Компактная китайскоязычная BERT-модель BGE преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, классификации и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по китайским документам · поиск фрагментов для RAG по короткому запросу · векторизация текстов для векторной базы данных

Мультимодальная модель Baidu для распознавания текста и разбора длинных документов по изображениям.

Подходит для: извлечение текста из сканов документов · разбор многостраничных PDF после преобразования страниц в изображения · анализ структуры и содержимого длинных документов

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

BigBang-V1 — дообученная мультимодальная модель Qwen для научных исследований, сложных рассуждений, программирования, поиска и работы с инструментами.

Подходит для: поиск и синтез сведений для сложных исследовательских вопросов · анализ научных и технических задач с проверяемыми решениями · разработка и отладка программного кода

Китайскоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: семантический поиск по китайским документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · извлечение документов по короткому запросу

Бинарно-квантованная модель Prism ML на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогов на телефонах, ноутбуках и GPU.

Подходит для: локальные ответы на вопросы и диалоги без подключения к сети · рассуждение и решение математических задач на устройстве · помощь с программированием и разбором кода

Мультимодальная модель Baidu с 70 млрд параметров для распознавания текста, анализа документов и рассуждений по изображениям.

Подходит для: распознавание печатного и рукописного текста на изображениях · извлечение таблиц и структуры из документов · ответы на вопросы по содержимому документов и изображений

Мультимодальная модель Baidu на 8 млрд параметров для анализа изображений, OCR, понимания документов и визуальных рассуждений.

Подходит для: распознавание печатного и рукописного текста на изображениях · извлечение текста и структуры из документов · разбор таблиц и макетов страниц

Компактная китайскоязычная BERT-модель BGE преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и других задач сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по китайским документам · извлечение релевантных фрагментов для RAG · поиск длинных документов по короткому запросу

Китайская BERT-модель BGE преобразует текст в векторы для семантического поиска, извлечения документов и других задач сравнения текста.

Подходит для: поиск китайских документов по короткому запросу · извлечение релевантных фрагментов для RAG · кластеризация китайских текстов по смыслу

Дистиллированная модель Baidu для быстрого создания изображений по тексту, включая изображения с текстом и структурированными макетами.

Подходит для: создание постеров с длинными надписями · генерация инфографики и UI-подобных изображений · создание комиксов и многопанельных иллюстраций

Текстовая MoE-модель Baidu для диалоговой генерации и понимания текста на китайском и английском языках.

Подходит для: ведение диалога с пользователем на китайском языке · ведение диалога с пользователем на английском языке · генерация ответов на текстовые запросы

Китайская BERT-модель BGE преобразует текст в векторы для семантического поиска, извлечения документов, кластеризации и классификации.

Подходит для: поиск китайских документов по короткому запросу · подбор релевантных фрагментов для RAG · семантическое сравнение китайских предложений

Qianfan-OCR — мультимодальная модель Baidu для распознавания и структурированного анализа документов по изображениям.

Подходит для: преобразование сканов документов в Markdown · извлечение таблиц из документов в HTML · извлечение ключевых сведений из счетов и форм

Чат-модель Xiangxin AI на базе Llama 3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов, предназначенная прежде всего для диалогов и работы с длинными текстами на китайском языке.

Подходит для: диалоги на китайском языке · ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов

Компактная текстовая модель Baidu для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · диалоговые ответы на текстовые запросы · создание черновиков и кратких текстовых материалов

Текстовая MoE-модель Baidu для сложных рассуждений, генерации текста и работы с инструментами в контексте до 128 тысяч токенов.

Подходит для: решение сложных задач по математике и логике · ответы на вопросы по естественным наукам · написание и анализ кода

Мультимодальная модель Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Мультимодальная MoE-модель Baidu для диалогов, понимания изображений и ответов на вопросы по тексту и визуальному содержимому.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображений · описание и интерпретация изображений · мультимодальные рассуждения по тексту и изображению

ERNIE-Image — открытая модель Baidu на базе 8-миллиардного DiT для генерации изображений по текстовым запросам, включая плакаты, комиксы и изображения с читаемым текстом.

Подходит для: создание рекламных плакатов с текстом и заданной композицией · генерация инфографики и изображений с длинными надписями · создание комиксов и многопанельных иллюстраций

Базовая многоязычная языковая модель OpenBuddy на 66,6 млрд параметров для дальнейшего дообучения специализированных чат-моделей.

Подходит для: дообучение на предметной области · создание специализированного чат-бота · адаптация языковой модели к внутренним диалоговым данным

Текстовая MoE-модель Baidu для диалогов, понимания языка и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: ведение диалогов на английском и китайском языках · генерация текстов по запросу · ответы на вопросы на основе предоставленного контекста

Плотная модель Qwen3.5 на 9,65 млрд параметров для генерации кода, технических рассуждений и работы с инструментами в агентных сценариях.

Подходит для: генерация и рефакторинг кода в многофайловых проектах · поиск и исправление ошибок в программном коде · планирование многоэтапных задач разработки ПО

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