GPT-5.5 — модель OpenAI для сложных профессиональных задач с усиленным рассуждением и контекстом более 1 млн токенов.
Подходит для: решение сложных профессиональных задач · анализ длинных документов в контексте более 1 млн токенов · выполнение задач, требующих многошагового рассуждения
GPT-5.5 Pro — модель OpenAI для глубоких рассуждений и точного решения сложных задач с контекстом более 1 млн токенов.
Подходит для: анализ сложных запросов с большим контекстом · подготовка развёрнутых ответов для задач с высокой ценой ошибки · рассуждения по объёмным входным данным
GPT-5.4 Pro — модель OpenAI для сложных задач рассуждения и работы с большим контекстом.
Подходит для: решение сложных многоэтапных задач · анализ длинных документов · ответы на вопросы по большим массивам текста
Мультиязычная vision-language модель для распознавания текста и структурного разбора страниц документов, включая макет, порядок чтения, таблицы и формулы.
Подходит для: извлечение текста из сканов и изображений страниц · распознавание структуры и порядка чтения документа · определение блоков текста и их координат на странице
Мультиязычная модель Octen на базе Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов, семантического поиска и извлечения информации.
Подходит для: семантический поиск по длинным документам · извлечение юридических документов по запросу · поиск по финансовым и медицинским текстам
Мультимодальная модель DeepSeek для распознавания текста и анализа документов по изображениям, включая обработку PDF.
Подходит для: распознавание текста на изображениях · извлечение текста из отсканированных документов · извлечение содержимого страниц PDF
KURE-v1 — дообученная на корейских данных модель текстовых эмбеддингов для семантического поиска и извлечения документов.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · подбор документов по корейскому поисковому запросу · извлечение источников для корейского RAG
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 · распознавание содержимого таблиц и форм
Модель RoBERTa для преобразования предложений и абзацев в эмбеддинги, применимые для семантического поиска и кластеризации, в том числе в юридических текстах.
Подходит для: семантический поиск по юридическим документам · кластеризация юридических предложений и абзацев · поиск похожих фрагментов текста
Многоязычная биомедицинская модель на основе XLM-RoBERTa, которая преобразует названия сущностей в эмбеддинги для семантического сопоставления.
Подходит для: Извлечение эмбеддингов медицинских терминов · Поиск синонимов биомедицинских сущностей · Сопоставление названий сущностей UMLS
Корейско-английская модель эмбеддингов для семантического поиска и сравнения текстов, дообученная на основе Snowflake Arctic Embed L v2.0.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · поиск ответов в корейских медицинских и общественных материалах · поиск в финансовых и юридических документах на корейском языке
Мультимодальная модель Jina AI для многоязычного поиска по визуальным документам и их содержимому.
Подходит для: поиск документов по текстовому запросу · поиск визуально похожих страниц документов · многоязычный поиск по коллекции документов
Модель OpenMed на базе Bio_ClinicalBERT извлекает названия химических веществ и лекарств из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий лекарств из клинических записей · поиск химических веществ в научных аннотациях PubMed · подготовка упоминаний препаратов для анализа лекарственных взаимодействий
Дообученная на испанских юридических данных модель BGE-M3 для построения эмбеддингов и семантического поиска по правовым документам.
Подходит для: поиск юридических фрагментов по вопросу на испанском языке · подбор контекстов для юридической RAG-системы · сравнение семантической близости правовых текстов
Мультимодальная модель AllenAI на базе Qwen2.5-VL для извлечения текста, таблиц и формул из изображений документов.
Подходит для: распознавание текста на страницах документов · извлечение таблиц из сканов и PDF · распознавание математических формул в документах
Предварительная мультимодальная модель AllenAI для извлечения текста из изображений страниц документов и PDF.
Подходит для: извлечение текста из сканов страниц документов · распознавание содержимого отрендеренных страниц PDF · массовая обработка документов через olmOCR и SGLang
Мультимодальная модель Tomoro AI кодирует текстовые запросы и визуальные документы в многовекторные представления для поиска и ранжирования релевантных страниц и видео.
Подходит для: поиск страниц PDF по вопросу на естественном языке · поиск графиков и таблиц по текстовому запросу · поиск нужной информации в сканах документов
SciBERT — англоязычная модель BERT, предварительно обученная на научных статьях и предназначенная для задач понимания научного текста.
Подходит для: классификация научных статей по темам · извлечение терминов и сущностей из научных публикаций · поиск ответов на вопросы по научным текстам
SciRus-tiny3 — компактная RoBERTa-модель MLSA-lab МГУ для создания векторных представлений русских и английских научных текстов.
Подходит для: поиск научных статей по смыслу · сравнение семантической близости научных текстов · кластеризация научных публикаций по содержанию
Nougat base преобразует изображения страниц научных PDF в текст Markdown для последующей обработки и поиска.
Подходит для: извлечение текста из страниц научных PDF · преобразование статей в Markdown · подготовка научных документов к поисковой индексации
Разговорная Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и работы с контекстом до 1 010 000 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов · диалоговый помощник с длинной историей переписки
Англоязычная модель эмбеддингов Free Law Project для семантического поиска и сравнения юридических текстов.
Подходит для: семантический поиск по судебным решениям и юридическим документам · поиск судебных документов по текстовому запросу · поиск похожих предложений и перефразировок
NVIDIA Nemotron Parse v1.2 извлекает текст, классы элементов и их координаты из изображений страниц документов, сохраняя структуру и порядок чтения.
Подходит для: распознавание текста и структуры страниц PDF · извлечение таблиц из изображений документов в JSON, CSV или Markdown · поиск заголовков, сносок, подписей и списков на странице
Sonar Pro — модель Perplexity для подробных ответов на сложные запросы с поиском по веб-источникам.
Подходит для: поиск и сводка информации по сложному вопросу · ответы с опорой на веб-источники · сравнение данных из нескольких источников