Французская BERT-модель, обученная на юридических текстах для заполнения пропусков и извлечения контекстных признаков.

Подходит для: заполнение пропущенных слов во французских юридических текстах · получение контекстных представлений судебных документов · извлечение признаков для классификации французских правовых текстов

Мультимодальная модель DeepSeek для диалогов, рассуждений и агентных задач с изображениями и контекстом до одного миллиона токенов.

Подходит для: анализ изображений в диалоге · выполнение агентных задач с длинным контекстом · помощь в программировании и работе с кодовыми базами

Вспомогательная модель DSpark для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию целевой модели Kimi K3 в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Kimi K3 в SGLang · спекулятивное декодирование с проверкой черновых токенов целевой моделью · ускорение вывода Kimi K3 на задачах программирования и математики

Descript DAC 16 кГц — аудиокодек для извлечения признаков и компактного представления аудиосигнала.

Подходит для: извлечение признаков из аудио 16 кГц · кодирование аудио в компактные представления · подготовка аудиоданных для последующих моделей

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Компактная модель ByteDance для оценки глубины по изображениям и восстановления позы камеры в многовидовых сценах.

Подходит для: оценка относительной глубины по одиночному изображению · оценка глубины по нескольким ракурсам сцены · оценка позы камеры по изображениям

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

Черновая модель DFlash для ускорения инференса Qwen/Qwen3.6-35B-A3B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста на сервере с Qwen3.6-35B-A3B · повышение пропускной способности пакетного инференса Qwen · спекулятивное декодирование в SGLang с проверкой токенов целевой моделью

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Darwin-27B-RSI — дообученная языковая модель Qwen3.5 для генерации текста и решения сложных задач рассуждения с использованием собственного обучающего сигнала.

Подходит для: ответы на сложные вопросы по естественным наукам · решение математических задач с пошаговым рассуждением · генерация текста в диалоговом режиме

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

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых представлений изображений · использование как backbone в конвейере компьютерного зрения

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

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

Компактная модель-черновик DFlash предлагает блоки токенов для speculative decoding, ускоряя генерацию текста целевой моделью openai/gpt-oss-120b.

Подходит для: ускорение инференса openai/gpt-oss-120b через speculative decoding · ускорение генерации ответов на математические задачи · ускорение генерации кода при решении задач HumanEval и MBPP

Безусловная DDPM-модель Google для генерации изображений 32×32 в стиле CIFAR-10.

Подходит для: генерация небольших изображений без текстового запроса · создание образцов в стиле CIFAR-10 · эксперименты с диффузионными моделями

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

Нейронный аудиокодек Descript для сжатия аудио 44,1 кГц в дискретные коды и его восстановления.

Подходит для: сжатие музыкальных записей с восстановлением аудио · кодирование и декодирование речи для аудиосистем · преобразование аудио в дискретные токены для генеративных моделей

Черновая модель DFlash для ускорения генерации Qwen3.5-122B-A10B методом спекулятивного декодирования в совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение генерации ответов целевой моделью Qwen3.5-122B-A10B · ускорение решения математических задач при инференсе · ускорение генерации кода целевой моделью

Descript DAC 24 кГц — нейронный аудиокодек для сжатия и восстановления аудио и получения дискретных аудиокодов для генеративных систем.

Подходит для: сжатие аудиозаписей с частотой 24 кГц · восстановление звука из кодов DAC · кодирование речи для аудиогенеративных моделей

Компактный визуальный трансформер DeiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · создание признакового бэкбона для компьютерного зрения

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

DC-AE-F32C32-Sana-1.1 — автоэнкодер для сжатия и восстановления изображений в латентном пространстве, ускоряющий высокоразрешающую генерацию диффузионными моделями.

Подходит для: сжатие изображений для латентной диффузионной модели · кодирование изображений в латентное представление · восстановление изображения из латентного представления