Дообученная на базе Qwen3-8B диалоговая модель, которая решает математические задачи, продолжая рассуждение по частичной подсказке.

Подходит для: пошаговое решение школьных задач по математике · решение задач уровня GSM8K и MATH-500 · подготовка решений задач олимпиадного уровня

Дообученная на основе Qwen3-14B модель для оценки релевантности и ранжирования текстовых пассажей по запросу.

Подходит для: ранжирование пассажей по релевантности поисковому запросу · переранжирование результатов поисковой выдачи · оценка релевантности документов для RAG

Дообученная на базе GLM-Z1-9B модель для генерации текста и решения математических задач по частичным цепочкам рассуждений.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · ответы на задачи уровня GSM8K и MATH-500 · решение олимпиадных задач AIME

Дообученная на Qwen3-8B модель для точечного ранжирования пассажей по релевантности с оценкой по логитам итогового ответа true или false.

Подходит для: ранжирование пассажей по релевантности запросу · переранжирование результатов поиска · оценка соответствия документа поисковому запросу

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen3 для генерации пошаговых рассуждений и решения математических задач.

Подходит для: решение задач по математике с пояснением хода рассуждений · ответы на задачи уровня школьной математики · решение задач математических олимпиад

Экспериментальная дообученная модель на базе Qwen3-8B для генерации рассуждений и решения математических задач.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · ответы на задачи уровня GSM8K и MATH-500 · сравнение методов обучения цепочкам рассуждений

Экспериментальная модель Eklav на базе Qwen3-14B для оценки релевантности и ранжирования пассажей по запросу.

Подходит для: ранжирование пассажей по релевантности запросу · переупорядочивание результатов поиска · оценка соответствия фрагментов запросу в RAG-системе

Дообученная 8,8-миллиардная модель GLM для генерации текста и решения математических задач с рассуждениями.

Подходит для: решение школьных математических задач · пошаговое решение задач GSM8K · генерация математических рассуждений

TabRankStandardSFT — дообученная Qwen3-8B, которая ранжирует таблицы-кандидаты по соответствию вопросу за один вызов генерации.

Подходит для: переранжирование таблиц в поисковой выдаче · выбор наиболее подходящих таблиц для ответа на вопрос · сортировка первых 25 кандидатов табличного поиска

Модель ранжирует список таблиц по релевантности вопросу, возвращая полный порядок кандидатов за одну генерацию.

Подходит для: переранжирование таблиц-кандидатов для ответа на вопрос · поиск таблицы с нужными показателями и временным периодом · отбор релевантных таблиц для табличной вопросно-ответной системы

TabRank переранжирует список таблиц по соответствию вопросу и выдаёт ранжированный список за одну генерацию.

Подходит для: переранжирование найденных таблиц для ответа на вопрос · выбор наиболее релевантных таблиц из списка кандидатов · улучшение поиска таблиц в системах вопросно-ответного поиска

Дообученная на базе Qwen3-14B модель для генерации ответов и математических рассуждений по текстовым запросам.

Подходит для: Решение задач уровня школьной математики · Решение задач математических олимпиад · Пошаговое продолжение математического рассуждения

Дообученная на математических рассуждениях Qwen3-4B для решения задач и генерации пошаговых ответов.

Подходит для: Решение задач по математике с пошаговым объяснением · Решение олимпиадных задач уровня AIME · Ответы на школьные задачи по арифметике и алгебре

Дообученная Qwen3-8B для точечного ранжирования пассажей по релевантности поисковому запросу.

Подходит для: ранжирование найденных пассажей по релевантности запросу · переранжирование результатов семантического поиска · оценка релевантности пары запрос–документ

Дообученная модель Qwen3-4B для решения математических задач с пошаговыми рассуждениями и генерацией ответов.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговым объяснением · ответы на задачи уровня GSM8K и MATH-500 · генерация продолжения частичного математического рассуждения

Дообученная Qwen3-4B оценивает релевантность текстовых фрагментов запросу для точечного переранжирования поисковой выдачи.

Подходит для: переранжирование результатов поиска по запросу · оценка релевантности passages для поисковой выдачи · повышение качества ранжирования в поиске по нескольким доменам

Экспериментальная модель на базе Qwen2.5-7B для ранжирования passage по релевантности с использованием цепочки рассуждений и оценки логитов ответа true/false.

Подходит для: ранжирование найденных фрагментов документов по релевантности запросу · переранжирование результатов поиска · оценка релевантности passage для информационного поиска

Квантизированная разговорная языковая модель на 8 млрд параметров для общения на хинди и хинглише, программирования и ответов с индийским культурным контекстом.

Подходит для: Диалоги и ответы на вопросы на хинди · Общение на хинглише · Получение культурно ориентированных советов об Индии

Компактная дообученная на базе Qwen3-0.6B модель для переранжирования пассажей по релевантности запросу.

Подходит для: переранжирование найденных пассажей в поисковой выдаче · оценка релевантности документов запросу · сортировка фрагментов контекста для RAG

Дообученная компактная модель Qwen3 для поточечного реранжирования текстовых фрагментов по релевантности запросу с генерацией цепочки рассуждений.

Подходит для: Реранжирование найденных документов по соответствию запросу · Пересортировка результатов поиска перед подачей в RAG · Оценка релевантности пары «запрос — текстовый фрагмент»

Дообученная на Qwen3-4B текстовая модель для оценки релевантности passage запросу с помощью рассуждений и метки true/false.

Подходит для: переранжирование результатов поиска по запросу · оценка релевантности фрагментов текста · переранжирование документов в RAG-конвейере

Дообученная GLM-4 на 8,8 млрд параметров, которая оценивает релевантность текстовых фрагментов запросу для точечного реранжирования.

Подходит для: переупорядочивание найденных поиском текстовых фрагментов · оценка релевантности пассажей запросу · реранжирование результатов поиска по содержанию запроса

Дообученная на GLM-Z1-9B модель ранжирует пассажи по релевантности запросу, используя рассуждение и оценку финального токена true или false.

Подходит для: переранжирование результатов поиска по запросу · оценка релевантности пассажей для ответа на вопрос · сортировка документов в поисковой выдаче