Gemma-4 26B-A4B-it в vLLM с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов целевой Gemma-4 в vLLM · ускорение генерации кода моделью Gemma-4 · снижение задержки математических ответов Gemma-4

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

Черновая модель NVIDIA для спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющего вывод MiniMax-M3 в сценариях генерации текста и мультимодальных агентов.

Подходит для: ускорение генерации ответов на основе MiniMax-M3 · создание мультимодальных ИИ-агентов с длинным контекстом · разработка помощника по программированию с ускоренным выводом

Черновая модель Inferact на архитектуре DSpark ускоряет генерацию Kimi-K3 посредством спекулятивного декодирования в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K3 в vLLM · ускорение рассуждений и решения математических задач · ускорение генерации и анализа кода

Вспомогательная Gemma 4 E4B модель-драфтер для ускорения генерации текста методом speculative decoding вместе с целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации текста в связке с целевой Gemma 4 · предложение черновых токенов для speculative decoding · ускорение инференса instruction-tuned модели Gemma 4

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

Небольшая модель DeepSeek-V4, обученная с нуля для экспериментов с архитектурой и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с архитектурой DeepSeek-V4 · изучение маршрутизации экспертов MoE на малой модели · исследование гибридного внимания в языковых моделях

Вспомогательная модель-черновик DSpark ускоряет текстовую генерацию Gemma 4 26B A4B IT в vLLM с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации кода целевой моделью Gemma 4 · ускорение ответов на математические запросы · ускорение диалоговой генерации текста

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

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

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

Компактный мультимодальный драфтер Gemma 4 для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · снижение задержки генерации на локальных устройствах · предсказание нескольких следующих токенов для проверки целевой моделью

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

Мультимодальная производная Gemma 4 для изучения поведения отказов и оценки следования текстовым и графическим инструкциям.

Подходит для: изучение избыточных отказов языковых моделей · оценка отказов в ответ на мультимодальные инструкции · проверка устойчивости следования инструкциям с изображениями

Экспериментальная черновая модель DSpark предлагает до 16 токенов для спекулятивного декодирования генерации Qwen3-4B через совместимые vLLM и speculators.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Qwen3-4B через спекулятивное декодирование · ускорение ответов на вопросы при сервинге Qwen3-4B · ускорение генерации кода моделью Qwen3-4B