Inception-ResNet-v2 — модель 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

Дообученная на базе Llama чат-модель для генерации текста и диалогов на английском языке.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация текстовых ответов в чат-боте · создание черновиков и продолжение текста

Зрительная модель Apple AIMv2 с 308,3 млн параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующего анализа · поиск похожих изображений по визуальным признакам · визуальное понимание изображений в мультимодальных системах

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения векторных признаков изображений и их использования в задачах визуального поиска и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · построение векторного индекса изображений · сопоставление изображений с текстовыми представлениями в мультимодальной системе

Англоязычная чат-модель immersyn-mini-v1 на 3,1 млрд параметров для генерации текста и работы с инструментами.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация ответов на текстовые запросы · поддержка сценариев с вызовом инструментов

Производная модели inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0. Ming-flash-omni 2.0 — мультимодальная MoE-модель для анализа изображений, видео и аудио, а также генерации текста, изображений и звука.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображений · обсуждение видеопотока в диалоге · распознавание речи и диалектов

Производная модели inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0. Ming-flash-omni 2.0 — мультимодальная MoE-модель для анализа изображений, видео и аудио, а также генерации текста, изображений и звука.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображений · обсуждение видеопотока в диалоге · распознавание речи и диалектов

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения признаков изображений в задачах компьютерного зрения и мультимодального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · подготовка визуальных представлений для мультимодального поиска · использование признаков в системах понимания изображений

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения признаков изображений и последующего решения задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · поиск изображений по визуальному сходству · подготовка визуальных представлений для мультимодальных систем

Модель компьютерного зрения Apple для извлечения признаков из изображений и использования в последующих задачах визуального анализа.

Подходит для: извлечение признаков изображения для поиска похожих изображений · подготовка визуальных эмбеддингов для мультимодальных систем · получение признаков изображений для последующей классификации

Визуальная модель Apple с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и задач визуального понимания.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · подготовка визуальных представлений для поиска по изображениям · распознавание объектов и категорий

Визуальная модель Apple семейства AIMv2 с 2,7 млрд параметров для извлечения признаков изображений и поддержки задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений · подготовка представлений изображений для мультимодального поиска · использование визуального энкодера в системах распознавания