Англоязычная DeBERTa-v3-base, дообученная для поиска и разметки персональных данных в тексте перед их маскированием.

Подходит для: поиск адресов электронной почты и телефонов в сообщениях · обнаружение реквизитов карт и банковских счетов в документах · выявление имён, дат рождения и адресов перед отправкой текста в LLM

Англоязычная модель на базе DistilBERT размечает в тексте персональные и чувствительные данные для их последующего маскирования.

Подходит для: поиск персональных данных в сообщениях для AI-ассистента · разметка email, телефонов и адресов перед маскированием · обнаружение финансовых идентификаторов и номеров счетов

Небольшая диалоговая языковая модель Mixtral MoE для генерации текста, собранная слиянием четырёх моделей TinyMistral.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы в диалоговом интерфейсе · создание коротких черновиков и формулировок

Немецкоязычная модель на базе DistilBERT для обнаружения персональных данных в тексте с целью последующего маскирования или анонимизации.

Подходит для: поиск персональных данных в немецких текстах · выделение PII перед маскированием документов · анонимизация немецкоязычных текстовых наборов

Дообученная DistilBERT для обнаружения и классификации персональных данных в английском тексте.

Подходит для: поиск персональных данных в английском тексте · разметка имен, адресов и других чувствительных фрагментов · подготовка текста к маскированию персональных данных

gguf F16: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Объединённая MoE-модель Mixtral на 184,9 млн параметров для генерации текста, диалоговых ответов и кода.

Подходит для: генерация продолжений текста · ответы в формате диалога · генерация кода на Python

Компактная модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct для локальных ответов на вопросы по ISO 42001 и управлению ИИ.

Подходит для: ответы на вопросы по разделам и контролям ISO 42001 · подготовка к оценке воздействия ИИ и оценке рисков · сопоставление требований EU AI Act с ISO 42001

gguf Q2_K: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Компактная MoE-модель на основе Qwen1.5-0.5B для генерации текста, диалогов, программирования и следования инструкциям.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · помощь с программированием · создание историй и творческих текстов

Дообученная на инструкциях модель Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для генерации текста, диалогов и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на английском языке · выполнение инструкций и генерация текста · создание ответов для агентных сценариев

gguf Q2_K: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Небольшая MoE-модель для генерации текста и диалоговых ответов, созданная слиянием базовой и инструкционной версий Minueza-32M.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на сообщения в диалоге · выполнение простых инструкций в формате чата

Дообученная модель T5 для ответов на вопросы и генерации текста по данным о торговых свечах.

Подходит для: ответы на вопросы о торговых свечах · генерация текстовых ответов по данным OHLC · извлечение сведений из описаний торговых свечей

Собранная из четырёх копий Hermes-2-Pro-Mistral-7B MoE-модель для диалогов, генерации текста, вызова функций и структурированных JSON-ответов.

Подходит для: создание чат-бота с многошаговым диалогом · ответы на вопросы по инструкциям пользователя · генерация JSON по заданной схеме

Слитая 7,1-миллиардная языковая модель Mistral для генерации текста и диалоговых задач с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · ответы на вопросы · написание черновиков и текстовых продолжений

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Многоязычная модель на базе DeBERTa V3 для обнаружения и разметки персональных данных в тексте перед их маскированием или обезличиванием.

Подходит для: поиск персональных данных в документах · разметка имен, адресов и других PII в тексте · подготовка текста к маскированию персональных данных

OrdinalICL расширяет TabDPT-Turbo порядковой классификацией числовых таблиц и оценивает вероятности упорядоченных категорий.

Подходит для: предсказание рейтингов по числовым характеристикам · классификация стадий заболевания в исследовательских таблицах · прогноз уровня образования по табличным признакам

Дообученная MPNet-модель кодирует резюме и вакансии и оценивает их семантическое соответствие для поиска и ранжирования.

Подходит для: оценка соответствия резюме описанию вакансии · ранжирование вакансий для соискателя · поиск кандидатов по тексту вакансии

Объединённая методом TIES модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста, рассуждений и помощи с кодом.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · объяснение и решение задач по математике · генерация и разбор кода

Специализированная версия Qwen3-8B генерирует pandas-код для восстановления пропущенной ячейки в таблице по закономерностям между её столбцами.

Подходит для: восстановление ячеек по арифметическим зависимостям между столбцами · заполнение пропуска преобразованием текста в строке · восстановление значения по соответствию с другими строками таблицы

Дообученная на Qwen3-8B модель восстанавливает пропущенные значения в англоязычных таблицах, рассуждая о связях между строками и столбцами и выдавая оценку уверенности.

Подходит для: восстановление пропущенной ячейки в электронной таблице · вывод значения по закономерностям между строками и столбцами · автоматическое заполнение пропусков в CSV- и Parquet-таблицах

Специализированная модель на базе Qwen3-8B для восстановления одной пропущенной ячейки в таблице по контексту и знаниям о сущностях.

Подходит для: восстановление пропущенных значений в электронных таблицах · заполнение отсутствующих атрибутов сущностей в таблицах · восстановление названий и кодов по соседним строкам таблицы