Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач
Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач
Производная модели ServiceNow-AI/Apriel-5B-Instruct. Apriel-5B-Instruct — англоязычная модель ServiceNow AI для диалога, выполнения инструкций, рассуждений, генерации текста и помощи с кодом.
Подходит для: ответы на вопросы и поиск информации в диалоге · составление и краткое изложение текстов · генерация и объяснение кода
Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для рассуждений по тексту и изображениям, ответов на вопросы, помощи с кодом и вызова инструментов.
Подходит для: анализ изображений и ответы на вопросы по ним · решение многошаговых логических задач · помощь в написании и объяснении кода
Плотная языковая модель ServiceNow на 15 млрд параметров для рассуждений, программирования, ответов на вопросы и агентных задач.
Подходит для: пошаговое решение логических и математических задач · генерация и разбор программного кода · ответы на вопросы и поиск сведений в корпоративных сценариях
AprielGuard — модель-модератор ServiceNow AI для выявления рисков безопасности контента и атак на LLM, включая prompt injection и jailbreak.
Подходит для: модерация запросов и ответов LLM-ассистента · оценка токсичности, предвзятости и дезинформации · выявление jailbreak и prompt injection
Apriel-5B-Instruct — англоязычная модель ServiceNow AI для диалога, выполнения инструкций, рассуждений, генерации текста и помощи с кодом.
Подходит для: ответы на вопросы и поиск информации в диалоге · составление и краткое изложение текстов · генерация и объяснение кода
Гибридная языковая модель ServiceNow AI на 15 млрд параметров для рассуждений, генерации кода, ответов на вопросы и агентных задач.
Подходит для: многошаговое решение логических задач · генерация и объяснение программного кода · ответы на вопросы по инструкциям пользователя
Дообученная и квантованная модель Qwen для генерации кода Forge и ответов на вопросы о Jira, Confluence и других продуктах Atlassian.
Подходит для: генерация приложений для Atlassian Forge · создание и исправление манифестов Forge · написание компонентов Forge UI Kit
StarVector-1B-im2svg создаёт код SVG по изображению или текстовому описанию, особенно для иконок, логотипов и технических диаграмм.
Подходит для: Векторизация растровых иконок в SVG · Создание SVG-логотипа по текстовому описанию · Преобразование технической схемы в SVG
GroundNext-7B-V0 — мультимодальная модель для нахождения элементов интерфейса по текстовой инструкции и скриншоту.
Подходит для: поиск кнопки или поля на скриншоте по текстовому описанию · определение координат элемента для клика мышью · автоматизация действий в настольных приложениях
Мультимодальная модель на 11,1 млрд параметров, которая создаёт SVG-код по изображениям и текстовым запросам, особенно для иконок, логотипов и диаграмм.
Подходит для: Векторизация растровых иконок в SVG · Преобразование логотипа в редактируемую векторную графику · Создание SVG-диаграмм и технических схем по изображению
Дообученная на данных R1-Distill-SFT модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · решение текстовых задач на рассуждение · следование инструкциям на английском языке
Англоязычная инструктивная Llama-модель Prime Intellect для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений, математики и генерации кода.
Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · выполнение текстовых инструкций в диалоге · объяснение решений математических задач
Дообученная на математических задачах диалоговая модель Llama 3.2 для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями.
Подходит для: решение текстовых математических задач · получение пошаговых объяснений к вычислениям · ответы на вопросы в текстовом диалоге
Дообученная методом GRPO модель Qwen3-1.7B для пошагового решения арифметических и математических задач.
Подходит для: решение текстовых арифметических задач уровня GSM8K · пошаговое решение задач из математических тестов · генерация нескольких вариантов решения для выбора ответа
Приблизительная конверсия англоязычной Apriel-5B-Instruct в формат Llama для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.
Подходит для: ведение диалогов с пользователем · выполнение текстовых инструкций · генерация связного текста
Энкодер ResNet-18 от TorchGeo извлекает признаки из RGB-изображений Sentinel-2 для геопространственного анализа.
Подходит для: извлечение признаков из RGB-снимков Sentinel-2 · подготовка эмбеддингов спутниковых изображений для классификатора · классификация геопространственных изображений
Производная модели torchgeo/resnet18_sentinel2_rgb_seco. Энкодер ResNet-18 от TorchGeo извлекает признаки из RGB-изображений Sentinel-2 для геопространственного анализа.
Подходит для: извлечение признаков из RGB-снимков Sentinel-2 · подготовка эмбеддингов спутниковых изображений для классификатора · классификация геопространственных изображений
Мультиязычная Sentence Transformer модель, превращающая предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: поиск документов по смыслу · сравнение семантической близости предложений · поиск перефразировок
Компактная экспериментальная англоязычная чат-модель на архитектуре Qwen3 для генерации текста, выполнения инструкций и задач с математикой и кодом.
Подходит для: генерация ответов в коротком англоязычном диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение простых математических задач
Дообученная 32-миллиардная модель Qwen2.5 для веб-агентов, предназначенная для выполнения интернет-задач с опорой на веб-руководства.
Подходит для: выполнение задач в браузере по текстовым инструкциям · построение траекторий действий веб-агента · автоматизация многошаговых задач на сайтах
YOLO11s, дообученная для обнаружения и классификации элементов интерфейса на снимках экранов настольных приложений.
Подходит для: поиск кнопок и полей ввода на снимках экранов · обнаружение меню и других элементов интерфейса для GUI-агента · проверка расположения элементов интерфейса в автоматизированных тестах