Модель mT5 кратко пересказывает на бенгальском языке отдельные разделы резюме, например опыт, образование и навыки.

Подходит для: краткий пересказ раздела об опыте работы в резюме · сжатие описания образования кандидата · суммаризация списка навыков соискателя

Многоязычная модель Google семейства T5, дообученная следовать инструкциям и выполнять генерацию текста и разнообразные NLP-задачи.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту · классификация текстов по заданным категориям · суммаризация документов

Дообученная LongT5-модель для создания простых и понятных неспециалистам пересказов научных статей.

Подходит для: подготовка кратких изложений научных статей для широкой аудитории · упрощение биомедицинских исследований без специального жаргона · создание понятных пересказов публикаций по биологии

Модель суммирует на бенгальском языке отдельные разделы резюме, такие как опыт работы, образование, навыки и цель.

Подходит для: суммирование опыта работы в бенгальском резюме · краткое изложение образования кандидата · суммирование списка навыков в резюме

Англоязычная модель DistilBART для создания кратких текстовых резюме из статей и документов.

Подходит для: составление краткого пересказа новостной статьи · сжатие англоязычного документа · подготовка аннотации к статье

Англоязычная модель BART, дообученная на SAMSum для создания кратких пересказов диалогов и переписок.

Подходит для: краткое изложение англоязычных переписок · суммирование диалогов поддержки · создание резюме бесед и встреч

Англоязычная модель на базе BART для составления кратких резюме встреч, диалогов и других текстов.

Подходит для: составление краткого содержания совещания · подготовка резюме стенограммы встречи · суммаризация делового диалога

Модель Microsoft на базе XLM-RoBERTa Large определяет, какие токены сохранить для сжатия промптов и текстов, включая стенограммы совещаний.

Подходит для: сжатие промптов перед подачей в языковую модель · сокращение стенограмм совещаний с сохранением ключевой информации · подготовка сжатых стенограмм для ответов на вопросы

Модель на основе XLM-RoBERTa выделяет знания и hard skills из текста с помощью разметки токенов.

Подходит для: извлечение профессиональных знаний из резюме · выделение hard skills из описаний вакансий · разметка навыков в кадровых документах

Мультимодальная Qwen3-VL, дообученная для преобразования изображений страниц резюме в структурированный JSON по фиксированной схеме из 23 полей.

Подходит для: извлечение контактных данных из изображений резюме · преобразование страниц CV в JSON для ATS · структурирование опыта работы и образования кандидатов

Предварительно обученная англоязычная модель Microsoft для дообучения на задачах преобразования текста, включая генерацию заголовков.

Подходит для: дообучение для генерации заголовков статей · адаптация к суммаризации текста · преобразование текста в формате sequence-to-sequence

Предварительно обученная модель T5 от Google для дообучения под задачи преобразования текста, включая суммаризацию, ответы на вопросы и классификацию.

Подходит для: дообучение для суммаризации документов · настройка для ответов на вопросы по тексту · классификация текстов после дообучения

Компактная англоязычная модель DistilBART для автоматического суммирования текста.

Подходит для: краткое изложение новостных статей · суммирование длинных текстовых документов · создание аннотаций к англоязычным материалам

Англоязычная BigBird-Pegasus для суммаризации научных статей и других длинных текстов до 4096 токенов.

Подходит для: составление краткого резюме научной статьи · сжатие длинного англоязычного документа · подготовка обзора основных выводов исследования

Предобученная на C4 англоязычная модель Google T5 XL для дообучения под задачи преобразования текста в текст.

Подходит для: дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту · дообучение для классификации текстов

Компактная модель на базе T5, дообученная для краткого пересказа текстов на данных BookSum.

Подходит для: Краткое изложение фрагментов книг · Создание пересказа главы или раздела · Суммаризация коротких документов

PEGASUS-X Large от Google — модель для создания кратких текстовых резюме длинных документов.

Подходит для: суммирование длинных документов · подготовка краткого пересказа длинного текста · сжатие длинных материалов с сохранением основных идей

Компактная дообученная языковая модель для локальной суммаризации англоязычных расшифровок встреч и выделения решений и поручений.

Подходит для: составление краткого резюме совещания · подготовка подробного конспекта встречи · извлечение решений из стенограммы

Многоязычная модель mT5, дообученная на XL-Sum для автоматического краткого пересказа текстов на 45 языках.

Подходит для: составление краткого пересказа новостной статьи · суммаризация текстов на разных языках · подготовка кратких обзоров многоязычных публикаций

Дообученная на корейских документах и материалах книг модель KoBART для создания кратких резюме и отчётов.

Подходит для: Краткий пересказ корейских документов · Суммаризация материалов книг на корейском языке · Создание резюме по корейскому тексту

sui-1-24b — дообученная на Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 модель для суммаризации длинных документов с проверяемыми ссылками на исходные предложения.

Подходит для: суммаризация длинных документов с привязкой тезисов к исходным предложениям · подготовка проверяемых кратких изложений парламентских документов · создание резюме многоязычных материалов на английском, немецком, испанском, французском и итальянском

PEGASUS-X Base — модель Google для создания кратких пересказов длинных текстов с входным контекстом до 16 тысяч токенов.

Подходит для: суммирование длинной статьи · подготовка резюме научной работы · краткий пересказ длинного отчёта

Классификатор на базе GPT-2 для оценки качества текстовых резюме, в том числе как reward-модель.

Подходит для: оценка качества сгенерированного резюме · сравнение вариантов краткого пересказа · использование оценки суммаризации как сигнала вознаграждения

Saransh 1.7B — дообученная модель для создания английских резюме с управляемой длиной, включая локальную обработку документов.

Подходит для: краткое изложение новостных статей в одном-двух предложениях · подготовка резюме отчёта заданного объёма · суммаризация научной статьи для заметок