GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

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

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

Черновая модель DFlash на базе Qwen3.5-9B, ускоряющая генерацию целевой модели через спекулятивное декодирование.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.5-9B в сервере вывода · повышение пропускной способности сервиса диалоговой модели · ускорение генерации решений математических задач

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

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

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 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

DaViT Base — визуальный трансформер для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

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

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели

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

Черновая модель DFlash для Qwen3.5-35B-A3B, ускоряющая серверную генерацию текста посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Qwen3.5 на сервере инференса · увеличение пропускной способности при параллельной генерации текста · ускорение решения математических задач целевой моделью

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Компактная дообученная языковая модель Nanbeige с весами DSpark для ускоренного инференса и многошаговых агентных, программных и офисных задач.

Подходит для: создание локального персонального помощника · выполнение многошаговых задач с инструментами · помощь в написании и анализе кода

DaViT Small — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение векторных представлений изображений

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

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

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

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

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

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

AIN — арабско-английская мультимодальная модель MBZUAI для ответов на вопросы по изображениям, OCR и визуального анализа.

Подходит для: распознавание арабского и английского текста на изображениях · извлечение и понимание сведений из документов и таблиц · ответы на вопросы по медицинским изображениям