EfficientNetV2-S, дообученная на ImageNet-1k после предобучения на ImageNet-21k, классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки.

Подходит для: классификация объектов на фотографиях · распознавание классов ImageNet · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения

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

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

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

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-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

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 EfficientNetV2 для классификации изображений по категориям ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для дальнейшего анализа

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

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

Компактная модель EfficientNetV2 для классификации изображений по категориям ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение признаков для компьютерного зрения

GGUF-версия англоязычной 2-миллиардной BitNet b1.58 от Microsoft Research для генерации текста и диалога с эффективным CPU-инференсом.

Подходит для: локальный запуск языковой модели на CPU · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям и составление текстов

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Модель EfficientNetV2 из timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категорий и сцен на фотографиях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Компактная модель EfficientNetV2 для классификации изображений по категориям ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения · получение визуальных эмбеддингов изображений

GGUF-сборка MoE-модели Ornith для агентного программирования, генерации текста и мультимодальной работы с изображениями через llama.cpp.

Подходит для: автоматическое решение задач программирования агентом · исправление ошибок и внесение изменений в репозитории кода · выполнение задач разработки через терминал и инструменты

Базовая MoE-модель Qwen2 с 57 млрд параметров и 14 млрд активных параметров для дальнейшего обучения и исследований генерации и понимания текста.

Подходит для: дальнейшее обучение языковой модели под собственные задачи · оценка качества ответов на вопросы и рассуждений · эксперименты с математическими задачами

Плотная авторегрессионная модель PicoDecoder для генерации текста; репозиторий позиционирует её как двуязычную для нидерландского и английского.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на нидерландском · генерация текста на английском

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

Компактная причинная языковая модель PicoDecoder для генерации текста на нидерландском и английском языках.

Подходит для: продолжение текста на нидерландском языке · продолжение текста на английском языке · генерация коротких текстовых фрагментов по подсказке

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

Специализированная версия TiRex-2 для прогнозирования временных рядов и оценки на fev-bench.

Подходит для: прогнозирование временных рядов · оценка качества прогнозов на fev-bench · эксперименты с прогнозированием на непересекающихся с fev-bench данных

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang

Компактная модель EfficientNet-B2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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