JoyTag — многометочная модель компьютерного зрения для автоматического присвоения более 5000 тегов изображениям.

Подходит для: автоматическое тегирование изображений · подготовка датасетов для моделей генерации изображений · индексация и поиск изображений по визуальным признакам

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции

Англоязычная модель Flair на базе LSTM-CRF для распознавания имён людей, мест, организаций и других именованных сущностей.

Подходит для: извлечение имён людей из английских текстов · поиск географических названий в документах · выделение организаций в новостях

Большая модель Flair на основе XLM-R и FLERT распознаёт четыре класса именованных сущностей в испанском тексте.

Подходит для: извлечение имён людей из испанских текстов · распознавание географических названий на испанском языке · поиск организаций в испанских документах

Крупная модель Flair на основе XLM-R и FLERT для распознавания четырёх типов именованных сущностей в немецком тексте.

Подходит для: извлечение имён людей из немецких текстов · поиск географических названий в документах на немецком · выделение организаций в немецких новостях

Крупная модель Flair на основе XLM-R и FLERT распознаёт 18 типов именованных сущностей в англоязычном тексте.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из англоязычных документов · поиск дат, чисел и событий в тексте · автоматическая разметка сущностей в новостях и статьях

Многоязычная модель Flair на базе LSTM-CRF размечает в тексте имена людей, места, организации и другие сущности на четырёх языках.

Подходит для: извлечение имён людей из англоязычных текстов · поиск географических названий в немецких документах · извлечение организаций из нидерландских новостей

Крупная модель Flair на основе XLM-R и FLERT размечает английский текст, выделяя именованные сущности.

Подходит для: извлечение имён людей из английских документов · поиск географических названий в английском тексте · выделение организаций в англоязычных новостях

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

Быстрая модель Flair для распознавания именованных сущностей в английском тексте на основе LSTM-CRF.

Подходит для: извлечение имён людей из английских текстов · поиск географических названий в документах · выделение организаций в новостях и статьях

Модель Flair на базе LSTM-CRF размечает имена людей, места и организации во французских текстах.

Подходит для: извлечение имен людей из французских документов · поиск географических названий во французском тексте · распознавание организаций во французских новостях

Модель Flair находит и размечает юридические сущности в немецких текстах.

Подходит для: извлечение названий законов из немецких юридических документов · распознавание адвокатов в юридических текстах на немецком языке · разметка юридических сущностей в немецких корпусах

Модель Flair для извлечения имён людей, мест и организаций из немецкоязычного текста.

Подходит для: извлечение имён людей из немецких текстов · поиск географических названий в немецких документах · извлечение названий организаций из немецкоязычных материалов

Быстрая модель Flair размечает токены английского текста детализированными тегами частей речи.

Подходит для: разметка частей речи в английских предложениях · подготовка английского текста для синтаксического анализа · извлечение грамматических категорий токенов

Крупная модель Flair на базе XLM-R и FLERT для распознавания именованных сущностей в нидерландском тексте.

Подходит для: извлечение имён людей из нидерландских документов · распознавание географических названий в нидерландском тексте · выделение организаций в нидерландских текстах

Быстрая английская NER-модель Flair для выделения 18 типов сущностей в тексте.

Подходит для: извлечение имен и организаций из английских документов · распознавание дат и числовых значений в тексте · разметка событий и других сущностей OntoNotes

Испаноязычная модель NER на базе BETO и BiLSTM-CRF для выявления персональных данных в судебных документах Аргентины и их полуавтоматического обезличивания.

Подходит для: поиск имён людей в аргентинских судебных решениях · выявление номеров DNI в юридических документах · обезличивание судебных решений перед публикацией

Модель Flair извлекает именованные сущности — людей, места, организации и другие категории — из арабских текстов.

Подходит для: извлечение имен людей из арабских текстов · поиск географических названий в арабских документах · выделение организаций в новостях на арабском языке

Модель на базе Faster R-CNN находит границы таблиц в электронных таблицах и возвращает соответствующие диапазоны ячеек.

Подходит для: поиск таблиц на листах XLS и XLSX · определение диапазона ячеек каждой таблицы · подготовка электронных таблиц к извлечению табличных данных

Флагманская модель Anthropic для сложного программирования, рассуждений и длительных агентных задач.

Подходит для: многоэтапные изменения в больших кодовых базах · решение сложных задач программирования · выполнение длительных агентных задач

Fugu Ultra от Sakana AI — система оркестрации нескольких агентов на базе языковой модели для маршрутизации задач.

Подходит для: маршрутизация запросов между несколькими ИИ-агентами · координация многошаговой работы языковых моделей · выбор агента для обработки пользовательского запроса

Grok 4.7 — флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и работы со знаниями.

Подходит для: выполнение длительных задач разработки ПО · написание и анализ кода · проверка результатов работы модели

Grok Build 0.1 — модель SpaceXAI для интерактивного программирования и агентных рабочих процессов разработки ПО.

Подходит для: написание и редактирование кода · помощь в агентных сценариях разработки ПО · интерактивное решение задач программирования

Белковая языковая модель AMPLIFY на 120 млн параметров для получения эмбеддингов и анализа аминокислотных последовательностей.

Подходит для: получение эмбеддингов белковых последовательностей · получение представлений отдельных аминокислотных остатков · оценка эффектов вариантов белка по псевдоправдоподобию