Дообученная на Qwen2.5-14B-Instruct чат-модель DSBA Lab для исследовательской оценки случайной биекции токенов в подходе AlienLM.

Подходит для: оценка случайной биекции токенизатора в экспериментах AlienLM · генерация текста по инструкциям в преобразованном пространстве токенов · исследование клиентского сокрытия текста при обращении к закрытым LLM API

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

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

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

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

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

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 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 · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

Экспериментальное дообучение Gemma 4 E2B IT для изучения переобучения DPO на небольшом наборе предпочтений.

Подходит для: изучение переобучения DPO на малом наборе предпочтений · сравнение обучения DPO в течение одной и четырёх эпох · воспроизведение эксперимента с 200 парами предпочтений

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 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

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

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

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

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

DM0.5 — модель Vision-Language-Action от Dexmal для управления роботами по визуальным наблюдениям и инструкциям, включая манипуляции и длинные задачи.

Подходит для: управление роботом по визуальным наблюдениям и текстовой инструкции · выполнение последовательностей манипуляций с предметами · управление двуручным роботом в симуляции RoboDojo-Sim

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

Черновая DSpark-модель для ускорения генерации Qwen3.8-27B на агентных и ассистентских запросах при проверке каждого токена целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации в Qwen3.8-27B для агентных диалогов · ускорение ответов ассистента на многошаговые запросы · спекулятивное декодирование при программировании с Qwen3.8-27B

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

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

Модель компьютерного зрения DLA с блоками Res2Net для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков из изображений для последующей обработки · получение эмбеддингов изображений для сравнения и поиска

Предварительно обученная англоязычная модель IBM Research на архитектуре LLaMA для генерации текста и сравнения обучающих корпусов.

Подходит для: сравнение влияния обучающих датасетов на языковые модели · эксперименты с генерацией английского текста · оценка предварительно обученных моделей в исследовательских задачах