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
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
GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и агентных задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видеоматериалов в контексте диалога · написание и разбор кода
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
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
CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.
Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента
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
CLAP от LAION сопоставляет аудио с текстовыми описаниями для классификации звуков без примеров и поиска аудио по тексту.
Подходит для: классификация звуков по заданным текстовым меткам без дообучения · поиск аудиозаписей по текстовому описанию · сопоставление звука с набором возможных описаний
Англоязычный Transformer-энкодер ELECTRA для тонкой настройки на классификацию, ответы на вопросы и разметку последовательностей.
Подходит для: классификация англоязычных текстов · ответы на вопросы по тексту · извлечение ответов из контекста
BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.
Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск
Англоязычная BERT-модель для заполнения пропусков в тексте и извлечения признаков для задач понимания языка.
Подходит для: подстановка пропущенных слов в английском тексте · получение контекстных представлений для классификатора текста · дообучение классификатора тональности
Англоязычная BERT-модель BAAI для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска по документам.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · подбор релевантных фрагментов для RAG · поиск похожих предложений
Англоязычная модель RoBERTa для восстановления скрытых слов в тексте и дообучения под задачи понимания языка.
Подходит для: подстановка пропущенного слова в английском предложении · получение контекстных представлений английского текста для дообучения классификатора · дообучение для классификации тональности и тематики текста
Модель RoBERTa определяет одну или несколько из 28 эмоций в коротком англоязычном тексте.
Подходит для: определение эмоций в комментариях Reddit · анализ эмоциональной окраски коротких сообщений · разметка текстов несколькими эмоциональными категориями
Крупная англоязычная модель RoBERTa для предсказания пропущенных токенов и извлечения признаков из текста.
Подходит для: заполнение пропусков в английском тексте · подсказка подходящего слова в контексте · извлечение признаков для классификации предложений
CLIP ViT-B/32 от OpenAI сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дообучения и исследований обобщения компьютерного зрения.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск подходящей подписи для изображения среди вариантов · исследование переноса на новые классы без дообучения
Мультимодальная модель AutoTrust для выбора и оценки вариантов по тексту или изображениям с выдачей вероятностей и опциональным адаптивным рассуждением.
Подходит для: классификация текстовых запросов по категориям · ранжирование результатов поиска по релевантности · выбор наиболее важной новости для рекомендации
Открытая языковая модель MiniMax AI для сложных рассуждений, программирования, длинного контекста и агентной работы с инструментами.
Подходит для: решение олимпиадных математических задач · генерация и анализ программного кода · помощь в сложной программной инженерии
Многоязычный переранжировщик BAAI, который оценивает релевантность фрагментов запросу, чтобы улучшить порядок результатов поиска.
Подходит для: пересортировка найденных документов по релевантности запросу · улучшение выдачи многоязычного поискового движка · выбор наиболее подходящих фрагментов для ответа RAG-системы
Модель Sentence Transformers кодирует предложения и короткие абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости двух текстов
Текстовая модель Nomic AI создаёт компактные векторы для семантического поиска, RAG, кластеризации и классификации.
Подходит для: индексация текстовых документов для RAG · поиск документов по смыслу запроса · группировка текстов по темам
Англоязычный переранжировщик Tongyi Lab на базе ModernBERT, который оценивает релевантность документов запросу для поиска и RAG.
Подходит для: Переранжирование результатов поисковой выдачи · Повышение релевантности контекста для RAG · Отбор документов по запросу в длинном корпусе
Англоязычная модель BGE на базе BERT, создающая текстовые эмбеддинги для семантического поиска, сравнения предложений и RAG.
Подходит для: поиск документов по смыслу на английском языке · поиск релевантных фрагментов для RAG-системы · сравнение сходства предложений
Полноточная гибридная языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений, оценки и последующей адаптации под пользовательские задачи.
Подходит для: дообучение чат-модели на собственных данных · адаптация языковой модели к предметной области · оценка качества генерации и рассуждений