Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

EfficientNetV2-S — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-21k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категории фотографии · извлечение признаков для компьютерного зрения

Компактная модель EfficientNet-B0 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение векторных представлений изображений

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

EfficientNetV2-L — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков и карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и кластеризации

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Модель EfficientNetV2 от timm 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 по сходству

EfficientNetV2-M — модель классификации изображений, дообученная на ImageNet-1k и доступная в PyTorch через timm.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков из изображений · получение карт признаков для задач компьютерного зрения

EfficientNet-B4, обученная методом Noisy Student, классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки и эмбеддинги.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Компактная сверточная EfficientNet-Lite модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Англоязычный переранжировщик Tongyi Lab на базе ModernBERT, который оценивает релевантность документов запросу для поиска и RAG.

Подходит для: Переранжирование результатов поисковой выдачи · Повышение релевантности контекста для RAG · Отбор документов по запросу в длинном корпусе

Компактная модель EfficientNet-Lite для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующего поиска или анализа

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

EfficientNet-B0 — компактная свёрточная модель для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · распознавание объектов и сцен на изображениях · построение базового классификатора для компьютерного зрения

Компактная шестислойная модель MiniLM извлекает контекстные признаки из текста для NLP-задач.

Подходит для: извлечение признаков из текстовых последовательностей · получение контекстных представлений для поиска · подготовка текстовых признаков для классификации

Компактная сверточная модель EfficientNet-Lite0 для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение карты признаков изображения для компьютерного зрения · извлечение векторов изображений для последующей обработки

Компактная модель BERT, дообученная на MNLI для классификации текста и задач естественного языкового вывода.

Подходит для: определение, следует ли гипотеза из текста-посылки · классификация отношений между двумя предложениями · оценка семантического сходства или противоречия текстов в формате NLI

Сверточная EfficientNet-B4 для классификации изображений по классам ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение карт признаков изображения

EfficientNet-B3 — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карты признаков изображения · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству