Мультимодальная модель Microsoft для многоязычного понимания документов с учетом текста, его расположения и изображения страницы.

Подходит для: понимание структуры многоязычных документов · извлечение сущностей из форм и документов после дообучения · анализ расположения текста на страницах сканированных документов

Мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind Gemma 4 E2B для диалогов, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений и аудио с текстовой выдачей.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и документам · распознавание речи и перевод речи в текст · генерация и исправление программного кода

Мультиязычный кросс-энкодер Jina AI оценивает релевантность документов запросу и помогает улучшить порядок результатов поиска.

Подходит для: переранжирование документов в мультиязычной поисковой выдаче · повышение релевантности результатов в RAG-системе · поиск фрагментов кода по текстовому запросу

TabSTAR — дообученная табличная модель для классификации данных с текстовыми признаками и переноса обучения между наборами данных.

Подходит для: Классификация строк таблицы с текстовыми полями · Предсказание целевого класса по табличным и свободным текстовым признакам · Перенос обучения на новый набор табличных данных

SPAR3D преобразует одно изображение в текстурированный 3D-меш и подходит для быстрого создания редактируемых объектов для дизайна, творчества и 3D-сцен.

Подходит для: создание текстурированной 3D-модели объекта по одному изображению · подготовка 3D-объектов для игровых движков · создание объектов для рендеринга и визуализации

gguf F16: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Предобученная мультимодальная модель Microsoft для понимания структуры документов и извлечения информации из форм, чеков и изображений страниц.

Подходит для: извлечение полей из заполненных форм · распознавание структуры и содержимого чеков · анализ расположения текста на изображении документа

Модель на базе LLaMA оценивает и ранжирует ответы языковых моделей по пяти атрибутам с учётом неопределённости оценки.

Подходит для: сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование ответов по качеству · оценка полезности и корректности ответа

Дообученная мультимодальная Qwen3.5 на 9 млрд параметров для распознавания эмоций и генерации диалоговых ответов с учётом эмоционального контекста.

Подходит для: определение эмоций в сообщениях и отзывах · анализ эмоциональной окраски диалога · генерация эмпатичных ответов чат-бота

Японско-английская диалоговая модель EqualFrontiers для ответов посетителям сайта от лица ИИ-помощника Ико с учётом контекста и эмоционального тона беседы.

Подходит для: ответы посетителям сайта EqualFrontiers о компании и её материалах · многошаговые диалоги на японском и английском языках · ответы с учётом эмоционального тона собеседника

Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.

Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов

Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью

Производная модели stabilityai/stable-point-aware-3d. SPAR3D преобразует одно изображение в текстурированный 3D-меш и подходит для быстрого создания редактируемых объектов для дизайна, творчества и 3D-сцен.

Подходит для: создание текстурированной 3D-модели объекта по одному изображению · подготовка 3D-объектов для игровых движков · создание объектов для рендеринга и визуализации

LUKE base — англоязычная трансформерная модель с представлениями сущностей для заполнения масок и задач понимания текста.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском тексте · распознавание именованных сущностей · определение типов сущностей в тексте

Дообученная на материалах по кибербезопасности Qwen-модель для авторизованного анализа угроз, проверки уязвимостей и защитной инженерии.

Подходит для: анализ результатов сканирования уязвимостей · ревью кода на предмет уязвимостей · разбор подозрительных файлов и вредоносного кода

Экспертная версия Llama 3.2 1B Instruct, обученная методом SMAT для генерации текста и последующего слияния с другими моделями.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание экспертной модели для объединения с другими моделями · эксперименты по merge-aware обучению языковых моделей

BERTAIDetector классифицирует англоязычный текст как написанный человеком или сгенерированный ИИ.

Подходит для: Проверка текста на признаки генерации ИИ · Модерация публикаций, созданных с помощью ИИ · Первичная проверка студенческих работ

Экспертная диалоговая модель на базе Llama 3.1 8B Instruct, обученная методом SMAT для генерации текста и последующего слияния моделей.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом формате · экспериментальная оценка обучения экспертов методом SMAT · использование эксперта как компонента при слиянии моделей

Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-mentay-grpo-aware-v3-merged. Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью

Англоязычная предварительно обученная модель Splinter для извлечения ответов из текста в сценариях few-shot question answering.

Подходит для: извлечение ответа на вопрос из предоставленного текста · создание прототипа системы поиска ответов с малым числом примеров · эксперименты с few-shot вопросно-ответными системами

Дообученная мультимодальная модель Qwen3-VL-2B для пространственного понимания изображений и видео, локализации объектов и ответов на вопросы о сценах.

Подходит для: ответы на вопросы о сценах от первого лица · подсчёт объектов на изображениях и в видео · распознавание текста в видеосценах

Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-mentay-grpo-aware-v3-merged. Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью

Производная модели allenai/intent-aware-lfqa-llama3-8b-intent-implicit. Англоязычная диалоговая модель Ai2 на базе Llama 3 8B, предназначенная для исследований генерации длинных ответов на вопросы с учётом намерений.

Подходит для: генерация развёрнутых ответов на вопросы на английском языке · исследование влияния намерений на формирование длинных ответов · эксперименты с дистилляцией диалоговых языковых моделей

mLUKE-base — мультиязычная модель LUKE для предсказания замаскированных токенов и адаптации к задачам работы с сущностями.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · дообучение для распознавания именованных сущностей · адаптация для классификации отношений между сущностями