ChemVLM-8B — мультимодальная модель для анализа химических изображений и текста, ответов на вопросы по химии и понимания молекул и реакций.

Подходит для: распознавание молекулярных структур на изображениях · извлечение химической информации из изображений и схем · ответы на вопросы по химии с учётом изображения

Чат-модель AI4Chem на базе InternLM2 для ответов на вопросы по химии, науке о молекулах и профессионального перевода.

Подходит для: ответы на вопросы по химии · объяснение понятий из химии и молекулярной науки · помощь в решении задач по химии, математике и физике

Модель DeepChem на базе RoBERTa для многозадачного прогнозирования свойств молекул по их текстовым представлениям.

Подходит для: прогнозирование нескольких свойств молекулы по SMILES · оценка молекулярных характеристик в исследовании лекарственных кандидатов · получение регрессионных оценок для набора химических соединений

ChemVLM-26B — мультимодальная модель для диалоговой работы с химическими изображениями и текстовыми запросами.

Подходит для: ответы на вопросы по химическим изображениям · описание химических изображений по запросу · диалоговый анализ визуальных материалов по химии

Диалоговая модель на базе InternLM2 для ответов на вопросы по химии и науке о молекулах.

Подходит для: ответы на вопросы по химии · объяснение понятий молекулярной науки · обсуждение свойств молекул в диалоге

MoLFormer-XL-both-10% извлекает представления молекул из SMILES для оценки сходства и предсказания химических свойств.

Подходит для: извлечение эмбеддингов молекул из SMILES · поиск структурно похожих молекул · визуализация молекулярного пространства

Диалоговая модель AI4Chem на основе InternLM-2 для ответов на вопросы по химии и молекулярной науке.

Подходит для: ответы на вопросы по химии · объяснение понятий молекулярной науки · диалоговый помощник для химических тем

GLM-4.7 — англо-китайская языковая модель Z.ai для программирования, агентных задач, рассуждений и диалогов.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · выполнение задач разработки через терминальный агент · создание веб-страниц и интерфейсов по описанию

ChemBERTa-77M-MLM — модель DeepChem на базе RoBERTa для заполнения маскированных токенов в строках SMILES и получения молекулярных представлений для химических задач.

Подходит для: предсказание пропущенных токенов в SMILES · получение представлений малых молекул для машинного обучения · дообучение на классификации токсичности соединений

ChemLLM-20B-Chat-DPO — 20-миллиардная диалоговая модель AI4Chem для вопросов по химии и молекулярным наукам.

Подходит для: ответы на вопросы по химии · диалог о молекулярных науках · объяснение учебных задач по химии

Базовая модель RoBERTa, обученная предсказывать замаскированные токены в химических SMILES-последовательностях.

Подходит для: Предсказание пропущенных токенов в строках SMILES · Получение представлений молекул для последующего машинного обучения · Подготовка признаков для оценки токсичности молекул

ChemFM-3B — химическая языковая модель для работы с молекулами в формате SMILES, генерации структур и адаптации к задачам химического прогнозирования.

Подходит для: генерация новых молекул в формате SMILES · прогнозирование физико-химических свойств молекул после дообучения · предсказание продуктов химических реакций после дообучения

Компактная модель GPT-Neo для генерации молекулярных последовательностей и исследований предварительного обучения на химических данных.

Подходит для: генерация молекул в формате SELFIES · создание кандидатов молекул для последующего химического анализа · исследование влияния предварительного обучения на генерацию молекул

Чат-модель AI4Chem на базе InternLM2 для ответов на вопросы по химии и молекулярной науке.

Подходит для: ответы на вопросы по химии · объяснение понятий молекулярной науки · помощь при изучении химии

GLiNER-модель OpenMed для zero-shot-распознавания химических сущностей в англоязычных биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий химических соединений из научных статей · поиск упоминаний лекарств и реагентов в биомедицинской литературе · индексирование химических веществ в корпусах публикаций

Модель OpenMed на архитектуре GLiNER для zero-shot извлечения названий химических веществ из англоязычной биомедицинской литературы.

Подходит для: извлечение названий химических соединений из статей PubMed · поиск упоминаний лекарств и реагентов в биомедицинских текстах · индексирование химических сущностей в научных публикациях

Предварительно обученная ChemBERTa на архитектуре RoBERTa для предсказания замаскированных токенов в молекулярных последовательностях.

Подходит для: заполнение пропущенных токенов в строках молекул · изучение представлений молекулярных последовательностей · создание основы для моделей хемоинформатики

Специализированная модель на базе Qwen2.5-7B-Instruct для химических рассуждений, планирования синтеза и анализа свойств веществ.

Подходит для: планирование химического синтеза по описанию целевого соединения · оценка и оптимизация физико-химических свойств веществ · анализ фот физических свойств соединений

Генеративная модель на основе GPT-Neo для создания молекулярных структур и исследований химических языковых моделей.

Подходит для: генерация молекул в формате SELFIES · создание кандидатов молекулярных структур для последующего анализа · исследование влияния предобучения на химические задачи

Модель ChemBERTa на базе RoBERTa, обученная на SMILES, предсказывает замаскированные части молекулярных строк и формирует представления для химического анализа.

Подходит для: заполнение замаскированных токенов в SMILES · получение представлений молекулярных строк · подготовка признаков молекул для прогнозирования свойств

Компактная RoBERTa-модель DeepChem для восстановления замаскированных токенов в SMILES и построения представлений молекул.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в SMILES · предобучение представлений молекул · извлечение признаков химических структур

Компактная модель на основе трансформера, генерирующая новые молекулы в формате SELFIES для исследований в области химии, поиска лекарств и материалов.

Подходит для: генерация новых молекул в формате SELFIES · создание вариантов молекулярных структур для поиска кандидатов в лекарства · генерация молекул для исследования материалов

RetroReasoner-RL — англоязычная 7,6-миллиардная модель на базе Qwen3-8B для химического рассуждения и планирования ретросинтетических маршрутов.

Подходит для: планирование ретросинтетических маршрутов · анализ химических реакций · генерация рассуждений по синтезу соединений

Chemma-2B — специализированная языковая модель для генерации и оптимизации молекул, а также предсказания их свойств по химическим тегам.

Подходит для: генерация молекул SMILES с заданным значением свойства · предсказание вычисляемых свойств заданной молекулы · поиск молекул, похожих на указанное соединение