Многоязычная модель embaas преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстовых фрагментов

Модель Sentence-Transformers на базе E5-large-v2 создаёт эмбеддинги предложений и абзацев для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Модель преобразует предложения и абзацы в 1024-мерные векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и документам · сравнение смысловой близости текстов · кластеризация предложений и абзацев

Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.

Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию

Многоязычная модель эмбеддингов на базе XLM-RoBERTa для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости текстов

Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода

Англоязычный cross-encoder для оценки релевантности пар «поисковый запрос — текст» и переранжирования результатов поиска.

Подходит для: Переранжирование фрагментов, найденных поисковой системой · Оценка релевантности документов запросу · Сортировка результатов ElasticSearch по соответствию запросу

Предобученный Vision Transformer Google для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по 1000 классам ImageNet · Извлечение признаков изображений для downstream-задач · Дообучение классификатора на собственном наборе размеченных изображений

Набор моделей Whisper в формате Core ML для локального распознавания речи и транскрибации на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальная транскрибация аудиозаписей на устройствах Apple · преобразование речи в текст в приложениях для Apple Silicon · распознавание речи без отправки аудио на сервер

Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.

Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода

Компактная англоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений

Компактная англоязычная авторегрессионная модель OpenAI для генерации продолжения текста по промпту.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по началу фразы · генерация черновиков и примеров текста · эксперименты с авторегрессионной генерацией

Многоязычная модель BERT преобразует предложения и абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск перефразированных вопросов и предложений · сравнение смысловой близости текстов

CLAP от LAION сопоставляет аудио с текстовыми описаниями для классификации звуков без примеров и поиска аудио по тексту.

Подходит для: классификация звуков по заданным текстовым меткам без дообучения · поиск аудиозаписей по текстовому описанию · сопоставление звука с набором возможных описаний

BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.

Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск

Англоязычная BERT-модель для заполнения пропусков в тексте и извлечения признаков для задач понимания языка.

Подходит для: подстановка пропущенных слов в английском тексте · получение контекстных представлений для классификатора текста · дообучение классификатора тональности

Stable Diffusion XL Base 1.0 — модель Stability AI для генерации и редактирования изображений по текстовым запросам.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений для дизайн-концепций · подготовка визуальных материалов для творческих проектов

Англоязычная BERT-модель BAAI преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и других задач retrieval augmentation.

Подходит для: поиск документов по короткому запросу · семантический поиск в базе знаний · извлечение релевантных фрагментов для RAG

Конверсия Whisper small в формат CTranslate2 для распознавания речи из аудио, в том числе с помощью faster-whisper.

Подходит для: транскрибация русскоязычных аудиозаписей · расшифровка многоязычных интервью и встреч · преобразование аудио в текст в приложениях на CTranslate2

Англоязычная BERT-модель BAAI для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска по документам.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · подбор релевантных фрагментов для RAG · поиск похожих предложений

Англоязычная модель RoBERTa для восстановления скрытых слов в тексте и дообучения под задачи понимания языка.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском предложении · получение контекстных представлений английского текста для дообучения классификатора · дообучение для классификации тональности и тематики текста

ESM-2 — белковая языковая модель для заполнения маскированных позиций и дообучения на задачах анализа последовательностей белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белков для последующего дообучения · адаптация модели под классификацию белковых последовательностей

Chronos-2 — модель Amazon для zero-shot прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов с учётом ковариат.

Подходит для: прогнозирование спроса и продаж по истории · прогнозирование нескольких связанных временных рядов · построение прогнозов с учётом дополнительных признаков