111 232 модели из Hugging Face и OpenRouter. Модель можно найти по описанию задачи, запустить на арендованной видеокарте, проверить в чате и сравнить с другими на своих задачах.
Поиск, каталог и страницы моделей работают без регистрации.
Выберите своё железо или бюджет аренды. Для каждой задачи покажем лучшую модель, которая поместится в память, и сколько памяти ей нужно.
Мультимодальная модель Qwen на 9 млрд параметров для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.
Также: Qwen3-4B · Qwen3-1.7B
Инструкционная языковая модель Qwen на 7,1 млрд параметров для генерации, анализа и исправления программного кода.
Также: Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
GLM-OCR — компактная мультимодальная модель для распознавания текста, формул и таблиц, разбора документов и извлечения структурированных данных из изображений.
Также: DeepSeek-OCR · LightOnOCR-2-1B
Ускоренная мультиязычная модель OpenAI для распознавания речи и перевода аудио в текст.
Также: whisper-small
Многоязычная модель Qwen для синтеза речи с выбором одного из девяти встроенных голосов и управлением стилем речи через инструкции.
Также: VibeVoice-1.5B · Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base
Компактная модель Black Forest Labs для быстрой генерации изображений по тексту и редактирования изображений с несколькими референсами.
Модель Wan2.2 для генерации видео по текстовому описанию и изображению с разрешением до 720p и частотой 24 кадра в секунду.
Также: Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers
Мультиязычная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, включая поиск по коду и межъязыковой поиск.
Также: bge-m3 · multilingual-e5-large
Память указана для весов в 16-битной точности с запасом на рантайм: по оценке каталога, а где её нет — по карточке модели. Квантизованные версии (GGUF, 4 бита) занимают примерно втрое меньше.
Для каждой частой задачи отобрана модель, с которой стоит начать, и пара альтернатив. Счётчик на плитке — все подходящие модели каталога из 111 223.
Мультимодальная модель Qwen на 9 млрд параметров для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.
Инструкционная модель Qwen на 14 млрд параметров для генерации, анализа и исправления кода в диалоговых сценариях.
Ещё: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct · Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Все 286 моделейДообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.
Ещё: bart-large-cnn · Qwen3-4B
Все 57 825 моделейМногоязычная модель NLLB-200 для перевода отдельных предложений между 200 языками, созданная преимущественно для исследований машинного перевода.
Ещё: madlad400-3b-mt · Hy-MT2-7B
Все 1 751 модельGLM-OCR — компактная мультимодальная модель для распознавания текста, формул и таблиц, разбора документов и извлечения структурированных данных из изображений.
Ещё: DeepSeek-OCR · LightOnOCR-2-1B
Все 6 029 моделейМультимодальная модель Qwen3-VL на 8 млрд параметров для диалога, анализа изображений и видео, OCR и визуального рассуждения.
Ещё: Qwen2.5-VL-7B-Instruct · Qwen3-VL-4B-Instruct
Все 5 461 модельУскоренная мультиязычная модель OpenAI для распознавания речи и перевода аудио в текст.
Ещё: Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 · whisper-large-v3
Все 3 677 моделейМногоязычная модель Qwen для синтеза речи с выбором одного из девяти встроенных голосов и управлением стилем речи через инструкции.
Ещё: VibeVoice-1.5B · bark
Все 2 234 моделиДистиллированная модель Alibaba для быстрой генерации изображений по текстовым описаниям с поддержкой английского и китайского текста на изображениях.
Ещё: FLUX.2-klein-4B · stable-diffusion-xl-base-1.0
Все 3 461 модельКомпактная модель Black Forest Labs для быстрой генерации изображений по тексту и редактирования изображений с несколькими референсами.
Ещё: FLUX.2-klein-base-4B · Qwen-Image-Edit-2509
Все 669 моделейМодель Wan2.2 для генерации видео по текстовому описанию и изображению с разрешением до 720p и частотой 24 кадра в секунду.
Ещё: Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers · Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers
Все 470 моделейBGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.
Ещё: Qwen3-Embedding-8B · multilingual-e5-large
Все 5 486 моделейПоддержку русского каталог берёт из карточки модели, её тегов и данных обучения. В каждой вкладке сначала модели, отобранные вручную, затем самые скачиваемые.
Русскоязычная диалоговая модель на базе Qwen3 для следования инструкциям, генерации текста и вызова инструментов в многошаговых сценариях.
Русско-английская дообученная модель Mistral с 12,1 млрд параметров для диалога, генерации текста и ответов по документам в режиме grounded RAG.
Русскоязычный чат-бот на базе Llama 3 8B Instruct для диалогов и ответов на инструкции.
Русскоязычная дообученная модель Qwen3 с 29,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, ответов на вопросы и программирования.
Запрос пишется своими словами. Поиск выделяет в нём задачу, профессию и язык, ищет совпадения в названиях и по смыслу описаний. На каждой карточке видно, можно ли запустить модель.
NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind на 4 млрд параметров для извлечения структурированных данных из документов и преобразования их изображений в Markdown.
Подходит для: Извлечение полей счетов и квитанций в JSON; Разбор форм и договоров по заданному шаблону
Мультимодальная модель DeepSeek для распознавания текста и извлечения содержимого из изображений документов.
Подходит для: извлечение текста со сканов и фотографий документов; распознавание текста на страницах PDF
Компактная мультиязычная vision-language модель LightOn для распознавания текста и структуры документов на изображениях и страницах PDF.
Подходит для: извлечение текста из сканов и фотографий документов; преобразование страниц PDF в текст с порядком чтения
Настоящая выдача каталога по этому запросу, она обновляется вместе с каталогом. Скачивания — за 30 дней по данным Hugging Face.
Совпадения по названию, по смыслу русских описаний и по распознанной задаче объединяются в одну выдачу без повторов.
Если задачу трудно сформулировать, можно начать с работы: 4 категории, 47 направлений, 1 130 задач. У каждой задачи — список подходящих моделей.
В один бенчмарк входят до 8 открытых моделей одного типа. Задача — это промпт, при необходимости входные файлы, и эталон. Ответ оценивает LLM-судья: балл от 0 до 100 и комментарий.
Только открытые модели: API-модели OpenRouter в бенчмарк не попадают.
Судья сравнивает ответ с эталоном; задача засчитывается от 70 баллов. Картинки, аудио и видео в ответах сохраняются и показываются, но не оцениваются. Задачи можно импортировать из CSV или JSON.
Рантайм сам скачивает веса и поднимает сервер с моделью. Видеокарты отобраны по требованиям модели; цена за час и примерное время запуска видны до старта. Списание посекундное — с момента создания сервера, включая скачивание весов.
Чат подстраивается под тип модели: 9 режимов — от текста и распознавания речи до генерации картинок и видео, вложения до 5 файлов. У запуска может быть несколько диалогов; сообщение сохраняется до ответа, поэтому история не теряется, если модель не ответила.
После прогона видно средний балл каждой модели, оценку за каждую задачу, время, ответ и комментарий судьи. Результат можно выгрузить в CSV или опубликовать — тогда он появится на страницах моделей.
Опубликованные бенчмарки попадают в блок «Результаты тестов пользователей». Во вкладке «Бенчмарки» — результаты из открытых источников: HF Eval Results, MTEB, Open ASR и других.
Вкладка «Бенчмарки» · 47 результатов из отчётов авторов на Hugging Face.
Всё, что вы запускали, остаётся в профиле. Работающую модель можно приостановить, чтобы не платить за GPU, и продолжить позже — после паузы она может загружаться заново.
Записи — пример. Баланс в долларах виден в меню аккаунта; онлайн-оплата появится в ближайшее время.
Для поиска, каталога, справочника профессий и страниц моделей — нет. Для запуска, чата и бенчмарков нужен аккаунт с подтверждённой почтой.
Цена — почасовой тариф провайдера за выбранную видеокарту в долларах, он виден до запуска. Оплата посекундная — с момента создания сервера, включая загрузку модели и неудачные попытки запуска; перед стартом резервируется стоимость 10 минут работы. Сервер работает и оплачивается, пока вы его не приостановите или не удалите, а при нулевом балансе удаляется вместе с загруженной моделью. Онлайн-оплата появится в ближайшее время.
Рантайм проверил конфигурацию модели и знает её архитектуру. Это ещё не гарантия: запуск может не пройти, например из-за нехватки памяти. Отметка «Запуск проверен» появляется после успешного запуска.
Да, через их API: модели OpenRouter (в каталоге их 354) открываются в чате ailist без аренды видеокарты — кроме бесплатных маршрутов и моделей, отвечающих звуком. Каждый ответ списывается с баланса по цене провайдера за токены — она указана на странице модели; перед ответом резервируется его наибольшая стоимость, остаток возвращается. На видеокарте такие модели не запускаются (у них нет открытых весов), в бенчмарк их пока добавить нельзя.
Языковая модель по README репозитория, для популярных моделей — с поиском по вебу. Если описания ещё нет, на карточке так и написано. Важные детали сверяйте с источником.
Контекст запущенной языковой модели — до 16 384 токенов. В бенчмарке оценивается только текст, ручной проверки пока нет. Датасеты и дообучение в разработке. Какие модели не запускаются и почему — на странице покрытия рантайма.
Выдача откроется в каталоге. Регистрация понадобится, когда захотите запустить модель.
Открыть каталог целиком