ViLT, дообученная на VQAv2 модель для ответов на вопросы о содержимом изображений.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом фотографии · определение объектов и деталей по вопросу об изображении · ответы на вопросы о цвете, количестве или расположении объектов на изображении

Предобученная мультимодальная ViLT-модель восстанавливает замаскированные слова в тексте, используя также изображение.

Подходит для: Восстановление пропущенных слов в подписи к изображению · Заполнение масок в тексте, связанном с изображением · Эксперименты с мультимодальным языковым моделированием

DANTE v1 — англоязычная модель на базе Qwen3.5-4B, которая оценивает вероятности заданных вариантов для классификации и коротких решений по предоставленным данным.

Подходит для: распределение заявок между командами · проверка, соблюдал ли агент заданные ограничения · оценка потенциальных клиентов по заданным критериям

Dolphin 2.9.1 — дообученная 70-миллиардная модель Llama 3 для диалогов, выполнения инструкций, программирования и вызова функций.

Подходит для: создание диалогового помощника по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических текстовых задач

Dolphin 2.9.4 — дообученная на базе Llama 3.1 8B диалоговая модель для следования инструкциям, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение кода · решение математических задач

Dillionv2 — компактная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и экспериментов с малыми моделями.

Подходит для: эксперименты с малыми языковыми моделями · дообучение модели для узкой задачи · генерация короткого текста на английском языке

Дообученная ViLT-модель для ответов на текстовые вопросы о содержимом изображений.

Подходит для: ответы на вопросы о предметах и сценах на изображении · определение цвета, количества или положения объектов по вопросу · извлечение простых визуальных фактов из изображения

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента

Dolphin 2.9.2 Qwen2 72B — дообученная диалоговая языковая модель для инструктивных ответов, кода и вызова функций.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в диалоге · написание и разбор программного кода · решение математических и логических задач

Исследовательская базовая языковая модель DilutionAttention на 209 млн параметров для экспериментов с генерацией текста и механизмом внимания.

Подходит для: эксперименты с механизмом dilution attention · исследование языковых моделей без позиционных кодировок · генерация продолжений англоязычного текста

Компактная англоязычная языковая модель на 1,2 млн параметров для генерации текста и экспериментов с малыми моделями.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на моделях малого размера · дообучение компактной языковой модели под узкую задачу · изучение влияния глубины и переобучения на качество малых моделей

Dynin-Omni — мультимодальная модель masked diffusion для рассуждений, понимания и генерации текста, изображений, видео и речи.

Подходит для: ответы в диалоге и решение задач на рассуждение · описание содержимого изображений и видео · генерация изображений по текстовому запросу

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Базовая языковая модель DilutionAttention на 209 млн параметров для экспериментов с dilution attention и извлечением информации из длинного контекста.

Подходит для: изучение механизма dilution attention · сравнение операторов внимания в языковых моделях · эксперименты с генерацией текста на английском языке

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

Исследовательская базовая языковая модель DilutionAttention на 209 млн параметров для изучения механизмов внимания и извлечения информации из длинного контекста.

Подходит для: эксперименты с гибридными механизмами внимания · оценка извлечения ключевых слов из длинного контекста · изучение экстраполяции контекста за пределы обученной длины

Дообученная ViLT-модель для ответов на короткие вопросы о содержимом изображений.

Подходит для: ответы на вопросы о предметах и сценах на изображении · извлечение простых визуальных фактов по текстовому запросу · создание прототипа системы визуального вопросно-ответного поиска

Дообученная ViLT-модель для ответов на текстовые вопросы о содержимом изображений.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом фотографии · поиск объектов и деталей на изображении по вопросу · создание ответов на вопросы к иллюстрациям

Модель ViLT отвечает на вопросы о цвете, ткани и форме одежды, а также о человеке на изображении.

Подходит для: определение цвета верхней, нижней или верхней одежды на фото · ответы на вопросы о ткани одежды · определение формы и длины предметов одежды