Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов
Модель Wav2Vec2, дообученная для транскрибации русской речи, включая лекции и интервью.
Подходит для: транскрибация русскоязычных лекций · распознавание речи в интервью · преобразование аудиозаписей в текст
O2-9B-Preview — 9-миллиардная модель Ant International для агентного рассуждения, программирования и выполнения задач с инструментами и проверкой результатов.
Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · помощь в разработке и работе с репозиториями кода · анализ результатов запуска тестов и исправление ошибок
Модель Wav2Vec2 с языковой моделью распознаёт русскую речь и преобразует её в текст.
Подходит для: транскрибация русской речи в текст · расшифровка аудиозаписей интервью и лекций · распознавание русской речи в голосовых сообщениях
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на русских и английских аудиоданных модель Whisper для транскрипции речи, особенно русской, с пунктуацией и устойчивостью к шуму.
Подходит для: транскрибация русских интервью, лекций и встреч · распознавание английской речи · транскрибация длинных аудиозаписей с временными метками
Русско-английская модель на 7 млрд параметров для извлечения информации, ответов по документам и других задач RAG.
Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам · извлечение сущностей и фактов из текста · построение графа знаний из документов
Дообученная на русском Whisper Large V3 для транскрибации длинных записей, включая лекции и интервью.
Подходит для: транскрибация русскоязычных лекций · расшифровка интервью · подготовка текста из длинных аудиозаписей
Русскоязычная модель на базе ruT5-base, которая исправляет ошибки в готовых транскрипциях автоматического распознавания речи.
Подходит для: исправление ошибок в транскриптах распознавания речи · постобработка расшифровок Wav2Vec2-Large-Ru-Golos · нормализация русских транскрипций перед публикацией
Компактная русскоязычная модель на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct для диалогов, генерации текста и ответов на вопросы по документам в RAG-системах.
Подходит для: ответы на вопросы по документам в RAG-системе · суммаризация русскоязычных текстов · разрешение анафоры в диалогах
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Русскоязычная модель на базе Wav2Vec2 и mBART, преобразующая речь из аудио в текст с пунктуацией и заглавными буквами.
Подходит для: транскрибация русской речи с пунктуацией · распознавание речи в записях с дальней зоны · преобразование аудиозаписей в текст для последующей обработки