Визуальная модель-энкодер NanoVDR превращает изображения страниц документов в 4096-мерные векторы для поиска по сходству.

Подходит для: построение векторного индекса страниц документов · поиск документов по текстовому запросу через совместимую башню запросов NanoVDR · поиск похожих страниц по их изображениям

Модель NVIDIA для восприятия дорожной обстановки, объяснения решений и предсказания действий и траекторий автономного автомобиля по изображениям, видео, тексту и истории движения.

Подходит для: предсказание траектории автономного автомобиля · ответы на вопросы по видео с дорожных камер · привязка объектов на изображениях к координатам

Визуальный энкодер NanoVDR превращает страницу документа в 4096-мерный вектор для поиска похожих документов и построения индекса.

Подходит для: построение векторного индекса страниц PDF и документов · поиск страниц по текстовому запросу с совместимой башней запросов NanoVDR · поиск похожих страниц документов

Дообученная 10B VLA-модель NVIDIA для интерпретации дорожной обстановки и прогнозирования действий автомобиля в системах автономного вождения.

Подходит для: анализ дорожных сцен для автономного вождения · прогнозирование траектории автомобиля по видеоклипам · оценка дорожной обстановки для планирования движения

Компактный многоязычный текстовый энкодер, который преобразует запросы в эмбеддинги для поиска по изображениям страниц документов, индексированным моделью Qwen3-VL-Embedding-2B.

Подходит для: Поиск нужной страницы в индексе отсканированных документов по текстовому запросу · Поиск по изображениям страниц многоязычных документов · Построение быстрого CPU-сервиса для кодирования поисковых запросов

Ivonar Nano — компактная англоязычная языковая модель с нативно троичными весами для локального чата, коротких ответов, суммаризации и простого кода.

Подходит для: локальный чат на компьютере с ограниченными ресурсами · суммаризация коротких текстов · переписывание и редактирование фрагментов текста

Компактная модель Naver AI для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых карт из изображений · извлечение векторных представлений изображений

Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.

Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML

Компактный DistilBERT-энкодер кодирует текстовые запросы в 4096-мерные эмбеддинги для поиска по визуальным документам.

Подходит для: кодирование текстового запроса для поиска по документам · поиск нужной информации в индексированных сканах и PDF · построение мультиязычного поиска по документам на латинских языках

Производная модели nvidia/GR00T-N1.7-DROID. Открытая модель NVIDIA для управления манипуляциями робота по изображениям, языковым инструкциям и данным о состоянии робота, дообученная на демонстрациях DROID.

Подходит для: выполнение бытовых манипуляций по текстовой инструкции · адаптация управления под гуманоидного робота · обучение робота захвату и перемещению предметов

Экспериментальная англоязычная модель nanochat на 608,2 млн параметров для генерации текста и изучения обучения разговорных языковых моделей.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · создание исследовательских прототипов чат-ботов

Текстовый энкодер NanoVDR строит 4096-мерные эмбеддинги запросов для визуального поиска по документам и рассчитан на совместную работу с документными башнями NanoVDR на базе Qwen3-VL-Embedding-8B.

Подходит для: поиск страниц документов по текстовому запросу · ранжирование страниц для вопроса по визуально насыщенным документам · семантический поиск по документам в паре с совместимой башней NanoVDR

Текстовый энкодер запросов для многовекторного поиска по визуальным документам в пространстве эмбеддингов webAI-ColVec1.1-4b.

Подходит для: поиск страниц документов по текстовому запросу · кодирование запросов для индекса ColVec · извлечение страниц из визуальных документов без GPU на этапе запроса

Текстовый энкодер, который преобразует запросы в многовекторные представления для поиска по индексу визуальных документов ColQwen3.5.

Подходит для: кодирование текстовых запросов для визуального поиска по документам · поиск по страницам PDF с готовым индексом ColQwen3.5 · ускорение обработки поисковых запросов без запуска VLM на GPU

Компактный текстовый энкодер ColNanoVDR кодирует запросы в многовекторное пространство ColVec для поиска по заранее проиндексированным визуальным документам.

Подходит для: поиск по PDF и отсканированным документам по текстовому запросу · поиск нужной страницы в существующем индексе ColVec · кодирование запросов для визуального поиска на CPU

Текстовый энкодер для формирования много-векторных запросов к визуальным документам, проиндексированным athrael-soju/colqwen3.5-4.5B-v3.

Подходит для: поиск по отсканированным документам и страницам, проиндексированным ColQwen3.5 · замена крупной VLM на более компактный энкодер при обработке поисковых запросов · кодирование поисковых запросов на CPU без GPU

Текстовый энкодер Ettin на 149 млн параметров кодирует запросы в многовекторное пространство TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-8b для поиска по проиндексированным визуальным документам.

Подходит для: поиск текстовым запросом по заранее проиндексированным страницам документов · кодирование запросов для индекса TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-8b · ускорение обработки поисковых запросов без запуска крупной VLM

Дообученная на траекториях SatNav модель Uni-NaVid предсказывает действия навигации по спутниковым картам на основе инструкции и видеопотока RGB-наблюдений.

Подходит для: планирование последовательности действий по текстовой инструкции и спутниковым изображениям · навигация по спутниковым картам в платформе SatNav · эксперименты с непрерывной навигацией на основе зрения и языка

Компактная модель NanoChat, обученная с нуля на траекториях SWE-агентов для экспериментов с автоматизацией задач программной инженерии.

Подходит для: эксперименты с агентным решением задач из SWE-bench · генерация патчей в агентном цикле с bash-интерфейсом · изучение влияния вычислительных затрат на качество SWE-агентов

Компактная vision-language-модель на 222 млн параметров, которая отвечает на текстовые запросы по изображениям и подходит для экспериментов и прототипирования.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание содержимого изображения · анализ изображений по текстовому запросу

Мультимодальная модель nanoVLM принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы по содержимому изображения.

Подходит для: ответы на вопросы по изображению · описание содержимого изображения · извлечение визуальных сведений по текстовому запросу

Мультимодальная модель nanoVLM принимает изображение и текстовый запрос и формирует текстовый ответ.

Подходит для: ответы на вопросы об изображении · описание содержимого изображения · анализ изображения по текстовой инструкции

Дообученная MoE-модель Qwen для генерации художественной прозы, сюжетных рассуждений и выполнения литературных инструкций.

Подходит для: генерация сцен и глав романа в длинном контексте · разработка мира и лора для художественного произведения · создание диалогов и прозы с акцентом на персонажей