Модель NovaSearch для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, с настраиваемой размерностью вектора от 512 до 8192.

Подходит для: поиск релевантных документов по текстовому запросу · сравнение семантического сходства двух текстов · поиск дубликатов и похожих предложений

Мультиязычная модель NVIDIA создаёт текстовые эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и систем RAG.

Подходит для: поиск релевантных фрагментов в мультиязычном корпусе · семантический поиск по документам · подбор контекста для генерации ответов в RAG

Англоязычная модель Stella преобразует тексты в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения сходства предложений.

Подходит для: поиск релевантных фрагментов по текстовому запросу · семантический поиск по англоязычным документам · сравнение сходства двух предложений

Мультимодальная модель для создания эмбеддингов английского текста и изображений, семантического поиска и сопоставления текстов с изображениями.

Подходит для: поиск английских текстов по смыслу · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстов по изображению

Мультиязычная модель NVIDIA для создания текстовых эмбеддингов и поиска ответов по большим корпусам документов.

Подходит для: семантический поиск по базе документов · поиск фрагментов для RAG-системы · межъязычный поиск вопросов и ответов

Многоязычная модель NVIDIA преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления предложений и извлечения контекста в RAG-системах.

Подходит для: Семантический поиск по многоязычному корпусу документов · Поиск фрагментов для RAG-ответов по внутренним материалам · Межъязыковой поиск по запросу и документам на разных языках

Мультимодальная модель NVIDIA создаёт эмбеддинги текста и изображений страниц для поиска по документам и RAG.

Подходит для: поиск страниц документов по текстовому вопросу · семантический поиск по PDF и сканам · поиск ответов в таблицах, диаграммах и инфографике

Англоязычная мультимодальная модель Jina AI, создающая совместимые эмбеддинги текста и изображений для семантического и межмодального поиска.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск текста по изображению · семантический поиск по текстовым документам

Мультиязычная модель NVIDIA для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и извлечения документов в RAG-системах.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск документов на другом языке по запросу · подбор контекстных фрагментов для RAG

Компактная дообученная модель Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и поиска релевантных навыков или инструментов в каталогах LLM-агентов.

Подходит для: поиск навыков по описанию задачи пользователя · подбор инструментов для LLM-агента из большого каталога · поиск плагинов по их описанию и содержимому

Дообученная на базе QwQ-32B модель для автономного веб-поиска, агентных действий и рассуждений по найденной информации.

Подходит для: автономный поиск информации в интернете · ответы на сложные вопросы с опорой на веб-источники · проведение многошагового Deep Research

Компактная мультиязычная модель Google DeepMind, превращающая текст в векторы для семантического поиска, сравнения, классификации и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск фрагментов кода по текстовому запросу · поиск документов для системы вопросов и ответов

Текстовая модель NVIDIA создаёт эмбеддинги для смыслового поиска и RAG по документам, содержащим сложные рассуждения и технические объяснения.

Подходит для: смысловой поиск по технической документации · поиск документов для текстовой RAG-системы · сопоставление коротких вопросов с длинными объяснениями

Экспериментальная модель Menlo на базе Llama 3.2 3B Instruct, дообученная для итеративного поиска ответов с уточнением запросов и повторными попытками.

Подходит для: исследование стратегий повторного поиска точных ответов · уточнение поисковых запросов в диалоговом прототипе · проверка взаимодействия языковой модели с поисковыми инструментами

Мультимодальная модель NVIDIA для создания эмбеддингов текста, изображений, аудио и видео и поиска релевантного содержимого в системах извлечения и RAG.

Подходит для: поиск видео по текстовому запросу · поиск аудиозаписей по текстовому описанию · поиск изображений и визуальных документов

Iris-mini — дообученная MoE-модель на базе Qwen3.6-35B-A3B для диалогового агентного поиска и глубокого исследования.

Подходит для: многошаговый веб-поиск по сложному вопросу · сбор и сопоставление сведений из найденных источников · решение, достаточно ли собранных доказательств для ответа

Модель создаёт эмбеддинги запросов и помогает находить и ранжировать подходящие навыки для AI-агентов.

Подходит для: поиск навыков агента по запросу пользователя · ранжирование навыков из каталога для выбора агентом · семантический поиск по библиотеке навыков AI-агентов

Компактная англоязычная модель LightOn для поиска релевантных документов по векторному сходству запросов и документов.

Подходит для: поиск ответов и документов в англоязычной базе знаний · семантический поиск по коллекции документов · подбор релевантных страниц для RAG-системы

Nex-N2-mini — агентная языковая модель Nex-AGI на базе Qwen3.5 для программирования, вызова инструментов и выполнения продолжительных задач с обратной связью от среды.

Подходит для: разработка и отладка программного обеспечения · выполнение команд и задач в терминале · вызов функций и внешних инструментов

Компактная дообученная модель Qwen2.5-3B-Instruct для агентного поиска и генерации ответов на основе данных, полученных внешним поисковым механизмом.

Подходит для: формирование поисковых запросов по вопросу пользователя · многоэтапный поиск с повторным уточнением запроса · подготовка ответов на основе найденных фрагментов

Мультимодальная модель Jina AI кодирует текст, изображения, видео и аудио в совместимые эмбеддинги для поиска по разным типам данных.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых документов по изображению · поиск видеокадров по тексту или изображению

MLX-порт модели эмбеддингов Jina AI для семантического поиска по запросам и документам на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск релевантных фрагментов по запросу · построение векторного индекса для retrieval-системы

Дообученная на диалогах ShareGPT модель Llama 2 от Castorini для чат-генерации и исследований информационного поиска.

Подходит для: эксперименты с LLM в информационном поиске · оценка генеративной модели на наборах DL19 и DL20 · создание чат-ассистента на основе диалогов ShareGPT

Компактная BERT-модель avsolatorio создаёт эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений без необходимости формулировать инструкции к запросам.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов по запросу · сопоставление предложения с документами