OneFormer с крупной основой Swin, обученная на Cityscapes, выполняет семантическую, экземплярную и паноптическую сегментацию городских изображений.

Подходит для: разметка дорожных сцен по классам пикселей · выделение автомобилей, пешеходов и других отдельных объектов · создание паноптической сегментации городских изображений

OneFormer со Swin-бэкбоном, обученная на COCO, выполняет семантическую, экземплярную и паноптическую сегментацию изображений.

Подходит для: сегментация объектов на фотографиях · пиксельная классификация элементов сцены · выделение отдельных экземпляров объектов

Универсальная модель OneFormer на базе Swin Large для семантической, экземплярной и паноптической сегментации изображений.

Подходит для: семантическая сегментация сцен на изображениях · выделение отдельных объектов и их экземпляров · паноптическая сегментация изображений

Tiny-версия OneFormer с backbone Swin для семантической, экземплярной и паноптической сегментации изображений.

Подходит для: сегментация классов объектов и областей на изображении · выделение отдельных экземпляров объектов · паноптическая сегментация сцены

Крупная модель OneFormer с backbone Dinat для семантической, экземплярной и паноптической сегментации изображений ADE20k.

Подходит для: Сегментация классов объектов и областей на изображении · Выделение отдельных экземпляров объектов на сцене · Паноптическая сегментация городской или интерьерной сцены

Versatile Diffusion — мультимодальная диффузионная модель для генерации изображений по тексту и создания вариаций изображений.

Подходит для: генерация изображений по текстовому описанию · создание вариаций исходного изображения · генерация изображения с совместным управлением текстом и изображением

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Shining Valiant 2 — дообученная чат-модель на базе Llama 3.1 70B для технических вопросов, научных знаний и структурированных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по физике, химии и биологии · разбор инженерных и технических задач · объяснение концепций информатики и теории информации

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Компактная модель SHViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

SHViT S3 — компактный визуальный трансформер для классификации изображений и извлечения признаков.

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

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Компактный Single-Head Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

Трансформер TabPFN v2-reg прогнозирует числовые значения по табличным данным без отдельного обучения на небольшой задаче.

Подходит для: прогноз числовых показателей по строкам таблицы · оценка стоимости или спроса по табличным признакам · построение регрессии на небольшом датасете без обучения отдельной модели

ShiningValiant3 — компактная дообученная модель Qwen3 для научных и общих рассуждений, задач по ИИ, кода и диалогов.

Подходит для: обсуждение научных вопросов и объяснение научных концепций · решение задач по математике и естественным наукам · помощь в проектировании систем и приложений на базе ИИ

Трансформерная модель Prior Labs для классификации небольших табличных наборов данных без отдельного обучения под каждую задачу.

Подходит для: классификация строк в небольших таблицах · предсказание категорий по табличным признакам · быстрое построение базовой модели для табличного датасета

SHViT-S4 — компактный визуальный трансформер для классификации изображений и извлечения признаков, обученный на ImageNet-1k.

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

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Мультимодальная модель SHI-Labs на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 для исследований и разработки чат-ботов.

Подходит для: эксперименты с мультимодальными чат-ботами · генерация текстовых ответов в исследовательских прототипах · исследование больших мультимодальных языковых моделей

OneFormer Large с backbone DiNAT — модель для семантической, экземплярной и паноптической сегментации изображений.

Подходит для: разметка пикселей изображения по классам объектов · выделение отдельных экземпляров объектов на изображении · создание паноптической карты сцены

Pixal3D создаёт детализированные 3D-модели с геометрией и PBR-текстурами по одному изображению.

Подходит для: создание 3D-меша по фотографии объекта · подготовка 3D-ассетов для игровых сцен · создание объектов для визуализации и дизайна

Компактный vision Transformer на 14,7 млн параметров для классификации изображений по классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация объектов на фотографиях · определение класса изображения из набора ImageNet-1K · встраивание классификатора изображений в приложение на PyTorch

Производная модели SHSLab/Kimi-K3-Abliterated. Мультимодальная версия Kimi K3 с ослабленными механизмами отказа для исследований безопасности и контролируемой red-team-оценки.

Подходит для: анализ механизмов отказа языковых моделей · red-team-тестирование поведения модели · программирование и работа с большими кодовыми базами

Компактный vision transformer NAT-Mini классифицирует изображения 224×224 по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1K · распознавание объектов на фотографиях · определение категории изображения для сортировки фотоколлекции