VideoMAEv2-Huge — самоконтролируемая видеомодель для извлечения признаков и классификации видео.

Подходит для: извлечение признаков из видеороликов · классификация видеоклипов · подготовка видеоэмбеддингов для последующего анализа

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Magi — модель для автоматической генерации транскрипций комиксов и манги.

Подходит для: автоматическая транскрипция текста в комиксах · извлечение признаков из страниц манги · подготовка комиксов к поиску и кластеризации

Англоязычная модель Mamba2 с тремя блоками внимания, маршрутизируемыми по энтропии, для генерации текста и исследований гибридных архитектур.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · эксперименты с гибридами рекуррентных сетей и внимания · изучение маршрутизации внимания по неопределённости

MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.

Подходит для: написание и отладка программного кода · анализ логов и поиск причин сбоев в системах · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов

Японская мультимодальная дообученная Gemma 3 12B для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.

Подходит для: диалоги на японском языке · ответы на вопросы по изображениям на японском языке · выполнение японских текстовых инструкций

Японская embedding-модель на базе Qwen3 для семантического поиска по вопросам и ответам муниципалитета Амагасаки.

Подходит для: поиск ответа в FAQ муниципалитета Амагасаки по вопросу жителя · ранжирование муниципальных документов по релевантности запросу · построение dense retrieval для японской коллекции вопросов и ответов

CMA-1M Mini — крошечная экспериментальная языковая модель для продолжения текста и исследований механизма Channel-Mixing Attention.

Подходит для: исследование смешивания каналов внимания на малой модели · сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями

Компактная авторегрессионная модель Mamba для генерации английского текста и исследовательского сравнения динамики обучения языковых моделей.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · эксперименты с динамикой обучения языковых моделей · сравнение архитектур Mamba, Pythia и RWKV

Производная модели AndrewThompson1233/maba-v1.5-101m-test. Экспериментальная 96,5-миллионная языковая модель с гибридной рекуррентной и разреженной архитектурой для генерации текста и проверки архитектурных гипотез.

Подходит для: генерация текста в экспериментальных сценариях · проверка гибридной рекуррентной архитектуры языковой модели · сравнение разреженного внимания с линейной рекуррентной обработкой

Компактная модель AMAImedia для маршрутизации и контроля этапов автоматизированного дубляжа NOESIS с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: маршрутизация задач между этапами конвейера дубляжа · принятие решений о синхронности реплик и движений губ · контроль переходов между стадиями обработки дубляжа

Японская модель SPLADE создаёт разреженные текстовые представления для семантического поиска документов и запросов.

Подходит для: поиск ответов в японских административных FAQ · поиск релевантных документов по японскому запросу · поиск по академическим статьям и аннотациям

Компактная авторегрессионная модель Mamba для генерации английского текста и исследований динамики обучения.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение динамики обучения архитектур Mamba, Pythia и RWKV · эксперименты с влиянием случайного seed на обучение языковых моделей

Японский SPLADE-энкодер преобразует запросы и документы в разреженные векторы для поиска с расширением терминов и гибридного ранжирования.

Подходит для: Поиск японских документов по запросам с неполным совпадением слов · Построение разреженного индекса для японских веб-страниц · Поиск по статьям Википедии и производным материалам

Базовая языковая модель Mamba для авторегрессионного моделирования и эффективной генерации текстовых последовательностей.

Подходит для: генерация продолжений текста · предобучение и дообучение языковых моделей · эксперименты с state-space архитектурами

Мультимодальная чат-модель AMAImedia на основе слияния моделей Qwen для диалогов, рассуждений, перевода и анализа изображений.

Подходит для: перевод пользовательских текстов · классификация намерений в сообщениях · маршрутизация запросов в чат-системе

Производная модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro. Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

Вспомогательная DSpark-модель для спекулятивного декодирования с Kimi-K3, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов с Kimi-K3 · ускорение генерации кода с Kimi-K3 · ускорение математических рассуждений с Kimi-K3

MIRAI — недообученная англоязычная языковая модель на 1,08 млрд параметров для исследования интерпретируемости и анализа внутренних вычислений.

Подходит для: изучение вкладов компонентов языковой модели в генерацию текста · проверка точности разложения вычислений модели на спектральные компоненты · исследование связи между наблюдаемыми вкладами и причинной важностью компонентов

AIM-600M — авторегрессионная зрительная модель для извлечения признаков и классификации изображений.

Подходит для: классификация изображений · извлечение визуальных признаков для последующей классификации · оценка качества визуальных представлений на ImageNet-1k

Базовая англоязычная модель TevunahAi на 359 млн параметров для генерации текста и исследований дообучения малых Llama-совместимых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · дообучение базовой модели под специализированные задачи · исследование обучения малых языковых моделей с нуля

MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до 1 млн токенов для диалогов по тексту и изображениям, анализа видео, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видео в диалоге · написание и отладка кода

Модель VideoMAE с 113,2 млн параметров классифицирует видео и обучена с нуля.

Подходит для: классификация видео по заданным категориям · автоматическая разметка видеоклипов метками классов · оценка модели классификации видео на собственном наборе данных

Bird MixIT разделяет запись с перекрывающимися птичьими голосами и фоновым шумом на 4 или 8 аудиоисточников для прослушивания и анализа.

Подходит для: разделение голосов птиц в полевых аудиозаписях · выделение перекрывающихся птичьих криков в отдельные дорожки · отделение фонового шума от звуков птиц