Компактная свёрточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1K · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение базовых признаков изображений для компьютерного зрения

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Компактная дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста и ускорения вывода крупных LLaMA- и Vicuna-моделей в режиме спекулятивного декодирования.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · ускорение вывода моделей LLaMA-13B и LLaMA-33B · ускорение вывода моделей Vicuna-13B и Vicuna-33B

Компактная модель Vaayu для локальной генерации структурированных вызовов инструментов в агентных системах и интеграциях MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схеме · передача аргументов инструментам через JSON-RPC · подключение локальных MCP-серверов к агенту

Небольшая языковая модель Vaayu, обученная с нуля для локальной генерации структурированных вызовов инструментов и интеграции через MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схемам · формирование JSON-RPC запросов для локальных сервисов · подключение языковой модели к MCP-серверам

Многошаговая агентная модель Snowflake на базе Qwen3-4B для использования инструментов через MCP в синтетических средах.

Подходит для: выполнение последовательности вызовов инструментов через MCP · создание многошагового агента для взаимодействия с инструментальными средами · исследование обучения агентов с подкреплением на синтетических средах

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

RynnBrain-30B-A3B — мультимодальная модель для понимания сцен от первого лица, пространственной локализации и поддержки планирования в робототехнике.

Подходит для: ответы на вопросы о сцене от первого лица · распознавание и подсчёт объектов в видеосцене · извлечение текста из изображений и видео

Модель Snowflake для многошагового использования инструментов через MCP, обученная с подкреплением на синтетических средах.

Подходит для: создание многошаговых агентов с вызовом инструментов через MCP · выполнение последовательных действий в синтетических средах · исследование агентного обучения с подкреплением

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

Компактная англоязычная чат-модель на базе TinyLlama для генерации текста и ответов помощника.

Подходит для: создание ответов чат-помощника на английском языке · генерация коротких текстовых продолжений · прототипирование компактного разговорного бота

Компактная модель Vicuna на 137,8 млн параметров для генерации текста и использования как черновой модели в экспериментах со спекулятивным декодированием.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · эксперименты с ускорением генерации больших языковых моделей · генерация текста на английском языке

Плотная модель Qwen 3.5 примерно на 9 млрд параметров для агентного программирования, доработанная методом abliteration для снижения отказов.

Подходит для: написание и изменение кода по запросу · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · выполнение задач программирования через терминального агента

OmniVinci — мультимодальная модель NVIDIA на базе VILA для анализа изображений, видео и аудио, а также извлечения признаков.

Подходит для: извлечение признаков из мультимодальных данных · ответы на вопросы по изображениям · понимание видео со звуковой дорожкой

Концептуальная модель Qwen3 для типизированного принятия решений и агентных сценариев, представленная без файлов весов.

Подходит для: типизированная классификация состояний и запросов · оценка вариантов с вероятностями уверенности · маршрутизация запросов и принятие решений в приложениях

Черновая DSpark-модель для ускорения генерации Qwen3.8-27B на агентных и ассистентских запросах при проверке каждого токена целевой моделью.

Подходит для: ускорение генерации в Qwen3.8-27B для агентных диалогов · ускорение ответов ассистента на многошаговые запросы · спекулятивное декодирование при программировании с Qwen3.8-27B

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

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

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

Вспомогательная DSpark-модель для спекулятивного декодирования с Kimi-K3, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации ответов с Kimi-K3 · ускорение генерации кода с Kimi-K3 · ускорение математических рассуждений с Kimi-K3

Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений

Экспериментальная версия Mistral Small 24B Instruct с ослабленными отказами для диалоговой генерации текста.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователей · генерация текста на нескольких языках · ответы на запросы, которые базовая модель могла бы отклонить

Черновая модель DSpark для спекулятивного декодирования с Qwen3-4B, предлагающая до восьми токенов за итерацию для ускорения генерации в совместимой связке vLLM и speculators.

Подходит для: ускорение генерации текста с Qwen3-4B в vLLM · спекулятивное декодирование с предложением до восьми токенов · ускорение генерации кода и ответов на вопросы при использовании Qwen3-4B