KBIR — модель на базе RoBERTa, чьи контекстные представления предназначены для извлечения ключевых фраз и дообучения на других задачах понимания текста.
Подходит для: извлечение ключевых фраз из документов · распознавание именованных сущностей после дообучения · ответы на вопросы по тексту после дообучения
Kite 8.1 — экспериментальная компактная языковая модель на 11 млн параметров для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста на коротком контексте · изучение обучения моделей на наборе Nemotron-ClimbMix
KoBART-base-v1 — корейская модель BART для извлечения текстовых признаков и получения скрытых представлений.
Подходит для: получение векторных представлений корейского текста · извлечение признаков для последующей классификации текста · подготовка признаков для корейских NLP-систем
Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.
Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента
Модель на базе Qwen3-4B создаёт англоязычные текстовые описания коротких аудиозаписей окружающих звуков без отдельного аудиоэнкодера при выводе.
Подходит для: создание подписей к коротким записям окружающих звуков · описание аудиоклипов для каталогов и демонстрационных наборов · исследование аудиоязыковых моделей без энкодера при выводе
Безэнкодерная модель на базе Qwen3-4B, которая создаёт англоязычные описания коротких фрагментов окружающих звуков.
Подходит для: создание описаний звуков окружающей среды · автоматическое аннотирование аудиоклипов на английском языке · подготовка текстовых подписей к аудио для каталогов