Диалоговая модель на 9 млрд параметров для анализа омиксных данных, научного программирования и работы с инструментами omicverse.

Подходит для: воспроизведение анализа омиксных данных из научной статьи · написание кода для анализа данных в omicverse · вызов инструментов omicverse в многошаговом исследовательском процессе

Компактная дообученная модель Qwen для анализа омиксных данных и выполнения исследовательских сценариев с инструментами omicverse.

Подходит для: анализ омиксных данных с помощью omicverse · воспроизведение вычислительных анализов из научных публикаций · генерация кода для биоинформатических исследований

OmicAI-4B — дообученная на базе Qwen3.5-4B диалоговая модель для помощи в омиксном анализе и создании конвейеров на omicverse.

Подходит для: подготовка кода для анализа single-cell данных · создание конвейеров анализа bulk-омиксных данных · анализ пространственных транскриптомных данных

GPT-2-подобная модель для генерации и исследования таксономических последовательностей из данных микробиома.

Подходит для: генерация таксономических последовательностей микробиома · изучение совместной встречаемости таксонов · предварительное обучение представлений таксонов

GPT-2-подобная модель для исследовательского моделирования последовательностей таксонов и их совместной встречаемости в данных микробиома.

Подходит для: эксперименты с генерацией последовательностей таксономических меток · изучение совместной встречаемости таксонов микробиома · получение представлений таксонов для исследовательских прототипов

GPT-2-подобная модель для исследовательского моделирования и генерации таксономических последовательностей микробиома.

Подходит для: эксперименты с генерацией таксономических последовательностей · изучение совместной встречаемости таксонов микробиома · предобучение представлений таксономических меток

Дообученная на биологических данных модель Qwen3.5-27B для предсказания функций и свойств омиксных последовательностей.

Подходит для: предсказание эпигенетических меток по последовательности · определение промоторных участков · поиск сайтов связывания факторов транскрипции

Предобученная авторегрессионная модель Mistral с 4,2 млрд параметров для генерации и анализа последовательностей микробных геномов.

Подходит для: генерация последовательностей ДНК микроорганизмов · анализ геномных последовательностей микробов · исследование микробиомов

OmniNA-220m — генеративная LLaMA-подобная модель XLS для обучения и анализа нуклеотидных последовательностей разных видов.

Подходит для: генерация нуклеотидных последовательностей · предсказание свойств геномных последовательностей после дообучения · анализ регуляторных участков ДНК

Разреженная MoE-модель DOEJGI на основе GenomeOcean-4B для генерации и анализа микробных геномных последовательностей с контекстом до 10 240 токенов.

Подходит для: генерация последовательностей микробной ДНК · оценка правдоподобия геномных последовательностей · исследование языкового моделирования микробных геномов

OmniGenome-52M — трансформер для предсказания структуры и проектирования РНК, а также переноса обучения на задачи геномики ДНК.

Подходит для: предсказание вторичной структуры РНК · дизайн последовательности РНК по заданной структуре · оценка скорости деградации мРНК

Дообученная на данных scRNA-seq и взаимодействий белков языковая модель для анализа омиксных данных и биологических предсказаний.

Подходит для: предсказание эффектов генетических возмущений · оценка приспособленности клеток · классификация связей генов с заболеваниями

SciCore-Omics — мультимодальная биомедицинская модель OpenBMB для совместного анализа гистологических изображений, пространственных транскриптомных профилей и биологического текста.

Подходит для: интерпретация гистологических изображений · анализ пространственных транскриптомных профилей · совместное рассуждение по изображению ткани и экспрессии генов

Omni-Diffusion — мультимодальная модель на основе дискретной диффузии для понимания и генерации текста, речи и изображений.

Подходит для: понимание изображений с текстовым запросом · генерация изображений по текстовому описанию · понимание и генерация речи в мультимодальном диалоге

Компактная VLM на основе PaddleOCR-VL для распознавания документов и извлечения таблиц, текста и визуальных данных в структурированный Markdown.

Подходит для: извлечение таблиц из счетов в Markdown · распознавание текста в плотных и многостолбцовых документах · разбор экзаменационных ведомостей и оценочных листов