Компактная англоязычная MoE-модель Doge на 13,1 млн параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · продолжение обучения на новом наборе данных · создание простого диалогового прототипа
Дообученная DPO версия Qwen2.5-1.5B-Instruct для более точного решения, когда вызывать инструмент, отвечать напрямую или отказываться.
Подходит для: определение, требует ли запрос вызова инструмента · снижение неподдержанных вызовов функций в агенте · выбор между вызовом инструмента и прямым ответом
Компактный классификатор VAGOsolutions выбирает игровые действия в DOOM по ASCII-кадру и карте глубины для управления в реальном времени.
Подходит для: выбор действия в DOOM по ASCII-представлению игрового кадра · управление персонажем в сценарии VizDoom defend_the_center · стрельба и повороты персонажа на основе карты глубины
Doodad — дообученная на авторских изображениях модель Stable Diffusion для генерации изображений по текстовым запросам, особенно в стиле Doohickey.
Подходит для: создание сюрреалистичных изображений по текстовому описанию · генерация портретов фантастических персонажей · создание изображений в стиле, совместимом с Doohickey
Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5-9B для диалогов, рассуждений, работы с изображениями и творческого письма.
Подходит для: генерация и продолжение художественных историй · создание сюжетов и подсюжетов · ролевые диалоги и персонажная проза
Производная модели google/gemma-2-27b-it. Инструктивно дообученная модель Google Gemma 2 на 27 млрд параметров для диалога и генерации текста по инструкциям.
Подходит для: ответы на вопросы по предоставленному контексту · суммаризация статей и отчётов · создание черновиков писем и маркетинговых текстов
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Набор CNN- и KAN-ViT-классификаторов для отнесения дерматоскопических и клинических изображений кожи к одному из 14 классов.
Подходит для: классификация изображений кожных поражений · предварительная сортировка дерматоскопических снимков по классам · сравнение CNN и KAN-ViT для распознавания состояний кожи
Производная модели stabilityai/TripoSR. TripoSR быстро восстанавливает 3D-объект по одному изображению для прототипирования и создания исходных 3D-ассетов.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по фотографии · быстрое прототипирование 3D-объектов · получение исходных 3D-ассетов из изображений
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact