Компактная модель Chronos-2 для прогнозирования временных рядов.

Подходит для: прогнозирование будущих значений временного ряда · построение прогнозов на основе исторических наблюдений · эксперименты с предварительно обученными моделями временных рядов

JEV-27B — дообученная модель AutoTrust для классификации, выбора вариантов и генерации ответов с режимом калиброванных вероятностей.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям · выбор наиболее подходящего варианта из списка · ранжирование результатов поиска по релевантности

Мультимодальная модель Cohere для корпоративных агентных рабочих процессов с контекстом 192 тысячи токенов и вызовом инструментов.

Подходит для: создание корпоративных AI-агентов с вызовом инструментов · анализ изображений и текста в агентных сценариях · выполнение многошаговых рабочих процессов с длинным контекстом

Модель классифицирует первые две секунды английского телефонного аудио, чтобы отличить голосовую почту от ответа живого человека.

Подходит для: определение голосовой почты в исходящих звонках · фильтрация голосовой почты в автоматизированных продажах · отбор звонков для телефонного помощника

Компактная модель на базе Qwen3.5-4B оценивает вероятности заданных вариантов ответа для сценариев принятия решений.

Подходит для: оценка вероятности ответа «да» или «нет» по описанию состояния · выбор наиболее подходящего варианта из заданного списка · выставление оценки по многоуровневой шкале

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

TiRex-2 — предварительно обученная модель NX-AI для zero-shot прогнозирования однофакторных и многофакторных временных рядов с учётом дополнительных признаков.

Подходит для: Прогнозирование спроса с учётом календаря и праздников · Прогнозирование продаж с учётом запланированных акций · Совместное прогнозирование нескольких связанных временных рядов

Японская BERT-модель для распределения писем SES-индустрии по категориям проектов, специалистов и прочей переписки.

Подходит для: сортировка писем SES о проектах и вакансиях · выявление писем с представлениями инженеров · маршрутизация деловой переписки SES по категориям

Дообученная англоязычная MoE-модель для выдачи вероятностных оценок заданных вариантов ответа в классификации и программных сценариях принятия решений.

Подходит для: маршрутизация обращений службы поддержки по заданным категориям · классификация текстов по заданным меткам · оценка вариантов действий браузерного агента

Компактная дообученная модель для создания маркетинговых текстов, рекламных материалов и GTM-коммуникаций с возможностью локального развёртывания.

Подходит для: написание хуков и заголовков для рекламы · составление холодных писем и последовательностей исходящих сообщений · создание заголовков и текстов для посадочных страниц

Trinity-Large-Thinking — дообученная MoE-модель Arcee AI для рассуждений, генерации текста и агентных сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговое планирование действий агента · вызов инструментов в диалоговом помощнике · ответы на сложные вопросы с рассуждениями

Плотная модель классификации решений, выдающая калиброванные вероятностные оценки для выбора между вариантами, оценки величин и проверки гипотез.

Подходит для: классификация между несколькими вариантами с вероятностями · бинарная проверка гипотез с оценкой неопределённости · оценка ожидаемой величины по числовой или порядковой шкале

Компактная дообученная модель для квалификации B2B-сделок, работы с возражениями, подготовки коммерческих предложений и поддержки дистрибьюторских каналов.

Подходит для: подготовка вопросов и критериев для квалификации B2B-лида · составление плана ответа на возражение клиента и запроса следующего шага · создание коммерческого предложения с оценкой ROI и планом действий

JPT-9B — дообученная на базе Qwen3.5-9B модель для оценки вероятностей вариантов в типизированных задачах выбора, шкальной оценки и ответов «да/нет».

Подходит для: классификация намерений по набору меток · определение тональности по шкале · классификация текстовых пар для задач NLI

Virtuoso-Small — дообученная 14-миллиардная языковая модель Arcee.ai для следования инструкциям, рассуждений и бизнес-задач.

Подходит для: ответы на обращения клиентов · создание и редактирование делового контента · техническая помощь пользователям и разработчикам

Классификатор клиентских намерений на базе ModernBERT с возможностью непрерывного обучения и добавления новых классов.

Подходит для: Распределение жалоб клиентов · Выявление запросов на информацию · Определение намерения купить

Компактная дообученная языковая модель для локальной суммаризации англоязычных расшифровок встреч и выделения решений и поручений.

Подходит для: составление краткого резюме совещания · подготовка подробного конспекта встречи · извлечение решений из стенограммы

Wald-Q4B — дообученная текстовая модель, которая оценивает варианты и возвращает вероятности для маршрутизации запросов, выбора инструментов и других решений в агентных системах.

Подходит для: выбор инструмента для следующего шага агента · маршрутизация запроса к нужному обработчику · классификация входного сообщения по заданным вариантам

Компактная дообученная модель для анализа финансовых показателей, планирования денежных средств и сценариев бизнеса.

Подходит для: расчет юнит-экономики и LTV/CAC · планирование runway, burn rate и денежных сценариев · сравнение моделей ценообразования и маржинальности

Англоязычная дообученная модель EXAONE для выбора метки из фиксированных вариантов и оценки решений, включая вызов инструментов.

Подходит для: выбор одного ответа из вариантов в тесте с несколькими вариантами · классификация пользовательского намерения по фиксированным категориям · выбор действия для агента из заданного списка инструментов

Компактная дообученная модель для подготовки планов удержания клиентов, продлений, возврата ушедших клиентов и других задач customer success.

Подходит для: составление плана адаптации и активации клиента B2B SaaS · подготовка плана действий для аккаунта с риском оттока · черновик плана продления договора

Yug — вероятностная модель Birla AI Labs для прогнозирования временных рядов, включая ранее не встречавшиеся ряды и прогнозы с ковариатами.

Подходит для: вероятностный прогноз одномерного временного ряда · прогнозирование ряда без дообучения на конкретных данных · прогноз временного ряда с учётом ковариат

Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для ведения русскоязычных диалогов по квалификации клиентов в сфере недвижимости.

Подходит для: сбор района, бюджета и сроков покупки или аренды недвижимости · обработка возражений и уточнений в диалоге с потенциальным клиентом · предложение клиенту записаться на звонок, встречу или просмотр объекта

Дообученная Qwen3-14B для прогнозирования вероятности бинарных событий по критериям разрешения и хронологически доступным свидетельствам.

Подходит для: оценка вероятности наступления бинарного события · прогноз исхода события к заданной дате · сопоставление свидетельств с критериями разрешения прогноза