Дообученная англоязычная чат-модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста и сценариев, связанных с эмоциями.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном чате · создание диалоговых примеров с эмоциональной окраской · подготовка текстов для эмоциональных сценариев общения
Дообученная на базе Qwen3-8B языковая модель для генерации текста и диалогов на английском языке.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание черновиков и продолжение текста · ответы на текстовые запросы на английском языке
Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью
Дообученная англоязычная чат-модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста и сценариев, связанных с эмоциями.
Подходит для: генерация ответов в диалоге на английском языке · создание текстов в сценариях, связанных с эмоциями · разработка чат-приложений на базе Qwen3
MahaRoBERTa — дообученная на маратхи модель XLM-RoBERTa для предсказания замаскированных слов в тексте.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в предложениях на маратхи · получение контекстных вариантов слова на маратхи · анализ контекстных представлений текста на маратхи
Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-mentay-grpo-aware-v3-merged. Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью
Дообученная диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста и сценариев, связанных с эмоциями.
Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · создание эмоционально окрашенных реплик · эксперименты с генерацией текста на английском языке
Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-mentay-grpo-aware-v3-merged. Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью
Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для диалогового общения и генерации текста с контекстом до 262 144 токенов.
Подходит для: создание англоязычного чат-бота · генерация ответов на текстовые запросы · подготовка черновиков и продолжение текста
Дообученная 3,7-миллиардная модель Qwen3 для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 262 144 токенов.
Подходит для: ведение диалогов на английском языке · генерация связных текстовых ответов · ответы на вопросы в текстовом чате
Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-mentay-grpo-aware-v3-merged. Дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации диалогового текста с эмоциональной направленностью.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · создание эмоционально окрашенных диалогов · написание англоязычных ответов с заданной тональностью
Дообученная на базе Qwen3 разговорная модель для генерации английского текста с настройкой на эмоциональные ответы.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном диалоге · создание эмоционально окрашенных реплик · прототипирование разговорного чат-бота
Производная модели maheshrawat18/Qwen3-8B-grpo-emotion-v3-merged. Дообученная на базе Qwen3 разговорная модель для генерации английского текста с настройкой на эмоциональные ответы.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном диалоге · создание эмоционально окрашенных реплик · прототипирование разговорного чат-бота
Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для диалоговой генерации текста на английском языке с тематикой эмоций.
Подходит для: генерация диалоговых ответов на английском языке · создание текстов с эмоциональной окраской · эксперименты с применением GRPO для генерации текста
Модель VideoMAE с 113,2 млн параметров классифицирует видео и обучена с нуля.
Подходит для: классификация видео по заданным категориям · автоматическая разметка видеоклипов метками классов · оценка модели классификации видео на собственном наборе данных
Дообученная на Common Voice 17.0 модель Whisper для распознавания речи на маратхи.
Подходит для: расшифровка записей речи на маратхи · оценка качества распознавания речи на Common Voice · создание черновых транскрипций аудио на маратхи