GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Конвейер pyannote для определения говорящих и временных границ их речи в аудиозаписях, с поддержкой эксклюзивной диаризации и локальной работы.

Подходит для: разметка говорящих в интервью и подкастах · определение смены говорящих в записях совещаний · подготовка временных меток говорящих для транскрипта

Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

Модель Facebook на архитектуре wav2vec 2.0 для транскрибирования английской речи из аудио с частотой 16 кГц.

Подходит для: транскрибирование английских аудиозаписей · распознавание английской речи из файлов с частотой 16 кГц · получение текстовых расшифровок записей речи

JEV-9B — дообученная модель AutoTrust для быстрых вероятностных оценок и выбора вариантов, с дополнительной генерацией и рассуждением на базе Qwen3.5-9B.

Подходит для: ранжирование новостных и поисковых результатов по релевантности · оценка вероятностей для фиксированного набора вариантов ответа · выбор элемента для нажатия по скриншоту браузера

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

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Модель на базе Wav2Vec2 для преобразования русской речи в текст.

Подходит для: транскрибация русских аудиозаписей · распознавание речи в голосовых сообщениях · автоматическая расшифровка записей интервью

Модель Vakyansh на базе wav2vec 2.0 распознаёт санскритскую речь и преобразует её в текст.

Подходит для: транскрибация записей речи на санскрите · распознавание санскритской речи в аудиозаписях · создание текстовых расшифровок санскритских лекций

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

Ornith-1.0-35B — модель генерации кода на базе Qwen 3.5 для агентных задач, работы с репозиториями и вызова инструментов.

Подходит для: генерация и исправление кода по запросам · выполнение задач по изменению больших кодовых баз · автоматизация разработки через терминального агента

Модель Qwen3 для выравнивания текста с речью и получения временных меток слов или символов на 11 языках.

Подходит для: получение временных меток слов в аудиозаписи · выравнивание транскрипта с речью · создание синхронизированных субтитров

Агентная модель Moonshot AI для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО с поддержкой изображений, видео и инструментов.

Подходит для: написание и изменение кода в крупных проектах · выполнение многоэтапных задач разработки через агентный интерфейс · поиск и исправление ошибок в программном обеспечении

Fun-ASR-Nano-2512-hf — модель FunAudioLLM для генеративного распознавания китайской, английской и японской речи в текст.

Подходит для: транскрибирование китайской речи · распознавание китайской речи с региональными акцентами · перевод английской речи в текст

Набор моделей Whisper в формате Core ML для локального распознавания речи и транскрибации на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальная транскрибация аудиозаписей на устройствах Apple · преобразование речи в текст в приложениях для Apple Silicon · распознавание речи без отправки аудио на сервер

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Модель Wav2Vec2 для транскрибирования речи на панджаби в текст.

Подходит для: транскрибирование аудиозаписей на панджаби · распознавание панджаби в записях речи · подготовка текстовых расшифровок для аудиоколлекций

Компактная тайская модель Qwen для транскрибации речи с контекстной подсказкой имён и терминов.

Подходит для: транскрибация тайской речи · распознавание имён и специальных терминов в аудиозаписях · транскрибация тайских телепередач и разговоров

Экспериментальная 27-миллиардная модель Jackrong для агентного программирования, отладки репозиториев и вызова инструментов.

Подходит для: генерация кода и правок в существующем репозитории · поиск и исправление ошибок в коде · создание патчей по описанию задачи

Модель NVIDIA для восприятия дорожной обстановки, объяснения решений и предсказания действий и траекторий автономного автомобиля по изображениям, видео, тексту и истории движения.

Подходит для: предсказание траектории автономного автомобиля · ответы на вопросы по видео с дорожных камер · привязка объектов на изображениях к координатам

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Компактная речевая модель IBM для многоязычного распознавания речи и перевода аудио в текст.

Подходит для: расшифровка английской речи в текст · транскрибация французских, немецких, испанских, португальских и японских записей · перевод речи между английским и поддерживаемыми языками

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата