Мультимодальная модель AutoTrust на базе Qwen для визуального анализа, ранжирования и принятия решений с вероятностными оценками.

Подходит для: ответы на вопросы по диаграммам и инфографике · извлечение и интерпретация сведений из документов на изображениях · ранжирование новостей и поисковых результатов по релевантности

Дообученная на базе Llama 3.3 70B модель для диалоговых агентов, которые выбирают инструменты и вызывают функции в многошаговых сценариях.

Подходит для: выбор инструмента по запросу пользователя · вызов функций из диалогового ассистента · многошаговая автоматизация рабочих процессов

Компактная дообученная Qwen2.5 модель для локальных экспериментов по выбору действий и генерации текста в игровых и пространственных задачах.

Подходит для: выбор допустимого хода в Connect4 · оценка шахматных действий из заданного списка · выбор направления в Sokoban и 2048

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для более эффективных рассуждений, программирования, диалогов и агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода · выполнение многошаговых задач через терминал · создание программных прототипов по текстовому описанию

Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

PlayJev — дообученная мультимодальная модель для выбора ходов в небольших играх по кадру экрана и списку допустимых действий.

Подходит для: выбор хода в браузерной игре по скриншоту · управление игрой из набора допустимых действий · оценка вероятностей игровых ходов за один проход модели

Экспериментальная дообученная модель Together AI для выбора одного варианта в структурированных задачах принятия решений.

Подходит для: выбор одного действия из списка по текущему состоянию · применение заданной политики к структурированному сценарию · классификация ситуации через выбор одного из вариантов

Открытая мультимодальная модель Qwen с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.

Подходит для: написание и изменение кода в репозитории · анализ структуры проекта и поиск причин ошибок · создание веб-интерфейсов по описанию

Компактная гибридная MoE-модель inclusionAI для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с возможностью локального запуска.

Подходит для: диалоговый ассистент с режимом многошаговых рассуждений · генерация и объяснение программного кода · решение математических задач

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

JEV-27B — дообученная модель AutoTrust для классификации, выбора вариантов и генерации ответов с режимом калиброванных вероятностей.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям · выбор наиболее подходящего варианта из списка · ранжирование результатов поиска по релевантности

Qwen3-4B — языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и многоязычных задач.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога · решение логических и математических задач · генерация и объяснение программного кода

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

JevK5 — дообученная на базе Qwen3.5-4B модель, которая оценивает вероятности заданных вариантов для вопросов выбора, «да/нет» и оценки.

Подходит для: маршрутизация обращений клиентов по командам · классификация запроса по заданным категориям · выбор действия на основе описания состояния

Англоязычный cross-encoder для оценки релевантности пар «поисковый запрос — текст» и переранжирования результатов поиска.

Подходит для: Переранжирование фрагментов, найденных поисковой системой · Оценка релевантности документов запросу · Сортировка результатов ElasticSearch по соответствию запросу

Предобученный Vision Transformer Google для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по 1000 классам ImageNet · Извлечение признаков изображений для downstream-задач · Дообучение классификатора на собственном наборе размеченных изображений

Набор моделей Whisper в формате Core ML для локального распознавания речи и транскрибации на устройствах Apple Silicon.

Подходит для: локальная транскрибация аудиозаписей на устройствах Apple · преобразование речи в текст в приложениях для Apple Silicon · распознавание речи без отправки аудио на сервер

Дообученная языковая модель Qwen3 на 14 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода и многоязычного текста.

Подходит для: ответы на вопросы и многошаговые диалоги · решение математических и логических задач · генерация и объяснение программного кода

Компактная англоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений

Компактная англоязычная авторегрессионная модель OpenAI для генерации продолжения текста по промпту.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по началу фразы · генерация черновиков и примеров текста · эксперименты с авторегрессионной генерацией

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

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

CLAP от LAION сопоставляет аудио с текстовыми описаниями для классификации звуков без примеров и поиска аудио по тексту.

Подходит для: классификация звуков по заданным текстовым меткам без дообучения · поиск аудиозаписей по текстовому описанию · сопоставление звука с набором возможных описаний