Компактная многоязычная модель Qwen3 для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог по инструкциям · генерация и объяснение программного кода · решение математических и логических задач
Плотная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям и диаграммам · извлечение и анализ информации из документов · понимание содержания видеозаписей
Мультимодальная модель Qwen с разреженной MoE-архитектурой для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · выполнение агентных задач в программировании
Darwin-27B-RSI — дообученная языковая модель Qwen3.5 для генерации текста и решения сложных задач рассуждения с использованием собственного обучающего сигнала.
Подходит для: ответы на сложные вопросы по естественным наукам · решение математических задач с пошаговым рассуждением · генерация текста в диалоговом режиме
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
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
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
Ouro-1.4B-Thinking — дообученная языковая модель ByteDance для генерации ответов с рассуждениями в математике, науке, коде и диалогах.
Подходит для: Решение математических задач с пошаговым объяснением · Ответы на научные вопросы с рассуждениями · Объяснение и анализ фрагментов кода
Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.
Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели
Компактная модель T5 для перевода и других задач преобразования текста в текст.
Подходит для: перевод текстов между английским, французским, румынским и немецким · суммаризация документов после соответствующей настройки · ответы на вопросы по тексту после соответствующей настройки
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
Reward-модель на 72 млрд параметров оценивает математические рассуждения и помогает отбирать ответы или формировать сигналы вознаграждения при обучении.
Подходит для: оценка качества математических решений и промежуточных шагов · отбор обучающих примеров с помощью reward-оценок и rejection sampling · формирование сигнала вознаграждения для обучения с подкреплением
Модель Reazon Research распознаёт японскую речь в аудиозаписях, включая длинные записи продолжительностью до нескольких часов.
Подходит для: транскрибация длинных японских аудиозаписей · расшифровка японских интервью и лекций · преобразование японской речи в текст для поиска и архивирования
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
Инструктивная языковая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов, генерации текста, кода и структурированных ответов.
Подходит для: создание многоязычного чат-бота или виртуального помощника · генерация и редактирование длинных текстов · формирование ответов в формате JSON
Компактная многоязычная модель BERT, создающая текстовые эмбеддинги для семантического поиска, сравнения предложений и межъязыкового подбора текстов.
Подходит для: поиск релевантных документов по запросу на другом языке · ранжирование фрагментов для системы вопросов и ответов · оценка семантического сходства предложений
Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.
Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH
Многоязычная базовая модель XLM-RoBERTa для восстановления замаскированных слов и построения представлений текста для последующих NLP-задач.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · получение контекстных представлений предложений для классификатора · дообучение для классификации текста
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
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
Многоязычная MoE-модель Qwen для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов с контекстом до 262 144 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · выполнение инструкций в диалоге · решение математических и логических задач
Инструкционно настроенная языковая модель Meta на 8 млрд параметров для многоязычных диалогов и генерации текста.
Подходит для: создание многоязычного чат-ассистента · ответы на вопросы пользователей · генерация и продолжение текста
Компактная многоязычная инструкция-настроенная модель Meta для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста.
Подходит для: создание диалогового помощника на устройстве · поиск сведений в документах и ответ на вопросы · суммаризация текстов