safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.
Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU
DLA102x — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений
DLA-34 — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.
Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для последующей обработки изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
Компактная модель DLA, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений
Компактная модель DLA для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения
Компактная модель DLA для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение классов ImageNet для фотографии · извлечение карт признаков изображения
Компактная модель DLA для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений
Модель DLA-102, обученная на ImageNet-1k, классифицирует изображения и подходит для извлечения визуальных признаков.
Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству
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 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 диффузионная модель DFlash предлагает продолжения для ускорения спекулятивного декодирования meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct.
Подходит для: Ускорение генерации ответов Llama 3.1 8B в SGLang · Параллельное черновое декодирование продолжений текста · Ускорение генерации при решении математических задач
Модель DLA-60 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений
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
Дообученная DPO модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев с меньшими поведенческими ограничениями.
Подходит для: диалоговая генерация текста · ролевая переписка и симуляция персонажей · локальный чат через LM Studio
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
Dolphin 2.9.1 — дообученная 70-миллиардная модель Llama 3 для диалогов, выполнения инструкций, программирования и вызова функций.
Подходит для: создание диалогового помощника по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических текстовых задач
Модель DLA-102x2 классифицирует изображения ImageNet-1k и извлекает визуальные признаки для компьютерного зрения.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки
Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B модель Llama для генерации неотфильтрованных диалоговых ответов и исследований поведения ИИ.
Подходит для: изучение поведения языковых моделей без фильтров безопасности · тестирование модерации и систем защиты контента · проверка ответов ИИ на провокационные запросы
Зрительная модель Meta AI на ConvNeXt Large извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.
Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по эмбеддингам · семантическая сегментация изображений
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 DFlash 2 для ускорения генерации текста zai-org/GLM-5.3 посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации текста с GLM-5.3 в SGLang · ускорение решения математических задач с GLM-5.3 · ускорение генерации кода с GLM-5.3
Модель DLA-169, обученная на ImageNet-1k, классифицирует изображения и может служить основой для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству