Компактная модель LocalDoc на ModernBERT для поиска и классификации персональных данных в азербайджанском и английском тексте.

Подходит для: поиск имён и фамилий в азербайджанских документах · обнаружение телефонов, адресов и электронной почты в сообщениях · выявление паспортных и налоговых номеров перед публикацией текста

Компактная языковая модель OpenBMB для локальных ассистентов, кода, рассуждений, длинного контекста и сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: создание локального текстового ассистента · генерация и разбор программного кода · решение математических задач

Компактная модель эмбеддингов для семантического поиска и подбора релевантных текстов на азербайджанском языке.

Подходит для: поиск документов по азербайджанскому запросу · поиск ответов в базе знаний на азербайджанском языке · подбор релевантных фрагментов книг и статей

Двуязычная модель LocalDoc преобразует азербайджанские и английские предложения в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: поиск документов по смыслу на азербайджанском и английском · сравнение семантической близости предложений на азербайджанском · поиск перефразировок в двуязычном корпусе

Компактная текстовая инструкционная модель Liquid AI для извлечения данных и лёгких агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: извлечение структурированных данных из текста · лёгкие локальные чат-ассистенты · вызов инструментов в агентных сценариях

Компактная 27-миллиардная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, диалогов и рассуждений на ноутбуках и одной видеокарте.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалог без отправки данных в облако · анализ длинных документов в контексте до 262 тысяч токенов · помощь с программированием и анализом кода

Мультиязычная модель Voyage AI для создания компактных текстовых эмбеддингов и семантического поиска по документам.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сопоставление запросов и документов по смыслу

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов и агентных задач, снижающая объём токенов рассуждения при близкой к базовой точности.

Подходит для: решение сложных задач с многошаговыми рассуждениями · поиск ответов в длинных документах · выполнение агентных задач с использованием инструментов

Англоязычный трансформер Longformer с контекстом до 4096 токенов для анализа длинных документов и адаптации к задачам понимания текста.

Подходит для: классификация длинных документов · извлечение информации из объёмных текстов · ответы на вопросы по длинным документам после адаптации

Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.

Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов

Мультимодальная модель Microsoft для многоязычного понимания документов с учетом текста, его расположения и изображения страницы.

Подходит для: понимание структуры многоязычных документов · извлечение сущностей из форм и документов после дообучения · анализ расположения текста на страницах сканированных документов

Малайскоязычная модель на базе Llama 2 для извлечения признаков и построения текстовых эмбеддингов.

Подходит для: получение эмбеддингов малайскоязычных документов · семантический поиск по текстовой коллекции · поиск похожих текстов

Универсальная многоязычная MoE-модель Liquid AI для диалогов, локальных RAG-систем, суммаризации и вызова инструментов на пользовательском оборудовании.

Подходит для: многошаговый агентный сценарий с вызовом функций и инструментов · суммаризация документов без передачи данных во внешние сервисы · ответы на вопросы по локальной базе знаний в RAG-системе

Модель Datalab на базе Qwen3.5 извлекает структурированные данные из PDF и изображений в JSON по заданной схеме.

Подходит для: извлечение полей из многостраничных PDF · преобразование счетов и форм в JSON · извлечение сведений из сканов документов

Мультимодальная инструктивная модель Mistral на 14 млрд параметров для локальных диалоговых ассистентов, анализа изображений и агентных задач.

Подходит для: создание локального чат-ассистента · ответы на вопросы по изображению · вызов инструментов в агентных сценариях

Проприетарная инструкционная модель XCurOS на архитектуре Qwen2 для диалогов, анализа документов и автоматизации в локальной или корпоративной инфраструктуре.

Подходит для: создание корпоративного диалогового помощника · автоматизация внутренних рабочих процессов · извлечение знаний из длинных документов

Предобученная мультимодальная модель Microsoft для понимания структуры документов и извлечения информации из форм, чеков и изображений страниц.

Подходит для: извлечение полей из заполненных форм · распознавание структуры и содержимого чеков · анализ расположения текста на изображении документа

Мультимодальная инструкционная модель Mistral AI на 8 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и документов и агентных сценариев, в том числе при локальном развёртывании.

Подходит для: диалоговый помощник для локального развёртывания · описание изображений и ответы на вопросы по ним · извлечение и объяснение информации из изображений документов

Гибридная MoE-языковая модель Liquid AI для быстрых локальных диалогов, извлечения данных и агентных задач на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: ведение многоходового диалога на устройстве · извлечение полей и сведений из текста · ответы по внутренним документам в RAG-сценариях

Модель VAGOsolutions для визуального поиска релевантных страниц в документах по текстовому запросу с учётом структуры и изображений.

Подходит для: поиск страниц в PDF по вопросу на естественном языке · поиск таблиц и диаграмм в документах · извлечение страниц для системы визуального RAG

Пакет слоёв GGUF GLM-5.3-Flash для локального распределённого чат-инференса на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат-инференс · запуск модели с распределением слоёв между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Мультимодальная модель AI Singapore на основе Qwen3.6-27B для диалога, рассуждений и работы с изображениями на английском и языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы на языках Юго-Восточной Азии · перевод между английским и языками региона · суммаризация документов на поддерживаемых языках

Пакет слоёв GGUF модели Kimi-K3 для распределённого локального чат-инференса с поддержкой изображений через Mesh LLM.

Подходит для: локальный запуск чат-бота на нескольких машинах · ответы на вопросы по тексту и изображениям · обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API

Компактная CRNN-модель LocalDoc распознаёт обрезанные строки азербайджанского текста на латинице и кириллице.

Подходит для: распознавание строк азербайджанского текста в сканах книг · извлечение текста из обрезанных строк документов · пакетное распознавание строк страниц PDF вместе с детектором текста