Компактная мультимодальная модель NCSOFT для вопросов и ответов по изображениям и тексту, включая анализ нескольких изображений, документов и диаграмм.
Подходит для: ответы на вопросы по фотографиям и скриншотам · анализ нескольких изображений в одном запросе · извлечение и локализация текста на изображениях
Англоязычная модель-судья на основе Llama 3, которая выбирает лучший из двух ответов на одну инструкцию.
Подходит для: попарное сравнение ответов языковой модели · оценка качества ответов ассистента · ранжирование двух вариантов генерации
Компактная мультимодальная модель NCSOFT распознаёт корейский и английский текст на изображениях и возвращает координаты рамок для каждого символа.
Подходит для: извлечение текста и координат символов из документов · распознавание корейского текста на фотографиях и сканах · OCR английских документов с разметкой расположения символов
Диалоговая модель на базе Llama 3.1 8B, дообученная для генерации и понимания корейского текста с поддержкой английского.
Подходит для: корейскоязычные диалоги и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов на корейском языке · многоходовое общение на корейском и английском
Мультимодальная модель NCSOFT для ответов на вопросы по изображениям и тексту, включая документы, таблицы, графики и корейский контент.
Подходит для: ответы на вопросы по одному или нескольким изображениям · извлечение текста и определение его положения на изображении · анализ документов, таблиц и графиков
Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.
Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2
Reward-модель NC Research на базе Llama 3 для оценки и ранжирования текстовых ответов с повышенной устойчивостью к смещениям в оценивании.
Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких ответов на один запрос · отбор предпочтительных ответов для обучения моделей
Англо-корейская мультимодальная модель NC Research отвечает на вопросы об изображениях, распознаёт текст и локализует объекты.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению на английском или корейском языке · распознавание текста на изображениях и документах · поиск и локализация объектов по текстовому описанию
Мультимодальная модель NC Research для ответов на вопросы об изображениях, OCR и определения объектов с локализацией на английском и корейском языках.
Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · распознавание текста на изображениях и документах · поиск объекта на изображении по текстовому описанию
Модель OpenCSG на базе Qwen3, дообученная для ИИ-агентов, вызова инструментов и выполнения многошаговых рабочих процессов.
Подходит для: автоматизация задач в почте и календаре через инструменты · маршрутизация заявок и поиск рекомендаций в базе знаний · выполнение операций с CRM и восстановление после ошибок
Мультимодальная модель эмбеддингов NCSOFT для семантического поиска видео, изображений и соответствующего текста по запросам.
Подходит для: поиск видео по текстовому описанию · поиск видео по вопросу о его содержании · поиск сцен в видео по запросу
DeepSeek-GRM-16B оценивает ответы языковых моделей, генерируя принцип оценки, критику и баллы от 1 до 10.
Подходит для: сравнение нескольких ответов LLM по качеству · автоматическая оценка ответов без эталонного ответа · подготовка оценочных данных для обучения языковых моделей
Дообученная на Llama 3.1 8B модель-критик SkyworkAI для попарной оценки качества и уместности текстовых ответов.
Подходит для: Сравнение двух ответов чат-бота по качеству · Оценка уместности вариантов ответа для ранжирования · Отбор предпочтительных ответов для улучшения обучающих данных
Производная модели NCSOFT/Llama-VARCO-8B-Instruct. Диалоговая модель на базе Llama 3.1 8B, дообученная для генерации и понимания корейского текста с поддержкой английского.
Подходит для: корейскоязычные диалоги и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов на корейском языке · многоходовое общение на корейском и английском
Компактная модель VARCO-VISION на базе SigLIP2 и Qwen3 распознаёт корейский и английский текст на изображениях и возвращает координаты рамок символов.
Подходит для: извлечение текста из корейских документов с координатами символов · распознавание английского текста на изображениях · OCR смешанных корейско-английских документов
Модель-судья на базе Llama 3.1 70B для сравнения ответов, выставления оценок и отбора предпочтительных вариантов.
Подходит для: Сравнение двух ответов на один запрос и выбор лучшего · Оценка полезности, релевантности и точности ответа · Генерация обоснований к оценкам ответов
Объединённая модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · составление и продолжение текстов · выполнение инструкций на естественном языке
Англоязычная модель для обнаружения произнесённых ключевых фраз по короткому аудиофрагменту и текстовому запросу, без отдельного обучения на каждое слово пробуждения.
Подходит для: Обнаружение пользовательского слова пробуждения в коротком аудиофрагменте · Проверка, произнесена ли заданная английская фраза · Создание прототипа голосового интерфейса с настраиваемым словом активации