Многоязычная модель BERT преобразует предложения и абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск перефразированных вопросов и предложений · сравнение смысловой близости текстов
Компактная многоязычная модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических и логических задач
Компактная модель T5 для перевода и других задач преобразования текста в текст.
Подходит для: перевод текстов между английским, французским, румынским и немецким · суммаризация документов после соответствующей настройки · ответы на вопросы по тексту после соответствующей настройки
Компактная англоязычная авторегрессионная модель OpenAI для генерации продолжения текста по промпту.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по началу фразы · генерация черновиков и примеров текста · эксперименты с авторегрессионной генерацией
Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода
Gemma 4 26B A4B IT — мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений с выдачей текста.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение текста и сведений из документов и PDF · распознавание текста на изображениях, включая многоязычный OCR
Инструкционно-настроенная мультимодальная модель Google DeepMind для диалогов, анализа изображений и генерации текста в длинном контексте.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · извлечение текста и сведений из документов и PDF · анализ диаграмм, скриншотов и пользовательских интерфейсов
Мультимодальная модель Qwen на 9 млрд параметров для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · анализ и объяснение визуальных материалов
Мультимодальная модель Qwen на 4 млрд параметров для диалога, понимания изображений, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание и анализ визуальных материалов · многошаговый диалог с длинным контекстом
Инструктивная языковая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов, генерации текста, кода и структурированных ответов.
Подходит для: создание многоязычного чат-бота или виртуального помощника · генерация и редактирование длинных текстов · формирование ответов в формате JSON
Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение и анализ информации из документов · понимание содержания видеозаписей
Компактная многоязычная инструкция-настроенная модель Meta для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста.
Подходит для: создание диалогового помощника на устройстве · поиск сведений в документах и ответ на вопросы · суммаризация текстов
Компактная инструктивная языковая модель Qwen2.5 для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.
Подходит для: ответы на вопросы и диалоговый чат · суммаризация и переформулирование текста · генерация структурированных ответов в JSON
GLM-5.3-Flash — мультимодальная модель для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · диалоговый помощник на английском или китайском · написание и анализ кода
Ускоренная мультиязычная модель OpenAI для распознавания речи и перевода аудио в текст.
Подходит для: расшифровка аудиозаписей на разных языках · субтитры и текстовые расшифровки видеозаписей · перевод речи на английский язык
Компактная инструктивно дообученная языковая модель Qwen2.5 для диалогов, генерации текста и структурированных ответов.
Подходит для: создание диалогового помощника · ответы на вопросы по текстовому запросу · генерация длинных текстов
Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.
Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода
OPT-125M — англоязычная авторегрессионная модель Meta AI для продолжения текста, экспериментов с языковыми моделями и дообучения под прикладные задачи.
Подходит для: генерация продолжения по текстовой подсказке · оценка языковой модели на последующих задачах · создание экспериментального текстового прототипа
Инструкционно настроенная языковая модель Meta на 8 млрд параметров для многоязычных диалогов и генерации текста.
Подходит для: создание многоязычного чат-ассистента · ответы на вопросы пользователей · генерация и продолжение текста
Модель wav2vec2 на 402,7 млн параметров распознаёт португалоязычную речь и преобразует её в текст.
Подходит для: транскрибация португалоязычных аудиозаписей · распознавание речи в голосовых сообщениях на португальском языке · подготовка текстовых расшифровок для португалоязычных речевых данных
Дообученная на базе Yi-1.5-34B диалоговая модель для инструктивных ответов, программирования, математики и вызова функций.
Подходит для: ответы на инструкции и ведение диалога · написание и разбор программного кода · решение математических задач
Qwen2.5-3B-Instruct — компактная многоязычная чат-модель для выполнения инструкций и генерации текста, включая структурированные ответы.
Подходит для: создание чат-бота для ответов на запросы пользователей · генерация текстов по инструкциям · подготовка структурированных ответов в формате JSON
Gemma 4 E4B Instruct — компактная мультимодальная модель Google DeepMind для диалога, рассуждений, программирования, анализа изображений и обработки аудио.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и снимкам экрана · извлечение текста и сведений из документов и PDF · распознавание речи и подготовка транскриптов
Конверсия Whisper small в формат CTranslate2 для распознавания речи из аудио, в том числе с помощью faster-whisper.
Подходит для: транскрибация русскоязычных аудиозаписей · расшифровка многоязычных интервью и встреч · преобразование аудио в текст в приложениях на CTranslate2