Модель Aniemore на базе Wav2Vec2 классифицирует эмоциональную окраску аудиоречи по семи классам и обучена на данных восьми языков.

Подходит для: определение эмоций в спонтанной русской речи · анализ эмоциональной окраски подкастов · классификация эмоций в голосовых записях

Модель WavLM для классификации русской речи по семи эмоциональным категориям.

Подходит для: определение эмоций в русскоязычных аудиозаписях · анализ эмоциональной окраски отдельных реплик · разметка речевых фрагментов по семи классам эмоций

Мультиязычная модель Aniemore классифицирует эмоции в речи по аудио и расшифровке, включая спонтанные разговоры.

Подходит для: определение эмоций в спонтанных русских разговорах · анализ эмоциональной окраски подкастов · классификация эмоций в многоязычной речи

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

Компактная гибридная языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалога, программирования и агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: создание диалоговых игровых NPC и компаньонов · работа локального голосового помощника · автоматизация устройств и сценариев IoT

Дообученная языковая модель NVIDIA и Университета Гонконга для координации инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.

Подходит для: координация поиска и других инструментов в агентном сценарии · выбор специализированной языковой модели для подзадачи · планирование и выполнение многошаговых запросов с вызовом инструментов

Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с ослабленными отказами для диалогов, рассуждений, программирования и анализа изображений.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация и объяснение кода · многошаговые рассуждения по текстовому запросу

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

Модель Aniemore классифицирует эмоции в аудио вместе с транскриптом по семи классам и рассчитана на речь на восьми языках.

Подходит для: Определение эмоций в спонтанной речи из подкастов · Анализ эмоциональной окраски реплик в диалогах · Классификация русской речи по семи эмоциональным классам

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

5-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации диалогового текста, рассуждений, программирования и агентных приложений на Apple Silicon.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация и объяснение программного кода · решение задач на рассуждение и математику

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Компактная модель для распознавания семи эмоций в русскоязычном тексте с независимой оценкой вероятности каждой эмоции.

Подходит для: Определение эмоциональной окраски коротких сообщений · Анализ тональности отзывов по нескольким эмоциям · Разметка эмоциональных реплик в диалогах

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Многометочная модель PixAI Labs распознаёт до 30 877 тегов на аниме-изображениях для каталогизации, подготовки датасетов и создания подписей.

Подходит для: автоматическая расстановка тегов на аниме-иллюстрациях · поиск и каталогизация изображений по персонажам и стилям · подготовка размеченных датасетов аниме-изображений

8-битная MLX-квантизация NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B для генерации текста и диалоговых приложений на Apple Silicon.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · помощь с написанием и разбором кода · решение математических задач

Компактная дообученная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач на устройствах с ускорением NVIDIA.

Подходит для: создание локального голосового помощника · разработка диалоговых игровых NPC и компаньонов · автоматизация устройств и сценариев IoT

Модель AniEmore определяет эмоции в речи по аудио и расшифровке, включая спонтанную речь на нескольких языках.

Подходит для: определение эмоций в записях спонтанных разговоров · анализ эмоциональной окраски подкастов · классификация эмоций в русской речи по аудио и транскрипту

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Компактная русскоязычная BERT-модель определяет наличие до семи эмоций в тексте, допуская несколько меток одновременно.

Подходит для: определение эмоций в русскоязычных сообщениях · анализ эмоциональной окраски отзывов · разметка пользовательских высказываний по нескольким эмоциям

Модель Aniemore на базе WavLM распознаёт семь эмоциональных категорий в речи на восьми языках, включая спонтанную русскую речь.

Подходит для: определение эмоций в спонтанной русской речи · анализ эмоциональной окраски многоязычных аудиозаписей · разметка аудиофрагментов по семи эмоциональным категориям

Anima-1.0-Base — модель генерации аниме и художественных изображений по текстовым подсказкам, перенесённая в Diffusers для SD.Next.

Подходит для: Создание иллюстраций в стиле аниме по описанию · Генерация персонажей и сцен по тегам Danbooru · Подготовка художественных концептов для игр и визуальных новелл

Дообученная Wav2Vec2-модель классифицирует русскую речь по семи эмоциональным категориям.

Подходит для: определение эмоций в коротких русскоязычных аудиозаписях · анализ эмоциональной окраски реплик в звонках · разметка эмоций в подкастах и интервью

Мультимодальная модель для классификации эмоций в русской речи по аудиосигналу и его расшифровке.

Подходит для: определение эмоций в русских голосовых сообщениях · анализ эмоциональной окраски реплик в колл-центре · разметка эмоций в расшифровках подкастов