Англоязычный Transformer-энкодер ELECTRA для тонкой настройки на классификацию, ответы на вопросы и разметку последовательностей.
Подходит для: классификация англоязычных текстов · ответы на вопросы по тексту · извлечение ответов из контекста
BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.
Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск
Модель Sentence Transformers кодирует предложения и короткие абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости двух текстов
Текстовая модель Nomic AI создаёт компактные векторы для семантического поиска, RAG, кластеризации и классификации.
Подходит для: индексация текстовых документов для RAG · поиск документов по смыслу запроса · группировка текстов по темам
Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa-large, которая создаёт текстовые эмбеддинги для семантического поиска, ранжирования и сравнения текстов.
Подходит для: поиск ответов и фрагментов документов по запросу · многоязычный поиск по корпусу документов · ранжирование passages по релевантности запросу
Многоязычная модель, преобразующая текст в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления предложений и межъязыкового поиска.
Подходит для: семантический поиск по документам · поиск релевантных фрагментов для открытых вопросов · сопоставление смысловой близости предложений
Англоязычная encoder-only модель BERT-типа на 149 млн параметров для заполнения пропусков и построения решений понимания текста и поиска.
Подходит для: заполнение пропущенных слов в английском тексте · классификация длинных текстовых документов после дообучения · семантический поиск по большим текстовым корпусам после настройки
Компактная многоязычная модель Google DeepMind, превращающая текст в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения, классификации и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск документов по запросу · поиск фрагментов кода по описанию на естественном языке · поиск источников для системы вопросов и ответов
Компактная англоязычная модель Sentence Transformers, превращающая предложения и короткие абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по документам · сравнение сходства двух предложений · кластеризация коротких текстов
Англоязычная модель DistilRoBERTa преобразует предложения и короткие абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · сравнение смысловой близости двух предложений · кластеризация коротких текстов по смыслу
Классификатор Meta выявляет в текстах prompt injection и jailbreak для защиты приложений на основе LLM.
Подходит для: проверка запросов пользователей на jailbreak · поиск prompt injection в сторонних веб-страницах и документах · фильтрация текста перед передачей в LLM
Текстовый энкодер Nomic AI, который строит векторные представления английских текстов для семантического поиска, RAG, кластеризации и классификации.
Подходит для: создание эмбеддингов документов для RAG-индекса · поиск документов по текстовому запросу · группировка текстов по смыслу и темам
Открытая мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для программирования, агентных задач и работы с изображениями.
Подходит для: генерация и отладка кода · анализ и изменение кода в репозитории · разработка веб-интерфейсов по описанию
Многоязычная модель BERT для восстановления замаскированных слов и извлечения контекстных представлений текста на 102 языках.
Подходит для: подбор пропущенного слова в предложении · получение контекстных представлений многоязычного текста · дообучение классификатора текстов
Мультиязычная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, включая поиск по коду и межъязыковой поиск.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · поиск похожего кода
Англоязычная BERT-модель BAAI для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска, извлечения документов, кластеризации и классификации.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск фрагментов для RAG-системы · извлечение релевантных документов по короткому запросу
Флагманская модель Anthropic для сложного программирования, рассуждений и длительных агентных задач.
Подходит для: многоэтапные изменения в больших кодовых базах · решение сложных задач программирования · выполнение длительных агентных задач
Grok 4.7 — флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и работы со знаниями.
Подходит для: выполнение длительных задач разработки ПО · написание и анализ кода · проверка результатов работы модели
Gemini 3.8 Flash — модель Google для программной разработки, агентных сценариев и многошаговых рассуждений.
Подходит для: помощь в разработке программного обеспечения · выполнение агентных задач · решение задач с многошаговыми рассуждениями
Мультимодальная модель Google для быстрых агентных задач, программирования и многошаговых рассуждений.
Подходит для: выполнение агентных рабочих процессов · помощь при программировании · решение задач с несколькими этапами рассуждения
Мультиязычная модель Jina AI преобразует текст в эмбеддинги для поиска, кластеризации, классификации и сопоставления текстов.
Подходит для: векторизация поисковых запросов и документов · семантический поиск по многоязычной коллекции · поиск похожих текстов и оценка их сходства
Мультиязычная модель Qwen для создания настраиваемых текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по внутренним документам · поиск похожих фрагментов кода · оценка сходства запросов и документов
Рассуждающая мультимодальная модель Meta для сложных агентных задач с контекстом до 1 млн токенов.
Подходит для: анализ изображений и ответы на вопросы о них · анализ видео по содержимому · разбор аудиоматериалов с выдачей текстового ответа
Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic для сложного рассуждения, программирования, агентных задач и визуального анализа.
Подходит для: выполнение комплексных задач разработки ПО · проверка кода · поиск ошибок в коде