Модель MindLab Research на базе GLM-5.2 для диалогов, агентных задач с инструментами, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: диалоги с персональным ИИ-помощником · выполнение задач агента с использованием инструментов · написание и изменение программного кода

Модель находит акронимы и их расшифровки в английском тексте, размечая короткие и длинные формы сущностей.

Подходит для: поиск акронимов в английских документах · сопоставление кратких форм с их расшифровками · извлечение терминов и сокращений из научных текстов

MoMA — мультимодальная модель на основе LLaVA-7B для исследований персонализации изображений.

Подходит для: исследование персонализации генерации изображений · эксперименты с мультимодальными моделями для персонализированных изображений · изучение новых слоёв внимания в задачах персонализации изображений

TimeMoE-50M — модель с архитектурой Mixture of Experts для прогнозирования будущих значений временных рядов по историческим данным.

Подходит для: прогнозирование значений временного ряда · предсказание спроса по истории наблюдений · прогнозирование показателей по последовательным измерениям

Многоязычная модель NER на базе SpanMarker и multilingual BERT для поиска имен, организаций, мест и других сущностей в тексте.

Подходит для: извлечение имен людей из текста · поиск организаций и компаний в документах · распознавание географических названий

Дообученный энкодер предложений для сопоставления и стандартизации названий столбцов по семантическому сходству.

Подходит для: сопоставление названий столбцов с канонической схемой · поиск похожих полей в таблицах · стандартизация заголовков столбцов из разных источников

Maple-Preview — предварительная MoE-языковая модель DeepGrove для диалогов и решения сложных задач на рассуждение.

Подходит для: решение сложных математических задач · ответы на вопросы, требующие многошагового рассуждения · диалоговая генерация текста на английском языке

Дообученная CLIP ViT-B/32 для классификации изображений по текстовым меткам и сопоставления изображений с описаниями с учётом их уровня конкретности.

Подходит для: классификация изображений по собственным текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображения с несколькими описаниями разной конкретности

Дообученная T5-base сокращает подписи к изображениям до описаний взаимодействий между людьми и создаёт псевдоразметку для HHI.

Подходит для: сокращение подписи к изображению до описания взаимодействия людей · создание псевдоразметки HHI по текстовым подписям · подготовка текстовых описаний для набора Who's Waldo

Англоязычная модель на базе RoBERTa для классификации текста и предсказания дискурсивных маркеров и связок.

Подходит для: предсказание дискурсивной связки в тексте · классификация дискурсивных отношений · анализ прагматики английского текста

Master-Yi-9B — диалоговая Llama-модель на 8,6 млрд параметров для генерации ответов и рассуждений в задачах по математике и программированию.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · объяснение и решение математических задач · помощь с задачами по программированию

Дообученная CLIP ViT-L/14 для классификации изображений по текстовым категориям с учётом их иерархии и специфичности.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · сопоставление изображения с описаниями разной степени конкретности · поиск подходящей категории в иерархическом каталоге изображений

Экспериментальная текстовая модель для ролевых диалогов и повествовательной генерации в многословном стиле.

Подходит для: ведение ролевого диалога · генерация повествовательного текста · написание сцен для интерактивной истории

Англоязычная модель SpanMarker для распознавания именованных сущностей, дообученная на FewNERD.

Подходит для: извлечение имен людей и организаций из английских текстов · распознавание названий фильмов и музыкальных произведений · разметка сущностей в новостях и других англоязычных текстах

Модель Time-MoE с архитектурой смеси экспертов для прогнозирования будущих значений временных рядов.

Подходит для: прогнозирование следующих значений временного ряда · построение базовых прогнозов для последовательных измерений · прогнозирование динамики показателей во времени

Модель SpanMarker на базе bert-base-cased извлекает именованные сущности из английского текста и классифицирует их по категориям FewNERD.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из английских текстов · классификация упоминаний людей, организаций и произведений · разметка сущностей в новостях и статьях

Экспериментальная квантованная GGUF-модель для генерации текста и кода с ослабленными отказами родительской Maple-модели.

Подходит для: эксперименты с генерацией кода при ослабленных отказах · оценка поведения модели на запросах, отклоняемых родительской моделью · пилотные исследования отказов и безопасности LLM

Текстовая модель Qwen3 MoE для генерации кода, рассуждений, диалогов и творческого письма с контекстом до 262 144 токенов.

Подходит для: написание и дополнение программного кода · разбор ошибок и помощь при отладке · объяснение и анализ кода

Компактная многоязычная модель Divergent Labs для локального обнаружения и разметки персональных данных в тексте перед обезличиванием.

Подходит для: поиск имён и фамилий в документах перед обезличиванием · обнаружение телефонов и адресов электронной почты в текстах · поиск адресов, почтовых индексов и дат в документах

Дообученная на наборе Matter диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и вызова функций.

Подходит для: ведение диалога с англоязычным ИИ-ассистентом · генерация ответов на текстовые запросы · создание текстовых черновиков

Maple — дообученный на базе Victoria текстовый ассистент, который по умолчанию отвечает на повседневные вопросы в канадском контексте и может использовать веб-поиск.

Подходит для: ответы на общие вопросы о налогах в Канаде · справки о канадских пособиях и трудовых вопросах · первичная ориентация по иммиграции и жилью в Канаде

Компактная дообученная модель Qwen для вызова инструментов и генерации структурированных JSON-ответов в агентных приложениях.

Подходит для: извлечение аргументов из запроса для вызова функции · подготовка JSON-ответов по заданной схеме · параллельный вызов нескольких инструментов агентом

Инструктивно дообученная модель Qwen2.5 для генерации вопросов с вариантами ответа в XML по заданному тексту.

Подходит для: создание тестовых вопросов по учебному тексту · подготовка викторин и экзаменационных материалов · генерация вопросов с выбором ответа для NLP-бенчмарков

ValentIA — дообученная на базе Gemma 2 модель на 9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков по текстовому запросу · ответы на текстовые запросы