Производная модели Jinstudio/Krea-2-Raw. Krea 2 Raw — базовая 12-миллиардная диффузионная модель Krea.ai для генерации изображений по текстовым запросам и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · создание концепт-арта и визуальных идей · подготовка базового чекпойнта для дообучения под свой домен

Reelva 12B — двуязычная модель-компаньон для естественного общения, рассуждений и многошаговых агентных задач.

Подходит для: общение с персональным ИИ-компаньоном · создание разговорного помощника на индонезийском и английском языках · планирование и разбор многошаговых задач

Сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти.

Подходит для: генерация и дополнение кода · помощь агенту в изменении кода в репозитории · вызов функций и инструментов в диалоговом приложении

Квантованный вариант MoE-модели Ornith-1.5-35B-A3B для генерации текста и диалогов на видеокартах с 12 ГБ памяти.

Подходит для: диалоги с языковой моделью локально · генерация текста через llama.cpp · агентное программирование

Rei-V2-12B — англоязычная чат-модель на базе Mistral для ролевых диалогов и художественного письма.

Подходит для: ведение ролевых диалогов от лица заданного персонажа · продолжение художественного рассказа по пользовательскому фрагменту · создание диалогов и сцен для интерактивной истории

Rei-12B — англоязычная разговорная модель на базе Mistral для диалогов, ролевых сценариев и генерации прозы в стиле Claude 3.

Подходит для: ведение диалогов на английском языке · написание художественной прозы · создание ролевых персонажей и сцен

Vision Transformer от Ross Wightman для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученный на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений · получение карт признаков как визуальной основы для других моделей

ViT-модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений на категории ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

ViT-модель timm с 136,1 млн параметров классифицирует изображения и извлекает их признаки.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · распознавание объектов на изображениях · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения

ViT-модель timm с 60,4 млн параметров для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение визуальных признаков для последующей обработки · извлечение эмбеддингов изображений

ViT-модель timm для классификации изображений ImageNet, также пригодная для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков для компьютерного зрения

Вариант Vision Transformer из timm для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

ViT-модель timm для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения

ViT-модель timm для классификации изображений, предварительно обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: определение объектов на изображениях · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков из изображений

ViT-модель timm, обученная на ImageNet-12k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков для задач компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Компактная модель Vision Transformer для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-12k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карты признаков из изображения · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Vision Transformer от timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученный на ImageNet-1k после предобучения на ImageNet-12k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Компактная модель ViT от timm классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение класса изображения из ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений

ViT-модель timm для классификации изображений ImageNet, извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и группировки

Экспериментальная англоязычная модель Mistral на 12 млрд параметров для генерации текста и ролевых диалогов, созданная слиянием двух моделей методом SLERP.

Подходит для: генерация ролевых диалогов на английском языке · написание художественных сцен и ответов от лица персонажа · эксперименты с влиянием политической идеологии на ответы языковой модели

ViT-модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение признаков из изображений для компьютерного зрения · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

ViT-модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-12k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Извлечение признаков для компьютерного зрения · Получение эмбеддингов изображений для визуального поиска

GGUF-квантизация MXFP4_MOE модели GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B для генерации текста в диалогах.

Подходит для: ведение диалогов с локально запущенной моделью · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и продолжение текста

Слитая модель Mistral Nemo на 12,1 млрд параметров для ролевых диалогов, рассказов и творческого письма с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: написание художественных рассказов · ведение ролевого диалога с персонажем · создание длинных сюжетных сцен