Мультимодальная модель NVIDIA для анализа текста, изображений, аудио и видео, включая транскрибацию, OCR, суммаризацию и корпоративную обработку документов.

Подходит для: транскрибация речи в аудио и видеозаписях · поиск и суммаризация видео и речевого содержимого · извлечение текста и ответов из сканов и деловых документов

Англоязычная модель Nutrient проверяет, подтверждают ли текст документа извлечённые числа, даты и факты.

Подходит для: проверка извлечённых чисел по финансовым таблицам и документам · сверка дат и фактов с текстом первоисточника · поиск неподтверждённых утверждений и цитат

Дообученная на Qwen/Qwen3.5-35B-A3B модель Apodex для рассуждений, вызова инструментов и выполнения сложных многоэтапных задач.

Подходит для: проведение исследований с поиском и анализом источников · подготовка отчетов по документам и данным · анализ финансовых задач с помощью инструментов

Мультимодальная модель Thomson Reuters для профессиональных и общих задач, включая анализ юридических, налоговых и журналистских материалов.

Подходит для: поиск и анализ сведений в юридических документах · подготовка ответов и сводок по налоговым материалам · анализ новостей и помощь в журналистских исследованиях

Модель OpenMed для выделения химических соединений и лекарств в биомедицинских текстах с помощью распознавания именованных сущностей.

Подходит для: извлечение названий лекарств из медицинских записей · поиск химических соединений в аннотациях PubMed · мониторинг упоминаний препаратов и нежелательных явлений

Модель OpenMed находит и размечает химические сущности и лекарства в англоязычных биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий лекарств из медицинских записей · поиск химических соединений в аннотациях PubMed · подготовка данных для мониторинга нежелательных лекарственных явлений

Японско-английская языковая модель для диалоговой работы с фармацевтическими документами и исследовательскими задачами.

Подходит для: черновой разбор фармацевтической документации · ответы на вопросы по фармацевтическим материалам · поддержка фармацевтических исследований

Дообученная модель EuroBERT для выделения химических соединений и веществ в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий химических веществ из статей PubMed · поиск лекарственных соединений в клинических записях · разметка химических сущностей в биомедицинских документах

35-миллиардная MoE-модель InternScience для многошаговых агентных задач, научных рассуждений, поиска и вызова инструментов.

Подходит для: планирование и выполнение длительного веб-поиска · разбиение инженерной задачи на исполнимые этапы · научные рассуждения с обращением к внешним инструментам

Google MedGemma 27B Text IT — медициналық мәтіндер бойынша жауаптар мен түйіндемелер құрастыруға және денсаулық сақтау қолданбаларын әзірлеуге арналған нұсқаулыққа бейімделген тілдік модель.

Подходит для: медициналық сұрақтарға мәтіндік жауаптар жасау · медициналық құжаттарды түйіндеу · денсаулық сақтау саласына арналған чат көмекшісінің прототипін әзірлеу

GLiNER-модель OpenMed, дообученная для извлечения химических соединений и лекарств из биомедицинских текстов, включая zero-shot сценарии с пользовательскими типами сущностей.

Подходит для: извлечение названий лекарств из научных аннотаций · поиск химических соединений в биомедицинской литературе · подготовка упоминаний веществ для фармаконадзора

Модель GLiNER от OpenMed извлекает упоминания химических соединений и лекарств из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение названий лекарств из научных публикаций · поиск химических соединений в биомедицинских текстах · подготовка данных для фармаконадзора

Модель GLiNER от OpenMed для zero-shot-извлечения химических соединений и лекарств из биомедицинских текстов.

Подходит для: Извлечение названий лекарств из аннотаций PubMed · Поиск химических соединений в клинических текстах · Подготовка упоминаний препаратов для анализа нежелательных реакций

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания химических веществ и лекарств из биомедицинского текста с возможностью zero-shot распознавания сущностей.

Подходит для: извлечение названий лекарств из научных аннотаций · поиск химических соединений в биомедицинской литературе · подготовка упоминаний препаратов для фармаконадзора

Мультимодальная модель InternLM для диалоговых рассуждений по тексту, изображениям и видео, особенно в научных задачах.

Подходит для: ответы на научные вопросы по тексту и изображениям · интерпретация химических структур · анализ последовательностей белков

Модель GLiNER от OpenMed извлекает упоминания химических соединений и лекарств из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: поиск химических соединений в аннотациях PubMed · извлечение лекарств из биомедицинской литературы · подготовка упоминаний веществ для анализа нежелательных реакций

Intern-S2-397B — мультимодальная модель InternLM для научного анализа, рассуждений и длительных агентных задач с текстом, изображениями и временными рядами.

Подходит для: анализ страниц научных статей с текстом и иллюстрациями · решение специализированных научных задач · проектирование взаимодействий биомолекул

Модель OpenMed на базе DistilBERT извлекает названия химических соединений и лекарств из биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение названий лекарств из медицинских записей · распознавание химических соединений в научных аннотациях · поиск лекарственных веществ в биомедицинской литературе

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания химических веществ из англоязычных биомедицинских текстов в zero-shot режиме.

Подходит для: извлечение химических соединений из научных статей · поиск упоминаний лекарств и реагентов в аннотациях PubMed · индексация химических сущностей в биомедицинской литературе

Мультимодальная модель Open Food Facts извлекает значения питательных веществ из фотографий таблиц пищевой ценности на упаковках продуктов.

Подходит для: извлечение калорий и нутриентов из фото пищевой таблицы · автоматический разбор состава и пищевой ценности на упаковке · структурирование OCR-данных таблицы пищевой ценности

Дообученная на аграрных вопросах модель Qwen3 для генерации ответов и рекомендаций, особенно в RAG-системах с базами сельскохозяйственных знаний.

Подходит для: ответы на вопросы фермеров по материалам аграрной базы знаний · подготовка агрономических рекомендаций с опорой на найденные документы · краткое изложение сельскохозяйственных исследований и технических документов

Дообученная на сельскохозяйственных вопросах Llama 3.3 модель для ответов, суммаризации и рекомендаций в RAG-системах.

Подходит для: ответы на агрономические вопросы по базе знаний · суммаризация сельскохозяйственных исследований и документов · подготовка рекомендаций для фермеров по предоставленному контексту

35-миллиардная MoE-модель InternScience в формате GGUF F16 для многошагового агентного поиска, научных и инженерных задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск информации в интернете · разбиение сложной задачи на план и последовательность действий · научные рассуждения и ответы на исследовательские вопросы

Мультимодальная модель InternLM на 35 млрд параметров для научных задач, диалога, рассуждений, понимания изображений и агентных рабочих процессов.

Подходит для: Ответы на вопросы по научным текстам и изображениям · Рассуждения и решение сложных научных задач · Анализ физических временных рядов и сигналов