Предобученная английская BERT-модель, адаптированная к научным текстам и предназначенная для дальнейшего обучения и NLP-задач в научной литературе.

Подходит для: классификация научных статей · извлечение терминов и сущностей из научных публикаций · ответы на вопросы по научным текстам после дообучения

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

SciBERT — англоязычная модель BERT, предварительно обученная на научных статьях и предназначенная для задач понимания научного текста.

Подходит для: классификация научных статей по темам · извлечение терминов и сущностей из научных публикаций · поиск ответов на вопросы по научным текстам

Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.

Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов

SciRus-tiny3 — компактная RoBERTa-модель MLSA-lab МГУ для создания векторных представлений русских и английских научных текстов.

Подходит для: поиск научных статей по смыслу · сравнение семантической близости научных текстов · кластеризация научных публикаций по содержанию

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 Abacus.AI на базе Qwen3.8-27B для многошагового использования инструментов и автоматизации задач.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · автоматизация рабочих процессов через агентные сценарии · управление действиями в исполняемой среде до достижения результата

Англоязычная модель RoBERTa, продолжительно предобученная на научных статьях по биомедицине и предназначенная для настройки под задачи анализа медицинских текстов.

Подходит для: классификация биомедицинских публикаций · извлечение отношений между химическими веществами и белками · распознавание биомедицинских сущностей в научных статьях

Модель ELECTRA для разметки биомедицинского текста и извлечения компонентов PICO из публикаций.

Подходит для: извлечение популяции из медицинских статей · извлечение вмешательств из клинических публикаций · извлечение сравнений в исследованиях

Tongyi-DeepResearch — англоязычная модель Tongyi Lab для многошагового агентного поиска и глубокого исследования информации.

Подходит для: многошаговый поиск ответов по веб-источникам · подготовка исследовательских ответов с использованием браузерного агента · решение сложных задач, требующих последовательного сбора информации

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 на базе QwQ-32B модель для автономного веб-поиска, агентных действий и рассуждений по найденной информации.

Подходит для: автономный поиск информации в интернете · ответы на сложные вопросы с опорой на веб-источники · проведение многошагового Deep Research

SciDeBERTa — англоязычная DeBERTa-модель KISTI для заполнения пропусков и последующего анализа научно-технических текстов.

Подходит для: распознавание сущностей в научных статьях · извлечение отношений между научными сущностями · разрешение кореференции в публикациях

Дообученная на базе Qwen3.5-35B-A3B диалоговая модель для глубокого исследования, поиска информации и работы с инструментами.

Подходит для: проведение многошагового поиска по исследовательскому вопросу · сбор и проверка доказательств перед подготовкой ответа · вызов инструментов в агентных сценариях

Базовая модель GALACTICA на 1,3 млрд параметров для генерации и анализа научных текстов и данных.

Подходит для: ответы на вопросы по научной литературе · суммаризация исследовательских статей · генерация научных документов

Дообученный assistant-чекпойнт Gemma 4 26B A4B для ускорения генерации в совместимом конвейере спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации текста в конвейере speculative decoding · ускорение диалоговых ответов с целевой моделью Gemma 4 26B A4B · использование в исследовательских и пользовательских сборках на базе Gemma 4

Экспериментальная мультимодальная модель prithivMLmods для поиска информации, распознавания и извлечения данных из изображений документов.

Подходит для: поиск сведений в изображениях документов · извлечение таблиц и структурированных данных из документов · распознавание текста и математических выражений в сканах

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

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

Квантованные GGUF-сборки агентной MoE-модели Agents-A1 для диалогов, рассуждений, поиска и работы с инструментами, с поддержкой изображений через проектор.

Подходит для: многошаговое выполнение агентных задач · научные рассуждения и решение задач · поиск информации в интернете

II-Medical-8B — диалоговая модель Intelligent Internet на базе Qwen3 для ответов на медицинские вопросы и рассуждений по медицинским темам.

Подходит для: ответы на учебные вопросы по медицине · подготовка к медицинским экзаменам · разбор медицинских задач с пошаговым рассуждением

Англоязычная модель T5 для классификации и анализа биомедицинской литературы, обученная на данных PubMed.

Подходит для: классификация биомедицинских научных текстов · анализ англоязычных публикаций PubMed · категоризация фрагментов медицинской литературы

LED Large 16384 — англоязычная модель AllenAI для суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы по документам.

Подходит для: суммаризация длинных документов · ответы на вопросы по содержимому длинных текстов · дообучение модели для задач обработки длинных документов

Производная модели pritamdeka/BioBERT-mnli-snli-scinli-scitail-mednli-stsb. BERT-модель создаёт эмбеддинги предложений и абзацев для семантического поиска, кластеризации и сравнения биомедицинских текстов.

Подходит для: семантический поиск по биомедицинским публикациям · поиск похожих медицинских предложений · кластеризация научных и медицинских текстов