Квантованный вариант DeepSeek-R1 в виде разделённого по слоям GGUF-пакета для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.
Подходит для: локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании · распределённый инференс DeepSeek-R1 на нескольких машинах · генерация ответов через OpenAI-совместимый API Mesh LLM
SelecSLS42b.in1k — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Экспериментальная MLX-конверсия DeepSeek V4 Flash 0731 для локальной генерации текста на Apple Silicon с измеренными потерями качества в арифметике и следовании инструкциям.
Подходит для: локальный запуск диалоговой модели на Apple Silicon · генерация текста через совместимый MLX runtime · эксперименты с MLX-конверсиями больших языковых моделей
MSynSQL — дообученная на SynSQL-2.5M модель Qwen3.5-2B, которая агентно строит и проверяет SQL-запросы к базам SQLite по вопросам на естественном языке.
Подходит для: ответы на вопросы к базе SQLite на естественном языке · поиск записей и значений в таблицах SQLite · построение SQL-запросов с исследованием схемы через инструменты
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.
Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения
Экспериментальная чат-модель DeepSeek V4 с поддержкой изображений, упакованная для MLX и предназначенная для локального запуска в Inferencer.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям в диалоге · чат с длинным контекстом · локальный запуск мультимодальной модели на устройствах Apple Silicon
16-битная MLX-конверсия JevK5 для локального диалога и оценки вероятностей вариантов ответа на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: оценка вероятностей вариантов ответа в вопросах с выбором · классификация ответов в формате «да/нет» · локальная оценка решений с типизированными вариантами
CodeS-1B — дообученная на базе StarCoderBase-1B модель GPTBigCode для генерации SQL по текстовым запросам.
Подходит для: преобразование вопроса на естественном языке в SQL-запрос · создание SQL-запросов для баз данных · генерация кода SQL по описанию задачи
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Небольшая модель DeepSeek-V4, обученная с нуля для экспериментов с архитектурой и генерации текста.
Подходит для: эксперименты с архитектурой DeepSeek-V4 · изучение маршрутизации экспертов MoE на малой модели · исследование гибридного внимания в языковых моделях
CodeS-3B — модель семейства CodeS на базе StarCoderBase-3B для преобразования запросов на естественном языке в SQL.
Подходит для: генерация SQL-запросов по текстовому описанию · преобразование вопросов к базе данных в SQL · создание SQL-кода для тестов Spider и BIRD
Модель SelecSLS на 30,7 млн параметров для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение векторных представлений изображений
CodeS-7B — модель на базе StarCoderBase-7B для генерации SQL по запросам на естественном языке.
Подходит для: Преобразование вопроса на естественном языке в SQL-запрос · Создание SQL-запросов для аналитики баз данных · Генерация SQL для задач Text-to-SQL
16-битная конверсия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B в формат MLX для генерации текста и решения задач на Apple Silicon.
Подходит для: ответы в диалоговом интерфейсе на Apple Silicon · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · объяснение и анализ кода
SelecSLS60b.in1k — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения
CodeS-15B — модель на базе StarCoder-15B для генерации SQL по запросам на естественном языке и другим задачам создания SQL.
Подходит для: преобразование вопросов на естественном языке в SQL-запросы · генерация SQL для аналитических запросов к базе данных · создание SQL по схеме базы данных и описанию задачи
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Компактная текстовая модель DeepSeek-V4, перенесённая из DeepSeek-V4-Flash и предназначенная как начальная точка для дообучения.
Подходит для: эксперименты с уменьшенной архитектурой DeepSeek-V4 · дообучение компактной языковой модели на собственных данных · исследование переноса и среза весов MoE-моделей
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Плотная модель DeepSeek V2 на 2,5 млрд параметров для экспериментов с прореживанием и дистилляцией MoE и генерации текста.
Подходит для: воспроизведение экспериментов по сжатию MoE-моделей · сравнение методов отбора и группировки экспертов · исследовательская генерация текста
Текстовая модель DeepSeek-V4-Flash-DSpark с ослабленными отказами для локального ассистирования, red teaming и оценки поведения моделей.
Подходит для: проверка устойчивости моделей в red teaming · оценка поведения ассистента без стандартных отказов · локальное текстовое ассистирование
Дообученная Qwen3 MoE модель для многошагового веб-поиска и агентных задач с динамическим управлением длинным контекстом.
Подходит для: многошаговый поиск и сбор свидетельств в интернете · ответы на сложные вопросы с помощью веб-инструментов · выполнение длительных агентных задач с вызовом инструментов