Surya OCR 2 — мультимодальная модель Datalab для извлечения текста, структуры, порядка чтения и таблиц из страниц документов.

Подходит для: извлечение текста из сканов и изображений документов · распознавание текста в PDF-файлах · определение структуры страницы и порядка чтения

Chandra OCR 2 от Datalab распознаёт текст и структуру документов на изображениях и PDF и выдаёт результат в Markdown, HTML или JSON.

Подходит для: извлечение текста и разметки из отсканированных PDF · преобразование таблиц и математических выражений в структурированный формат · распознавание рукописных заметок и заполненных форм

Chandra — OCR-модель Datalab на базе Qwen3-VL для извлечения текста и структуры из изображений и PDF с выдачей в Markdown, HTML или JSON.

Подходит для: извлечение текста из сканов и изображений · преобразование PDF в Markdown, HTML или JSON · распознавание рукописного текста в формах

Модель Datalab на базе Qwen3.5 извлекает структурированные данные из PDF и изображений в JSON по заданной схеме.

Подходит для: извлечение полей из многостраничных PDF · преобразование счетов и форм в JSON · извлечение сведений из сканов документов

Компактная модель Surya для обнаружения текстовых и графических областей на изображениях страниц документов.

Подходит для: поиск текстовых блоков на сканах документов · обнаружение таблиц и иллюстраций на страницах · нахождение заголовков, подписей и формул

Модель Datalab на базе DistilBERT классифицирует текст для обнаружения ошибок OCR.

Подходит для: поиск ошибок в распознанном OCR-тексте · проверка качества OCR в документах · фильтрация фрагментов текста с вероятными ошибками распознавания

LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.

Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах

Агентная модель на базе Qwen3 для автономного анализа данных, выполнения задач полного цикла Data Science и подготовки исследовательских отчётов.

Подходит для: подготовка и очистка наборов данных · исследовательский анализ таблиц CSV и Excel · анализ данных из баз данных и JSON

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Агентная модель MindLab Research на базе GLM-5.3 для диалогов, работы с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: ведение открытых диалогов с пользователем · выбор и выполнение действий с инструментами в бизнес-процессах · многошаговое исправление ошибок и изменение кода

Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Дообученная на базе Qwen2.5-14B модель для анализа данных, математических и научных задач и генерации аналитического кода.

Подходит для: исследовательский анализ табличных данных · статистические расчёты и построение визуализаций · решение сложных математических задач

Предварительно обученная модель Nums AI для классификации и регрессии на табличных данных с интерфейсом scikit-learn.

Подходит для: Классификация записей в структурированной таблице · Прогнозирование числового значения по табличным признакам · Встраивание классификатора табличных данных в scikit-learn-процесс

Дообученная на промышленных табличных данных модель LLaMA 2 для прогнозирования, классификации и регрессии по текстовым промптам.

Подходит для: классификация промышленных табличных данных · регрессионное прогнозирование по данным торговли · оценка рисков по табличным данным здравоохранения

DLA102x — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного анализа данных и решения задач с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · решение задач из набора SmolDataEnvs · генерация ответов для OpenCode, Claude Code и Codex

Дообученная Qwen3.5-2B для агентного решения задач анализа данных с использованием инструментов через OpenCode.

Подходит для: решение задач анализа данных в агентной оболочке с инструментами · выполнение заданий SmolDataEnvs через OpenCode · проверка способности языковой модели работать с инструментами

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

Компактная модель DLA, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

TabuLa-8B — модель на базе Llama 3 для классификации и интервальной регрессии по табличным данным.

Подходит для: классификация строк табличного набора данных · прогнозирование числовых значений с разбиением на интервалы · перенос обучения языковой модели на табличные задачи

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного решения задач анализа данных и работы с инструментами в нескольких harness-средах.

Подходит для: выполнение задач анализа данных в агентной среде · написание и изменение кода с помощью OpenCode · решение задач разработки через Claude Code или Codex

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с OpenCode и вызовом инструментов.

Подходит для: агентный анализ данных с вызовом инструментов · решение задач SmolDataEnvs в OpenCode · автоматизация многошаговых задач анализа данных

Компактная модель DLA для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения