Набор квантизированных весов Pixal3D для создания 3D-объектов по одному изображению в pixal3d.cpp.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по одной фотографии · генерация 3D-формы по изображению для веб-приложения · построение текстурированного 3D-объекта из одиночного вида

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Черновая модель RadixArk для ускорения генерации текста целевыми моделями Qwen3.8-27B посредством спекулятивного декодирования в SGLang.

Подходит для: ускорение генерации кода целевой моделью Qwen3.8-27B · ускорение решения математических задач при генерации текста · снижение задержки генерации ответов в совместимом развёртывании SGLang

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Квантованный набор весов Pixal3D для преобразования изображений в 3D в браузере с использованием WebGPU.

Подходит для: создание 3D-модели по изображению · генерация 3D-представления объекта для веб-приложения · запуск конвейера image-to-3d в браузере через WebGPU

EfficientNet-B3 RA2 — модель timm для классификации изображений на 1000 классов ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение визуальных признаков для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Rax 4.5 — мультимодальная модель на 2 млрд параметров для диалогов с изображениями, визуальных задач и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · диалог с вызовом внешних инструментов

Мультимодальная Qwen3.8-27B с ослабленным механизмом отказов для исследования поведения отказов и red teaming.

Подходит для: оценка поведения отказов языковой модели · red teaming мультимодальной модели · исследование интерпретируемости направления отказа

Мультимодальная производная Qwen3.8-27B для локальных диалогов и анализа изображений с существенно сниженным поведением отказа.

Подходит для: локальные диалоги с уменьшенным числом отказов · анализ изображений в разговорном интерфейсе · изучение влияния снижения отказов на поведение языковой модели

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

JiRack Ultra 32B — 32-миллиардная диалоговая языковая модель для генерации текста, RAG и агентных сценариев, оптимизированная для запуска на CPU.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · локальный диалоговый помощник на CPU · генерация и объяснение программного кода

Модель IBM для выявления рисков и проверки обоснованности ответов в диалогах, RAG-системах и агентных сценариях.

Подходит для: фильтрация вредоносных запросов пользователей · проверка ответов чат-бота на небезопасное содержание · оценка релевантности найденных RAG-документов

Спекулятор EAGLE-3 от Red Hat ускоряет генерацию текста Qwen/Qwen3-8B при инференсе через vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Qwen3-8B · снижение задержки генерации текста в серверном инференсе через vLLM · ускорение обслуживания запросов к Qwen3-8B через chat completions

Вспомогательный Eagle3-модуль NVIDIA ускоряет генерацию текста базовой моделью Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 через спекулятивное декодирование в TensorRT-LLM.

Подходит для: ускорение ответов чат-бота на базе Qwen3 · ускорение генерации в RAG-системе · повышение пропускной способности агентных приложений

Дообученная MoE-модель для оценки безопасности, тестирования на проникновение, поиска уязвимостей и подготовки структурированных отчётов.

Подходит для: оценка уязвимостей с указанием CVSS и CWE · подготовка отчётов о тестировании на проникновение по протоколу RATH · поиск и анализ уязвимостей для bug bounty

Мультимодальная модель Qwen3.8 на 27 млрд параметров для диалогов, рассуждений и агентных задач, модифицированная для снижения числа отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту и изображениям · решение сложных задач с пошаговым рассуждением · генерация и анализ программного кода

RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео

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

Черновая модель DSpark, которая ускоряет генерацию базовой Qwen3.8 в SGLang посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста базовой моделью Qwen3.8 в SGLang · спекулятивное декодирование блоками до семи черновых токенов · ускорение генерации при решении математических задач

Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang

Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с заявленной защитой от утечек контекста при атаках EchoLeak.

Подходит для: ответы на вопросы по приватным документам в RAG-системе · диалоги с ассистентом, использующим внутренний контекст · обработка результатов инструментов и вебхуков в агенте

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции

Модель на базе Qwen3-VL для навигации роботов и планирования маршрута по изображениям и языковым инструкциям.

Подходит для: навигация робота по визуальному наблюдению и текстовой инструкции · планирование пути в эгоцентрической сцене · поиск целевого объекта или области в сцене

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству