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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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