Дообученная англоязычная модель-ассистент на 3,2 млрд параметров для диалога, математических задач и программирования.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог на английском языке · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач
MiniMax H3 — мультимодальная модель для генерации коротких видео со стереозвуком по тексту, изображениям и другим мультимодальным референсам.
Подходит для: создание короткого видео по текстовому описанию · анимация изображения или первого и последнего кадров · генерация видео с несколькими изображениями-референсами
Производная модели Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base. Многоязычная базовая модель Qwen3-TTS для синтеза речи по тексту, быстрого клонирования голоса по короткому аудио и дообучения.
Подходит для: синтез речи на русском и других поддерживаемых языках · клонирование голоса по аудиопримеру длительностью около трёх секунд · потоковая генерация речи для интерактивных приложений
Производная модели Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz. Токенизатор Qwen3-TTS кодирует речь в компактные дискретные токены и декодирует их обратно в аудио для речевых систем.
Подходит для: кодирование речи в дискретные токены · декодирование токенов обратно в речь · компактное хранение речевых данных
Компактная квантованная модель Tencent Hy-MT2-1.8B для локального перевода текста между 33 языками.
Подходит для: локальный перевод текста между 33 языками · перевод коротких сообщений на мобильном устройстве · интеграция перевода в приложения на базе llama.cpp
Zanii Quant — декодерная модель временных рядов для прогнозирования в приложении Zanii Quant.
Подходит для: прогнозирование значений временного ряда · подготовка прогнозов в приложении Zanii Quant · использование весов в TimesFM3Forecaster
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Roswaal-8B — дообученная на цепочках рассуждений языковая модель Qwen3 для диалога и решения многошаговых математических и логических задач.
Подходит для: решение текстовых математических задач GSM8K · пошаговое решение многоэтапных логических задач · ответы на технические вопросы с рассуждением
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact