Мультимодальная модель для многоязычного распознавания текста, разбора документов и преобразования визуальных структур в данные и SVG.

Подходит для: извлечение текста и структуры из сканов документов · преобразование страниц документов в Markdown и JSON с координатами элементов · распознавание таблиц, формул и макета страницы

Авторегрессионная GPT-2-модель для генерации CIF-текстов неорганических кристаллических структур и использования в качестве основы для условного дообучения.

Подходит для: генерация CIF неорганических кристаллов · генерация структуры с подсказкой состава · генерация структуры с подсказкой пространственной группы

Генеративная GPT-2-модель, восстанавливающая кандидаты кристаллических структур в формате CIF по пикам порошковой рентгеновской дифракции.

Подходит для: восстановление кристаллической структуры по экспериментальной порошковой дифрактограмме · генерация CIF-кандидатов по положениям и интенсивностям пиков XRD · поиск структуры неорганического кристалла по данным дифракции

Безусловная GPT-2-модель для генерации CIF-файлов неорганических кристаллических структур из распределения MP-20.

Подходит для: генерация CIF-файлов неорганических кристаллических структур · генерация кристаллических структур по текстовой подсказке · базовая оценка генерации на наборе MP-20 в LeMat-Bench

GPT-2-модель генерирует структуры кристаллических материалов в формате CIF с заданной целевой эффективностью SLME для поиска кандидатов в фотоэлектрические материалы.

Подходит для: генерация кристаллических структур с целевым значением SLME · поиск новых материалов для солнечных элементов · исследование химического пространства фотоэлектрических поглотителей

Базовая модель GPT-2 для генерации структур неорганических кристаллов в формате CIF по текстовым подсказкам или без условий.

Подходит для: генерация структур неорганических кристаллов без условий · создание кристаллической структуры по химической формуле · дополнение структуры по пространственной группе

Дообученная GPT-2-модель генерирует CIF-структуры неорганических кристаллов по заданным значениям band gap и термодинамической стабильности.

Подходит для: генерация кристаллических структур с заданной шириной запрещённой зоны · поиск кандидатов-неорганических материалов с заданной энергией E_hull · обратное проектирование кристаллических материалов

GPT-2-модель, обученная с нуля на CIF из Alex-MP-20 для безусловной генерации неорганических кристаллических структур.

Подходит для: генерация CIF неорганических кристаллических структур · создание кандидатов кристаллических структур по текстовому префиксу · воспроизведение базового сценария Alex-MP-20 в LeMat-Bench

Промежуточная модель Qwen на 27 млрд параметров для многошаговой генерации неорганических кристаллических структур с помощью инструментов.

Подходит для: генерация новых неорганических кристаллических структур · поиск кристаллов по заданной химической формуле · генерация структур для заданного набора элементов

Условная GPT-2-модель Bone et al. восстанавливает кандидаты кристаллических структур в формате CIF по позициям и интенсивностям пиков порошковой XRD.

Подходит для: восстановление структуры кристалла по порошковой рентгенограмме · генерация кандидатов CIF по позициям и интенсивностям дифракционных пиков · поиск структуры неорганического наноматериала по экспериментальным XRD-данным

Экспериментальная дообученная Qwen3.5-4B для многоходового использования инструментов при обратном проектировании кристаллических структур.

Подходит для: Предлагать кандидаты кристаллических структур в агентном цикле · Отправлять кандидатов на оценку с помощью инструментов · Уточнять структуру по результатам вычислительной оценки

Многошаговая RL-модель Qwen3.5-4B для генерации и итеративного уточнения кристаллических структур с целью обратного проектирования материалов.

Подходит для: генерация кандидатных кристаллических структур по заданию · итеративное уточнение структур с оценкой межатомным ML-потенциалом · поиск стабильных и новых кристаллических материалов

Дообученная Qwen3.5-9B для многошагового агентного обратного проектирования кристаллических структур с оценкой кандидатов ML-потенциалом.

Подходит для: генерация кандидатов кристаллических структур под целевые свойства · итеративное уточнение структуры с помощью инструментов оценки · поиск стабильных и новых кристаллических материалов

Русскоязычная дообученная версия Qwen/QwQ-32B для диалогов, генерации текста и решения задач с рассуждениями.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на русском языке · генерация русскоязычных текстов · решение задач, требующих пошаговых рассуждений