Swift-Qwen3.8-27B — дообученная мультимодальная модель Qwen для диалогов и сложных задач с более короткими цепочками рассуждений.

Подходит для: решение многошаговых задач с сокращением объёма рассуждений · программирование и помощь при разборе кода · диалоговые ответы на текстовые запросы

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Компактная модель Swin Transformer v2 для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение визуальных признаков для адаптации к задачам распознавания

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

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

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 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

Мультимодальная модель Swift 1.5 Qwen3.8-27B с изменёнными механизмами отказа для ответов на запросы, которые исходная версия отклоняет.

Подходит для: ответы на запросы, отклоняемые исходной моделью · диалоговые ответы на текстовые запросы · ответы на вопросы по изображениям

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

Компактная модель Swin Transformer для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация объектов на изображении · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений

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

Мультимодальная диалоговая модель на базе Swift-Qwen3.8-27B с изменённым поведением отказов для ответов на запросы и работы с изображениями.

Подходит для: ответы на запросы, которые исходная модель отклоняет · диалог с пользователем на текстовые темы · ответы на вопросы по изображениям

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

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

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

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

Swin Transformer Small классифицирует изображения и может служить backbone для извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования целевой моделью Qwen.

Подходит для: ускорение инференса совместимой модели Qwen · параллельное черновое предсказание токенов при генерации текста · интеграция DFlash в сервер генерации на Transformers

Компактная модель Swin Transformer V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Определение категории изображения по набору ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображения

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Модель Swin Transformer V2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с намеренно удалённым поведением отказа, предназначенная для диалога, анализа изображений и исследований безопасности.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · red teaming мультимодальных диалоговых моделей · анализ изображений в исследовательских экспериментах

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