Визуальная модель DINOv3 ViT-L извлекает плотные признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск похожих изображений по визуальным признакам · классификация изображений с линейным классификатором или k-NN · сегментация изображений с лёгкой классификационной головой

Компактная визуальная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt-Tiny, извлекающая признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному сходству · классификация изображений с k-NN или линейным классификатором

Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

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

Базовый энкодер DINOv2 для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображения по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений · подготовка визуальных эмбеддингов для последующего обучения классификатора

Безусловная диффузионная модель DDPM для генерации изображений без текстового запроса.

Подходит для: генерация изображений без текстового условия · создание образцов изображений для прототипов и экспериментов · изучение и запуск диффузионных моделей через Diffusers

Компактный визуальный энкодер DINOv2 для классификации изображений ImageNet и извлечения признаков для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по меткам ImageNet-1K · извлечение признаков изображений для обучения собственного классификатора · получение векторных представлений изображений для задач компьютерного зрения

Предварительно обученная языковая модель DCPythia-6.9B для генерации текста и экспериментов с динамически компонуемым вниманием.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с архитектурами внимания · сравнение с Pythia-6.9B

DSpark — черновая модель novita для ускорения генерации Kimi-K2.7-Code методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации кода моделью Kimi-K2.7-Code · ускорение решения математических задач базовой моделью · ускорение генерации ответов для задач на рассуждение

Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

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

Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.

Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белков · заполнение пропусков в белковой последовательности

Компактная дообученная модель Llama для диалоговых ответов на вопросы и инструкции по машинному обучению.

Подходит для: ответы на вопросы о методах машинного обучения · объяснение понятий из статей arXiv по ML · краткие ответы о моделях и алгоритмах

Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.

Подходит для: безусловная генерация белковых последовательностей · дизайн новых белков · оценка эффектов мутаций на функцию белка

Квантованная NVFP4 MoE-модель MiniMax-M2.7 для диалогов, агентных задач и генерации кода на DGX Spark и GPU Blackwell.

Подходит для: диалоговое общение с языковой моделью · вызов инструментов в агентных сценариях · генерация и объяснение кода

Квантованная в NVFP4 сборка Qwen3.5-9B с MTP для ускоренной генерации текста и мультимодального диалога с изображениями на поддерживаемом оборудовании NVIDIA Blackwell.

Подходит для: генерация текста и диалоговые ответы · анализ изображений в мультимодальном чате · ускоренный инференс Qwen через llama.cpp на GPU Blackwell

Черновая модель DSpark для ускорения мультимодальной генерации целевой модели ZDTaichu5.0-9B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение ответов ZDTaichu5.0-9B на запросы с изображениями · ускорение решения визуальных математических задач · ускорение мультимодального рассуждения в vLLM

Модель Dayhoff для генерации и исследовательского анализа белковых последовательностей, включая дизайн белков и оценку эффектов мутаций.

Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белковых последовательностей · предсказание эффектов мутаций на функцию белка без дообучения

Dayhoff-170M-GR-1000 — генеративная белковая языковая модель для создания и анализа последовательностей белков.

Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · предсказание эффектов мутаций без дополнительного обучения · заполнение пропусков в белковых последовательностях

Производная модели facebook/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m. Визуальный ViT-L из семейства DINOv3 для извлечения признаков изображений и построения решений компьютерного зрения.

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

Производная модели facebook/dinov3-vit7b16-pretrain-lvd1689m. Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

Компактная англоязычная чат-модель Qwen3, дообученная методом DPO для экспериментов с выравниванием и простых диалогов.

Подходит для: изучение влияния DPO на поведение языковой модели · эксперименты с обучением чат-моделей на предпочтениях · простые англоязычные диалоги

Крупная модель DINOv2, обученная без языковой супервизии на веб-изображениях и предназначенная для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение визуальных представлений для сравнения изображений · подготовка признаков для классификации изображений