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
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
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
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
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
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
Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.
Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста
Черновая модель DFlash для ускорения генерации Qwen3.5-397B-A17B посредством спекулятивного декодирования на совместимом сервере инференса.
Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.5 на сервере инференса · ускорение генерации решений математических задач · ускорение генерации кода при использовании Qwen3.5
Черновой модуль DFlash для ускорения генерации MiniMax-M2.7 посредством speculative decoding в vLLM.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом на MiniMax-M2.7 · ускорение ответов AI-агента · ускорение генерации в RAG-системе
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
Черновая модель DFlash для ускорения генерации целевой Qwen3.5-9B посредством спекулятивного декодирования на совместимом сервере инференса.
Подходит для: ускорение генерации текста на сервере с Qwen3.5-9B · ускорение пакетного инференса языковой модели · увеличение пропускной способности генерации при параллельных запросах
DACTYL — дообученный на DeBERTa V3 Large классификатор для выявления текста, сгенерированного языковыми моделями.
Подходит для: проверка текста на генерацию языковой моделью · выявление ИИ-текстов в пользовательских публикациях · анализ студенческих эссе на машинную генерацию
TTE преобразует географические координаты в 512-мерные нормированные эмбеддинги для геопространственного анализа.
Подходит для: получение эмбеддингов для географических координат · сравнение и поиск мест по координатным представлениям · извлечение геопространственных признаков для данных Sentinel-2
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
Черновая модель DFlash для Qwen3.5-397B-A17B, ускоряющая генерацию текста через спекулятивное декодирование на совместимом сервере.
Подходит для: ускорение генерации ответов на базе Qwen3.5-397B-A17B · повышение пропускной способности сервера генерации текста · ускорение решения математических задач моделью Qwen
Черновая модель DFlash для спекулятивного декодирования с Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, предназначенная для ускорения генерации на совместимом сервере инференса.
Подходит для: ускорение генерации ответов целевой моделью Qwen3.5 · увеличение пропускной способности сервера генерации текста · ускорение генерации решений математических задач
TTE преобразует географические координаты в векторные представления для геопространственного анализа и задач, связанных с дистанционным зондированием Земли.
Подходит для: создание эмбеддингов для широты и долготы · кодирование местоположений для геопространственных моделей · извлечение признаков координат для дистанционного зондирования Земли
DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели
Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-397B. Крупная MoE-модель Ornith-1.5-397B для агентного программирования, выполнения задач в терминале и вызова инструментов.
Подходит для: автоматическое исправление ошибок в репозиториях · выполнение многошаговых задач программирования через агента · работа с кодом и файлами в терминале
Экспериментальный чекпойнт на базе vera6/affine-5g4yy75zuz-t6, дообученный offline DPO для оценки рассуждений в дуэлях Reason v4.
Подходит для: участие в дуэльной оценке рассуждений Reason v4 · генерация рассуждений для Affine miner · сравнение вариантов ответов по оценке модели-учителя