ResNet50, дообученная на ImageNet-1k после предварительного обучения на Instagram-1B, для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение признаковых карт из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Сверточная ResNet-18 классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки, предварительно обученная на Instagram-1B и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков для конвейеров компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Пакет слоёв GGUF модели inkling для локального и распределённого мультимодального чата через Mesh LLM.

Подходит для: Локальный чат с моделью inkling · Ответы на вопросы по изображениям · Распределённый инференс на нескольких компьютерах

SAGI — экспериментальная англоязычная авторегрессионная модель с роевой архитектурой для исследований адаптивных многоагентных языковых систем.

Подходит для: изучение роевых механизмов в языковых моделях · эксперименты с дифференцированной маршрутизацией внутренних агентов · обучение основам многоагентных когнитивных архитектур

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

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

BLOOMZ-560M — дообученная многоязычная модель BigScience для выполнения текстовых инструкций и задач zero-shot.

Подходит для: перевод коротких фраз по инструкции · ответы на вопросы на разных языках · определение тональности текста

Пакет слоёв GGUF в формате IQ4_XS для распределённого запуска чат-модели семейства Qwen3 через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких машинах · обслуживание чата через OpenAI-совместимый локальный API

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

ResNeXt-101 32x16d — модель классификации изображений, которую также используют как основу для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

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

Черновая модель EAGLE3 с GQA для спекулятивного декодирования и ускорения инференса MiniMax-M3.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax-M3 в vLLM · спекулятивное декодирование с черновой моделью EAGLE3 · снижение расхода KV-кэша при инференсе MiniMax-M3

Пакет GGUF-слоёв GLM-5.3 для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс на собственном оборудовании · запуск модели на нескольких компьютерах с распределением слоёв · обслуживание запросов через локальный API, совместимый с OpenAI

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

Классификатор на базе SigLIP 2 определяет, создано ли изображение человеком или ИИ.

Подходит для: проверка изображений на признаки генерации ИИ · фильтрация пользовательских загрузок по происхождению изображения · предварительная модерация изображений в онлайн-сервисе

Экспериментальный пакет GGUF-слоёв inkling для распределённого локального чата и обработки изображений в Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с ассистентом через Mesh LLM · распределённый запуск модели на нескольких компьютерах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

ResNeXt-101 32x8d — модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на Instagram-1B и дообученная на ImageNet-1k.

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

Сверточная ResNeXt-50 классифицирует изображения ImageNet-1k и может извлекать признаки и эмбеддинги.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и группировки

Пакет GGUF модели GLM-4.7-REAP-218B-A32B, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный запуск чат-модели · распределённый инференс на нескольких компьютерах · генерация ответов через совместимый с OpenAI API интерфейс Mesh LLM

Экспериментальный пакет слоёв GGUF модели inkling для распределённого мультимодального чата через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с моделью inkling · распределённый запуск модели на нескольких машинах · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации текста моделью GLM-4.7-Flash посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов GLM-4.7-Flash в SGLang · ускорение обработки запросов к языковой модели при одиночной нагрузке · ускорение генерации при параллельной обработке запросов

Пакет слоёв GGUF модели Ornith-1.0-35B для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный чат-инференс модели Ornith на собственном оборудовании · распределённый запуск модели между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI API

BLOOM-560m — многоязычная языковая модель BigScience на 560 млн параметров для генерации текста и адаптации к прикладным задачам.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · изучение поведения и характеристик языковых моделей · извлечение информации из текста

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой gpt-oss-120b с помощью спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-бота на gpt-oss-120b · ускорение ответов AI-агента на инструкции · ускорение генерации в RAG-системе