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
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
OpenPhenom-S/16 — визуальный трансформер Recursion для получения эмбеддингов микроскопических изображений CellPainting и предсказания отсутствующих каналов окрашивания.
Подходит для: получение эмбеддингов изображений клеток CellPainting · формирование отдельных контекстных эмбеддингов для каналов микроскопического изображения · предсказание отсутствующих каналов или окрашиваний CellPainting
Дообученная RoBERTa-модель выделяет химические соединения и лекарства в англоязычных биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий лекарств из медицинских записей · поиск химических соединений в научных публикациях · мониторинг упоминаний веществ для фармаконадзора
Модель OpenMed на базе ModernBERT извлекает названия химических соединений и лекарств из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий лекарств из клинических записей · поиск химических соединений в научных публикациях · разметка химических сущностей для фармаконадзора
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
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
Англоязычная модель для генерации ответов по поиску лекарств, фармацевтическим составам и разработке синтеза.
Подходит для: анализ и оптимизация молекул-кандидатов · оценка ADMET и планирование виртуального скрининга · анализ взаимосвязи структуры и активности молекул
Компактная англоязычная модель Microsoft Research для развернутых рассуждений и решения задач по математике, науке и программированию.
Подходит для: решение олимпиадных и многошаговых математических задач · ответы на сложные вопросы по естественным наукам · генерация и анализ программного кода
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
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
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
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
Медицинская модель оценки шагов рассуждения с клинической проверкой через RAG, предназначенная для отбора решений в сложных медицинских задачах.
Подходит для: оценка корректности шагов медицинского рассуждения · ранжирование нескольких решений медицинского вопроса · отбор ответа при масштабировании вычислений на этапе вывода
Дообученная на BC5CDR-Chem модель GLiNER для zero-shot распознавания химических и фармацевтических сущностей в биомедицинском тексте.
Подходит для: извлечение названий лекарств из научных статей · поиск химических соединений в медицинских записях · подготовка упоминаний веществ для фармаконадзора
Разговорная языковая модель Google на 27 млрд параметров для прогнозирования свойств терапевтических средств и поддержки исследований по разработке лекарств.
Подходит для: прогноз свойств лекарственных соединений · поиск потенциальных терапевтических мишеней · оценка взаимодействия лекарства с белковой мишенью
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
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
ChemFM-3B — химическая языковая модель для работы с молекулами в формате SMILES, генерации структур и адаптации к задачам химического прогнозирования.
Подходит для: генерация новых молекул в формате SMILES · прогнозирование физико-химических свойств молекул после дообучения · предсказание продуктов химических реакций после дообучения
Авторегрессионная модель GPT-2 для генерации лекарствоподобных молекул и получения представлений из SMILES.
Подходит для: генерация новых лекарствоподобных молекул в формате SMILES · создание набора разнообразных структурных кандидатов для химического исследования · получение представлений молекул из последовательностей SMILES
Модель GLiNER от OpenMed извлекает упоминания лекарств и химических соединений из англоязычных биомедицинских текстов для фармаконадзора и анализа литературы.
Подходит для: извлечение названий лекарств из научных аннотаций · поиск химических соединений в биомедицинской литературе · подготовка упоминаний препаратов для анализа нежелательных реакций
Red Pill V1.1 — дообученная англоязычная диалоговая модель для задач поиска лекарств, разработки фармацевтических составов и анализа химико-регуляторных вопросов.
Подходит для: анализ структуры и свойств молекул при поиске лекарств · оценка ADMET и планирование оптимизации hit-to-lead · подбор стратегии виртуального скрининга
TxGemma-2B-Predict — дообученная на терапевтических данных Google языковая модель для текстового прогнозирования свойств лекарственных средств и связанных биологических объектов.
Подходит для: прогнозирование свойств малых молекул · оценка взаимодействия лекарства с биологической мишенью · поиск потенциальных терапевтических мишеней