海豚是一种创新的多模态文档图像解析模型，采用'先分析后解析'的范式处理复杂文档元素。

基于HieraDet图像编码器的SAM2模型，专注于图像特征提取任务。

Linknet是一个基于PyTorch实现的图像分割模型，适用于语义分割任务。

Allegro是一款开源的高质量文本到视频生成模型，能够生成2至6秒、15 FPS的详细视频，支持多种分辨率。

Allegro是一款开源的文本生成视频模型，支持生成高质量、多样化的动态场景视频。

Hiera是一种高效的分层视觉Transformer模型，在图像和视频任务中表现优异且运行速度快

Hiera是一种层次化视觉Transformer模型，兼具快速、强大且简洁的特性，在图像视频任务中超越现有技术且速度更快。

Hiera是一种分层式视觉Transformer模型，兼具快速、强大且简洁的特性，在广泛图像视频任务中超越现有技术水平同时显著提升运行速度。

Hiera是一种层次化视觉Transformer模型，具有快速、强大且简洁的特点，在图像和视频任务中表现优异。

Mistral架构的随机初始化模型，适用于端到端测试。

RuLeanALBERT 是一个针对俄语预训练的掩码语言模型，采用了内存高效的架构。

EfficientNetV2 是一个高效的卷积神经网络架构，特别优化了训练速度和参数效率。

LeViT-256是基于Transformer架构的高效视觉模型，专为快速推理设计，在ImageNet-1k数据集上预训练。

这是一个精简版的保加利亚语RoBERTa模型，仅包含6个隐藏层，但保持了相近的性能表现。

基于 ImageNette 数据集预训练的 CSP-Darknet-53 Mish 架构图像分类模型

ReXNet-1.5x 是一个基于 ImageNette 数据集预训练的轻量级图像分类模型，采用 ReXNet 架构，通过改进残差块中的 Squeeze-Excitation 层来减少通道冗余。

这是一个小型BERT模型的虚拟示例，用于演示和测试目的

ALBERT大模型的阿拉伯语预训练版本，基于约44亿词的阿拉伯语语料训练

基于1B词元规模预训练的RoBERTa基础模型，验证困惑度为3.93，适用于英语文本处理任务。

ReXNet-1.3x是基于ReXNet架构的图像分类模型，在ImageNette数据集上进行了预训练。