ConvTasNet Joris Cosentino разделяет аудиосмесь двух голосов на отдельные речевые дорожки.

Подходит для: разделение записи двух одновременно говорящих людей · выделение отдельных голосов из чистой речевой смеси · подготовка речевых дорожек для дальнейшей обработки

Модель DCCRN-CL очищает речь в аудиозаписях, обучаясь выделять один речевой источник из смеси на данных Libri1Mix.

Подходит для: очистка речи от фонового шума · улучшение разборчивости голосовых записей · предварительная обработка аудио перед распознаванием речи

ConvTasNet, обученная на шумных смесях Libri2Mix для разделения речи на отдельные аудиосигналы.

Подходит для: разделение нескольких голосов в шумной записи · выделение речевых дорожек из аудиомикса · очистка смешанной речи от фонового шума

Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers

Производная модели Jinx-org/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей

ConvTasNet, дообученная на Libri1Mix для улучшения одноканальной речи в аудиозаписях.

Подходит для: улучшение разборчивости речи в аудиозаписях · подавление шумов в одноканальной речи · очистка речевых сигналов перед распознаванием речи

JevOne — дообученная модель Qwen для типизированной классификации, выбора вариантов и оценивания с выдачей вероятностей.

Подходит для: Бинарная классификация состояния с оценкой вероятности · Выбор категории из заданного набора вариантов · Оценивание по порядковой шкале с распределением вероятностей

ConvTasNet, обученная на Libri3Mix, разделяет смешанную речь нескольких говорящих на отдельные аудиосигналы.

Подходит для: разделение голосов нескольких говорящих в аудиозаписи · подготовка отдельных речевых дорожек из смешанной записи · эксперименты с разделением речи на Libri3Mix

Модель ConvTasNet разделяет аудиозапись с двумя говорящими на отдельные речевые сигналы и рассчитана на данные с частотой 8 кГц.

Подходит для: разделение речи двух собеседников в смешанной записи · выделение одного говорящего из записи с двумя голосами · подготовка отдельных речевых дорожек для анализа аудио

Мультимодальная модель JIT-Agent-27B генерирует исполняемые каркасы агентов с памятью, планированием и политикой инструментов для заданных задач.

Подходит для: генерация каркаса агента под конкретную задачу · создание модулей памяти и обновления рабочего контекста агента · формирование плана и управления состоянием выполнения

ConvTasNet разделяет смесь речи трёх говорящих на отдельные аудиодорожки и рассчитана на звук с частотой 8 кГц.

Подходит для: разделение записи с тремя одновременно говорящими людьми · выделение отдельных голосов из смешанной речи · предварительная обработка многоголосых аудиозаписей

ConvTasNet разделяет зашумлённый аудиомикс с тремя говорящими на отдельные речевые источники.

Подходит для: разделение речи трёх говорящих в зашумлённой записи · извлечение отдельных речевых дорожек из смешанного аудио · разделение аудио Libri3Mix с частотой 16 кГц

Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4 — вариант gpt-oss-20b без отказов, предназначенный для генерации текста и исследований границ безопасности LLM.

Подходит для: оценка поведения модели на запросах, вызывающих отказы · исследование сбоев выравнивания языковых моделей · проверка границ безопасности чат-моделей

DCUNet Large-DCUNet-20, обученная на Libri1Mix, улучшает аудио с одним целевым говорящим.

Подходит для: очистка речи от фоновых помех · улучшение разборчивости речи в аудиосмесях · выделение одного целевого говорящего из смеси

Jupiter-G-8B — дообученная мультимодальная Gemma 4 для следования инструкциям, написания кода и агентных задач.

Подходит для: выполнение сложных инструкций в диалоге · генерация и улучшение программного кода · решение задач программирования

Дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для программирования, архитектуры, DevOps, MLOps и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · проектирование программной и облачной архитектуры · создание скриптов и автоматизация DevOps

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. 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

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. 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

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. 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

Производная модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code. 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

Dixtral распознаёт речь выбранного говорящего в многоголосых аудиозаписях, включая разговоры и совещания.

Подходит для: транскрибация речи выбранного участника разговора · распознавание речи нескольких говорящих в записи встречи · подготовка стенограммы совещания с фокусом на целевом говорящем

ConvTasNet, дообученная на зашумлённой и реверберирующей речи, предназначена для улучшения одиночных речевых записей.

Подходит для: очистка речи из аудиокниг от реверберации · улучшение качества одиночной речевой записи · подготовка речи для последующего распознавания