Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров для дообучения, экспериментов и задач понимания изображений.

Подходит для: дообучение мультимодального ассистента · эксперименты с обучением в контексте · ответы на вопросы по изображениям после адаптации

Мультимодальная VLA-модель NVIDIA для рассуждений о дорожной обстановке и прогнозирования траектории автомобиля в сценариях автономного вождения.

Подходит для: прогнозирование траектории автомобиля по данным камер и истории движения · объяснение решений системы автономного вождения · ответы на вопросы о дорожной сцене

Черновая модель Eagle3 MTP для ускорения инференса Kimi-K2.6 с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.6 в vLLM · спекулятивное декодирование Kimi-K2.6 с методом Eagle3 · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.6

Спекулятор EAGLE-3 от Red Hat ускоряет генерацию текста Qwen/Qwen3-8B при инференсе через vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Qwen3-8B · снижение задержки генерации текста в серверном инференсе через vLLM · ускорение обслуживания запросов к Qwen3-8B через chat completions

Мультимодальная модель OpenGVLab на 78 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео и визуального рассуждения.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и видео · описание и сравнение нескольких изображений · анализ научных диаграмм и промышленных изображений

Inception-v3 — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Вспомогательный Eagle3-модуль NVIDIA ускоряет генерацию текста базовой моделью Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 через спекулятивное декодирование в TensorRT-LLM.

Подходит для: ускорение ответов чат-бота на базе Qwen3 · ускорение генерации в RAG-системе · повышение пропускной способности агентных приложений

Черновая модель EAGLE-3, которая ускоряет генерацию текста моделью Qwen3-VL-2B-Instruct в системе спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов базовой моделью Qwen3-VL-2B-Instruct · снижение задержки при генерации текста в приложениях на Qwen3-VL-2B-Instruct · ускорение генерации кода базовой моделью

Спекулятивная модель EAGLE-3 от Red Hat, которая помогает ускорить генерацию текста моделью Qwen/Qwen3-14B.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью Qwen3-14B · ускорение обслуживания запросов через vLLM · спекулятивное декодирование в чат-интерфейсе с шаблоном Qwen3

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

Базовая мультимодальная модель Qwen3.5 с 9 млрд параметров для дообучения и экспериментов с пониманием изображений и генерацией текста.

Подходит для: дообучение мультимодального чат-ассистента · эксперименты с пониманием изображений · генерация текста по текстовым и визуальным входам

Черновая модель EAGLE-3 для speculative decoding ускоряет генерацию текста моделью Llama-3.1-8B-Instruct в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Llama-3.1-8B-Instruct · ускорение диалоговой генерации в vLLM · ускорение генерации кода базовой моделью

VOLO D1 — модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для дальнейшего анализа

Черновая модель EAGLE-3 с MLA ускоряет генерацию Kimi-K2.7-Code через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов Kimi-K2.7-Code в vLLM · ускорение многошаговой генерации кода · снижение нагрузки на KV-кэш при обслуживании Kimi-K2.7-Code

Вспомогательная модель EAGLE-3 от Red Hat ускоряет генерацию текста основной моделью Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507.

Подходит для: ускорение генерации ответов Qwen3 в vLLM · спекулятивное декодирование для чат-запросов · ускорение обслуживания запросов через /chat/completions

Спекулятивная модель EAGLE-3 от Red Hat предлагает токены-кандидаты для ускорения генерации openai/gpt-oss-120b в vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов gpt-oss-120b в vLLM · повышение пропускной способности чат-сервера на базе gpt-oss-120b · спекулятивное декодирование запросов через chat completions

Мультимодальная Gemma 4 на 31 млрд параметров для диалогов и анализа изображений с акцентом на сохранение японского языка.

Подходит для: диалоги на японском языке · ответы на вопросы по изображениям · описание содержимого изображения

Мультимодальная модель OpenGVLab для диалога, анализа изображений и видео, а также визуальных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ нескольких изображений · понимание и разбор видеоматериалов

Черновая EAGLE3-модель для ускорения генерации Qwen3-1.7B методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста с Qwen3-1.7B · спекулятивное декодирование в совместимом окружении SpecForge/EAGLE3 · проверка и исследование черновых продолжений для языковой модели

Черновая модель EAGLE3 для speculative decoding, которая ускоряет генерацию целевой модели Llama-3.2-3B-Instruct.

Подходит для: ускорение генерации текста с Llama-3.2-3B-Instruct · спекулятивное декодирование в совместимом стеке SpecForge/EAGLE3 · эксперименты с черновыми моделями для авторегрессионной генерации

Инициализационная мультимодальная модель Qwen3-VL с расширенным словарём токенов действий для последующего обучения робототехнических политик.

Подходит для: подготовка основы для обучения политики управления роботом · добавление дискретизированных действий робота в мультимодальный диалог · обучение модели преобразованию визуального наблюдения и инструкции в токены действий

Слияние Qwen3.5-35B-A3B с моделями Ornith и Agents-A1 для диалога, анализа изображений и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с мультимодальным ассистентом · решение задач с использованием инструментов

Вспомогательная модель NVIDIA Eagle3 ускоряет генерацию текста базовой Qwen3 через спекулятивное декодирование в TensorRT-LLM.

Подходит для: Ускорение генерации ответов в чат-боте на базе Qwen3 · Ускорение текстовой генерации в агентной системе · Ускорение генерации ответов для RAG-приложения

Черновая модель EAGLE3 для спекулятивного декодирования с Qwen/Qwen3-1.7B, предназначенная для ускорения генерации текста.

Подходит для: ускорение генерации текста с Qwen3-1.7B через спекулятивное декодирование · интеграция черновой модели EAGLE3 в совместимый стек SpecForge · эксперименты с онлайн-обучением черновых моделей для декодирования