Модель распознаёт маратхи в аудио и преобразует речь в текст.

Подходит для: транскрибирование записей на маратхи · создание субтитров для речи на маратхи · распознавание маратхи в аудиозаписях с частотой 16 кГц

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

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

Компактная многоязычная модель Google на базе T5 для дообучения под задачи преобразования текста в текст.

Подходит для: дообучение для суммаризации документов · создание модели перевода между языками · адаптация для ответов на вопросы по тексту

Предварительно обученная на C4 англоязычная модель T5 XXL, которую дообучают для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и других NLP-задач.

Подходит для: дообучение модели для суммаризации документов · создание системы ответов на вопросы по тексту · адаптация модели для классификации текста

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

Многоязычная модель Google семейства T5, предварительно обученная преобразовывать текст в текст и предназначенная для дообучения под прикладные NLP-задачи.

Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации текстов · создание модели ответов на вопросы по тексту

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

Мультимодальная модель AI Singapore на основе Qwen3.6-27B для диалога, рассуждений и работы с изображениями на английском и языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы на языках Юго-Восточной Азии · перевод между английским и языками региона · суммаризация документов на поддерживаемых языках

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

Многоязычная модель Google на 1,9 млрд параметров, предварительно обученная преобразовывать текст в текст и предназначенная для дообучения под задачи NLP на 101 языке.

Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации текстов · адаптация к ответам на вопросы по тексту

Небольшая предобученная текстово-текстовая модель Google T5 1.1 для дообучения под задачи обработки английского языка.

Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · создание системы ответов на вопросы · дообучение классификатора с текстовым выводом

Базовый англоязычный encoder-decoder-трансформер LED для суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы с входным контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: суммаризация длинных документов · ответы на вопросы по длинному тексту · дообучение для генерации текста с длинным контекстом

Дообученная UkisAI модель Qwen для экономичного рассуждения, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений.

Подходит для: решение задач программирования с агентом · выполнение многошаговых задач в терминале · разработка и отладка программного обеспечения

Англоязычная предварительно обученная модель Google семейства T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста.

Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · дообучение для ответов на вопросы · дообучение для классификации текста

Sarvam-30B — MoE-языковая модель для диалогов, рассуждений и программирования с особым вниманием к индийским языкам.

Подходит для: ведение диалогов на индийских языках · ответы на вопросы на хинди и других индийских языках · генерация и разбор программного кода

Многоязычная модель Google на архитектуре T5, предназначенная для дообучения под задачи генерации текста по тексту.

Подходит для: дообучение для перевода между поддерживаемыми языками · дообучение для суммаризации многоязычных текстов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.

Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

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

Англоязычная модель Google на базе T5 для генерации текста и адаптации к задачам NLP, с улучшенной пригодностью к prompt tuning.

Подходит для: дообучение модели для суммаризации текстов · настройка ответов на вопросы по текстовому контексту · адаптация к классификации текстов

Локальный мультимодальный ассистент SurgeFF на базе Gemma 4 12B для диалогов, рассуждений, кода и анализа текста, изображений, аудио и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалогов с локальным ассистентом · анализ изображений и видеоматериалов · понимание аудиовхода

Базовая языковая модель IBM на 8,2 млрд параметров для генерации текста, суммаризации, извлечения информации и дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: суммаризация документов · классификация текстов · извлечение фактов из текста

Исследовательская языковая модель Microsoft на базе LLaMA 2, дообученная для рассуждений, ответов на вопросы, решения математических задач и суммаризации.

Подходит для: проверка способности небольшой языковой модели рассуждать по заданным данным · ответы на вопросы по предоставленному тексту · решение математических задач в формате zero-shot

Компактная дообученная модель SupraLabs, которая анализирует текстовый запрос и решает, направить ли его локальной малой модели или облачной большой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов между локальной и облачной LLM · оценка сложности пользовательского запроса перед выбором модели · выявление запросов с математикой или программированием