Базовый энкодер DINOv2 для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображения по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений · подготовка визуальных эмбеддингов для последующего обучения классификатора

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

Крупный предварительно обученный энкодер DINOv2 извлекает признаки изображений и служит основой для классификации по ImageNet-1k и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · классификация изображений по меткам ImageNet-1k с отдельной головой · обучение линейного классификатора поверх визуальных признаков

Dolphin 2.9.4 — дообученная на базе Llama 3.1 8B диалоговая модель для следования инструкциям, программирования и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение кода · решение математических задач

Компактный визуальный энкодер DINOv2 для классификации изображений ImageNet и извлечения признаков для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по меткам ImageNet-1K · извлечение признаков изображений для обучения собственного классификатора · получение векторных представлений изображений для задач компьютерного зрения

Дообученная на неизвестном наборе данных DETR-модель для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

Подходит для: обнаружение объектов мебели на изображениях · поиск и локализация предметов на фото интерьера · получение классов объектов и ограничивающих рамок на изображении

Производная модели chaeeun7201/furniture_partial_finetuning. Дообученная модель DETR на ResNet-50 для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · определение классов и рамок объектов · локализация предметов на фотографиях

Черновая модель Domino ускоряет генерацию Qwen/Qwen3.6-27B методом speculative decoding в совместимой ветке SGLang.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.6-27B · ускорение решения математических задач целевой моделью · ускорение генерации кода целевой моделью

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

Dolphin 2.9.2 Qwen2 72B — дообученная диалоговая языковая модель для инструктивных ответов, кода и вызова функций.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в диалоге · написание и разбор программного кода · решение математических и логических задач

Мультимодальная дообученная модель Qwen3.8-27B для кантонских диалогов, агентных задач и ответов по тексту и изображениям с длинным контекстом.

Подходит для: создание чат-бота на письменном кантонском для пользователей Гонконга · подготовка многоперспективных ответов на исторические и геополитические вопросы · вызов инструментов в многошаговом агентном сценарии

diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Порт Evo 2 в формате Hugging Face для генерации и анализа длинных последовательностей ДНК, включая извлечение скрытых состояний и весов внимания.

Подходит для: генерация продолжений последовательностей ДНК · извлечение эмбеддингов для геномных последовательностей · получение скрытых состояний отдельных слоёв модели

Крупная модель DINOv2, обученная без языковой супервизии на веб-изображениях и предназначенная для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение визуальных представлений для сравнения изображений · подготовка признаков для классификации изображений

Экспериментальная диалоговая модификация Dolphin Phi-2 с циклическим повторным использованием весов для генерации текста при меньшем расходе видеопамяти.

Подходит для: диалоговая генерация текста · эксперименты с повторным использованием слоёв языковой модели · исследование компактных языковых моделей для устройств с ограниченной видеопамятью

Производная модели dong02dong/furniture_full_finetuning. Дообученная на неизвестном наборе данных DETR-модель для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

Подходит для: обнаружение объектов мебели на изображениях · поиск и локализация предметов на фото интерьера · получение классов объектов и ограничивающих рамок на изображении

Небольшой визуальный трансформер DINOv2 с register-токенами для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet · Извлечение признаковых представлений изображений · Получение признаков для обучения классификатора на размеченном наборе изображений

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

Квантизированная MoE-модель Laguna-XS.2 для агентного программирования и генерации кода на компьютерах Apple Silicon.

Подходит для: генерация и продолжение кода · помощь агенту в многошаговой разработке ПО · ответы на вопросы по программированию в диалоге

Предварительно обученная модель Caiyun AI на 2,8 млрд параметров для генерации текста с архитектурой динамически компонуемого внимания DCFormer.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурами внимания · исследование и оценка языковых моделей

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену

Производная модели dong02dong/furniture_full_finetuning. Дообученная на неизвестном наборе данных DETR-модель для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

Подходит для: обнаружение объектов мебели на изображениях · поиск и локализация предметов на фото интерьера · получение классов объектов и ограничивающих рамок на изображении

Дообученный на наборе изображений DINOv2-классификатор для отнесения изображений к заданным классам.

Подходит для: Классификация изображений по классам обучающего набора · Автоматическая разметка изображений в конвейере компьютерного зрения · Использование как специализированного классификатора для данных imagefolder

Предварительно выпущенная модель Llama 2 на 6,7 млрд параметров, дообученная для генерации китайских и английских ответов на данных BELLE.

Подходит для: генерация ответов на запросы на китайском языке · генерация ответов на запросы на английском языке · эксперименты с полнопараметрическим SFT для Llama 2