TRELLIS.2-4B создаёт детализированные 3D-ассеты с PBR-материалами по одному изображению.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по фотографии · генерация текстур для заданной 3D-сетки · подготовка детализированных 3D-ассетов для визуализации
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Конверсия TRELLIS.2-4B в GGUF F16 для создания 3D-ассетов по изображению через C++ runtime trellis2cpp.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация формы объекта для 3D-сцены · подготовка 3D-ассетов с PBR-материалами
KernelLLM — дообученная Llama 3.1 8B Instruct для генерации GPU-ядер на Triton по коду PyTorch.
Подходит для: генерация Triton-ядра по модулю PyTorch · создание вызывающего кода для Triton-ядра · подготовка нескольких кандидатов GPU-ядра для последующей проверки
Дообученная и квантованная модель Qwen3-4B для генерации профессионального кода на Python и помощи в программировании.
Подходит для: генерация функций Python с аннотациями типов и docstring · написание алгоритмов и структур данных на Python · создание асинхронного кода с asyncio
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Trinity-Large-Thinking — дообученная MoE-модель Arcee AI для рассуждений, генерации текста и агентных сценариев с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговое планирование действий агента · вызов инструментов в диалоговом помощнике · ответы на сложные вопросы с рассуждениями
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
LLaMA-Mesh — дообученная модель Llama 3.1 для генерации и интерпретации 3D-сеток в текстовом представлении.
Подходит для: создание 3D-сетки по текстовому описанию · генерация ответа, чередующего текст и данные 3D-сетки · интерпретация и обсуждение 3D-сетки
TRELLIS Text Base генерирует 3D-объекты по текстовым описаниям.
Подходит для: создание 3D-моделей объектов по текстовому описанию · быстрое прототипирование 3D-ассетов для игр · генерация концептов предметов для визуализации
Модель на основе TRELLIS преобразует изображение в 3D-объект.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · преобразование референсного изображения в 3D-ассет · быстрое прототипирование объектов для 3D-сцен
Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.
Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Разреженная диалоговая MoE-модель для генерации кода, вызова инструментов и моделирования состояний цифровых сред.
Подходит для: генерация и исправление кода в проектах · навигация по репозиторию и рефакторинг · планирование многошаговых вызовов инструментов
TRACE-Mix — дообученная чат-модель для многошагового red-team-тестирования устойчивости языковых моделей к jailbreak-атакам.
Подходит для: многошаговая проверка чат-моделей на устойчивость к jailbreak · генерация состязательных запросов для авторизованной оценки безопасности ИИ · сравнение устойчивости разных целевых моделей к диалоговым атакам
Мультимодальная модель Tesslate на базе Gemma 3 27B IT для рассуждений, программирования и диалоговой работы с текстом и изображениями.
Подходит для: решение математических задач с пояснениями · поиск ошибок и помощь с программным кодом · ответы на вопросы по изображениям
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Производная модели arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Базовая многоязычная MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутреннюю предметную область · создание специализированного текстового генератора · эксперименты с многоязычной генерацией текста
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
AutoTriton — дообученная модель Llama для генерации и оптимизации вычислительных ядер на Triton.
Подходит для: генерация кода Triton для вычислительных ядер глубокого обучения · оптимизация параллельных вычислений и управления памятью в Triton · подбор аппаратно-зависимых параметров вычислительных ядер
Производная модели LocalAI-io/TRELLIS.2-4B-GGUF. Конверсия TRELLIS.2-4B в GGUF F16 для создания 3D-ассетов по изображению через C++ runtime trellis2cpp.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация формы объекта для 3D-сцены · подготовка 3D-ассетов с PBR-материалами
Производная модели camenduru/TRELLIS.2-4B. TRELLIS.2-4B создаёт детализированные 3D-объекты с PBR-материалами по одному входному изображению.
Подходит для: создание 3D-модели объекта по фотографии · подготовка текстурированного 3D-ассета для графики и визуализации · генерация 3D-объектов со сложной геометрией и открытыми поверхностями
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base. Базовая языковая MoE-модель Arcee AI для генерации текста и дальнейшего обучения под конкретные задачи.
Подходит для: дообучение языковой модели для предметной области · создание модели генерации кода · адаптация модели для математических задач и рассуждений