Многоязычная модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, дообученная на базе Qwen3-0.6B-Base.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · извлечение релевантных текстов для RAG · поиск похожих фрагментов кода

Плотная BERT-модель, обученная без учителя для получения эмбеддингов текста и поиска релевантных документов.

Подходит для: векторный поиск по коллекции документов · поиск документов по естественно-языковому запросу · извлечение релевантных фрагментов для RAG-системы

Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

Компактная мультиязычная модель Jina AI создаёт текстовые эмбеддинги для поиска, сравнения, кластеризации и классификации.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск релевантных документов по запросу · сравнение смысловой близости текстов

Мультиязычная модель Microsoft для создания текстовых эмбеддингов, подходящих для поиска, сравнения и группировки текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости запросов и текстов

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

Компактная модель BERT для извлечения контекстных векторных представлений текста.

Подходит для: получение векторных представлений предложений и текстовых фрагментов · подготовка признаков для последующей классификации текста · извлечение контекстных представлений для семантического поиска

Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.

Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации

Дообученная модель X-Codec на базе HuBERT для извлечения признаков общего аудио и работы с кодированием на разных битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из общего аудио · кодирование аудиосигнала на низком битрейте · сравнение аудиокодирования при разных битрейтах

Многоязычная модель Microsoft на 27 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов, используемых в поиске, сравнении и организации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных passages по запросу · измерение смыслового сходства предложений

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

Модель Salesforce Research преобразует английские тексты в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения сходства.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений · ранжирование текстов по смысловой близости

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

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

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

Англоязычный энкодер ModernBERT на 1 млрд параметров для извлечения текстовых признаков, поиска и заполнения пропусков.

Подходит для: получение векторных представлений текстов для семантического поиска · извлечение признаков для классификации текстов · поиск фрагментов кода по запросу

8-битная MLX-модель семейства Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: создание эмбеддингов запросов и документов · семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и документов

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей