BERT-модель Виноградова Дмитрия для оценки семантического сходства пар запросов и поиска близких по смыслу формулировок.

Подходит для: сравнение семантического сходства двух запросов · поиск запросов с близким смыслом · получение векторных представлений запросов для поиска

Дообученный на английских речевых данных аудиокодек X-Codec на базе WavLM для извлечения признаков и кодирования речи при низких битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков английской речи · кодирование речи с битрейтом от 0,5 до 4 кбит/с · сжатие речевых сигналов для аудиокодеков

Модель RoBERTa классифицирует тональность высказываний центральных банков как положительную или отрицательную для ключевых экономических групп.

Подходит для: оценка тональности заявлений центрального банка для домохозяйств · анализ отношения к компаниям в сообщениях центробанков · извлечение тональности для финансового сектора из публикаций регулятора

Moxie-Cpu — вариант Moxie в формате GGUF для диалоговой работы с текстом и изображениями и помощи в настольных задачах.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы по изображению · описание и анализ изображений в чате · помощь с автоматизацией действий на компьютере через Moxie Desktop

Производная модели Moxiegen/Moxie-Cpu. Moxie-Cpu — вариант Moxie в формате GGUF для диалоговой работы с текстом и изображениями и помощи в настольных задачах.

Подходит для: диалоговые ответы на вопросы по изображению · описание и анализ изображений в чате · помощь с автоматизацией действий на компьютере через Moxie Desktop

Декензурированная Qwen3 с 3,7 млрд параметров для диалогов и сложных текстовых задач с рассуждениями в контексте до 262 144 токенов.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями · ответы на сложные вопросы по естественным наукам · генерация и анализ кода

Дообученная RoBERTa для определения целевого макроэкономического агента в текстах центральных банков.

Подходит для: Классификация высказываний центрального банка по целевой аудитории · Выделение упоминаний домохозяйств в сообщениях центробанка · Определение текстов, обращённых к компаниям или финансовому сектору

Модель классифицирует изображения документов как чистые или содержащие муаровые артефакты.

Подходит для: поиск муара на сканах документов · проверка фотографий документов, снятых с экрана · контроль качества изображений перед OCR

Мультимодальная модель LLaVA-MORE на базе LLaMA 3.1 8B для ответов на текстовые вопросы об изображениях и следования визуальным инструкциям.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображений · описание изображений по текстовому запросу · следование инструкциям с визуальным контекстом

Англоязычная RoBERTa-модель для извлечения именованных сущностей из текстов о кино.

Подходит для: извлечение названий фильмов из запросов · распознавание имён актёров и режиссёров в описаниях кино · разметка сущностей в поисковых запросах о фильмах

Плотная языковая модель Moreh на 71 млрд параметров для генерации текста, дообученная с помощью DPO на базе MoMo-72B-LoRA-V1.4.

Подходит для: генерация связных текстов по запросу · создание ответов в диалоговом интерфейсе · ответы на вопросы на английском языке

Дообученная англоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска и рекомендаций фильмов и сериалов по сюжету, жанру, метаданным и настроению.

Подходит для: поиск фильмов по описанию сюжета или настроения · поиск сериалов по жанру, периоду и режиссёру · семантическая фильтрация каталога фильмов

Базовая языковая модель Moreh на 102 млрд параметров для генерации текста на корейском и английском языках.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · генерация текста на английском языке · оценка знаний на корейском языке

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

Вариант BERT-base-uncased для классификации пар вопросов и выявления семантических дубликатов в задаче QQP.

Подходит для: определение, дублируют ли два вопроса друг друга · поиск похожих вопросов в базе знаний · группировка семантически эквивалентных вопросов

Модель превращает текстовые запросы и описания фильмов в тематические 256-мерные векторы для поиска фильмов по сходству.

Подходит для: поиск фильмов по текстовому описанию желаемой атмосферы · сравнение тематического сходства двух фильмов · подбор фильмов по интересам пользователя

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

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

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

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

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

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

Производная модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

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