Черновая модель DFlash 2 ускоряет генерацию Qwen3.8-27B, предлагая блоки токенов для проверки при спекулятивном декодировании.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.8-27B на сервере · ускорение решения математических задач моделью Qwen · ускорение генерации кода моделью Qwen

Экспериментальная NVFP4-квантизация Qwen3.6-35B-A3B в GGUF для генерации текста и диалогов через llama.cpp.

Подходит для: диалоговое взаимодействие с локальной языковой моделью · генерация ответов и связного текста · решение математических задач GSM8K

Черновая модель для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста целевой Qwen3.8-27B в совместимом сервере.

Подходит для: Ускорение генерации ответов моделью Qwen3.8-27B · Увеличение пропускной способности сервера генерации текста · Ускорение решения математических задач целевой моделью

Черновая модель DFlash для ускорения инференса Qwen/Qwen3.6-35B-A3B посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста на сервере с Qwen3.6-35B-A3B · повышение пропускной способности пакетного инференса Qwen · спекулятивное декодирование в SGLang с проверкой токенов целевой моделью

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 DFlash на базе Qwen3.5-9B, ускоряющая генерацию целевой модели через спекулятивное декодирование.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3.5-9B в сервере вывода · повышение пропускной способности сервиса диалоговой модели · ускорение генерации решений математических задач

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

Черновая модель DFlash для спекулятивного декодирования Qwen3.5-4B, ускоряющая генерацию токенов при работе в совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение инференса Qwen3.5-4B в SGLang · увеличение пропускной способности генерации текста при пакетной обработке запросов · ускорение ответов на математические задачи с сохранением выходного распределения целевой модели

Исследовательская мультимодальная производная Qwen3.8-27B с намеренно сниженной склонностью к отказам для операторской разработки ПО и исследований безопасности.

Подходит для: анализ изображений в диалоге с моделью · помощь при разработке программного обеспечения · исследование безопасности ПО в контролируемой среде

Черновая модель DFlash семейства Qwen3 для ускорения генерации текста в паре с Qwen/Qwen3.6-27B.

Подходит для: ускорение генерации текста методом speculative decoding · параллельное черновое декодирование для Qwen3.6-27B · экспериментальная настройка инференса в vLLM или SGLang

Q-Align — мультимодальная модель Q-Future для оценки качества и эстетики изображений, а также качества видео.

Подходит для: оценка качества фотографии без эталонного изображения · сравнение изображения с эталоном по качеству · оценка эстетической привлекательности изображения

Черновая модель DFlash для ускорения генерации Qwen3.5-122B-A10B методом спекулятивного декодирования в совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение генерации ответов целевой моделью Qwen3.5-122B-A10B · ускорение решения математических задач при инференсе · ускорение генерации кода целевой моделью

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

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

Экспериментальная черновая модель Qwen3 для ускорения жадной генерации Ternary-Bonsai-2-27B с помощью спекулятивного декодирования DFlash 2.

Подходит для: ускорение жадной генерации текста целевой моделью Ternary-Bonsai-2-27B · спекулятивное декодирование в совместимом MLX runtime на Apple Silicon · ускорение генерации кода целевой моделью через DFlash 2

Компактная модель-черновик DFlash для спекулятивного декодирования, ускоряющая генерацию текста целевой моделью Qwen/Qwen3-8B.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью Qwen3-8B · параллельная подготовка черновых токенов при спекулятивном декодировании · интеграция DFlash в сервер вывода Qwen3-8B

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

Объединённая MoE-модель Qwen для генерации кода, задач разработки и агентного выполнения инструментов.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение задач программной разработки в диалоге · выполнение команд терминальным агентом

Черновая модель DFlash для Qwen3.5-35B-A3B, ускоряющая серверную генерацию текста посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Qwen3.5 на сервере инференса · увеличение пропускной способности при параллельной генерации текста · ускорение решения математических задач целевой моделью

Черновая модель DFlash для ускорения спекулятивного декодирования Qwen3.5-27B в совместимом сервере инференса.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью Qwen3.5-27B · повышение пропускной способности сервера инференса · ускорение генерации решений математических задач

Полнопараметрически дообученная на трассах программирования и агентных задач модель Qwen3.5-9B для помощи с кодом, терминалом и рассуждениями.

Подходит для: написание и исправление программного кода · решение многошаговых задач в терминале · помощь с инструментами в агентных сценариях

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

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, отладки и анализа кода с опорой на состояние проекта.

Подходит для: поиск причин сбоев CI и ошибок линтеров · отладка shell-скриптов и тестовых сценариев · анализ файлов и конфигурации репозитория перед изменением кода

Пакет слоёв квантованной GGUF-модели Qwen3 для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с Qwen3 · запуск модели на нескольких компьютерах · обслуживание модели, не помещающейся на одной машине