Русскоязычная диалоговая модель на базе Qwen3 для следования инструкциям, генерации текста и вызова инструментов в многошаговых сценариях.

Подходит для: ответы на запросы и ведение диалога на русском языке · выполнение сложных инструкций с заданными ограничениями · вызов инструментов в агентных сценариях

Дообученная мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров для агентного программирования, анализа изображений и решения сложных технических задач.

Подходит для: исследование и изменение незнакомого репозитория кода с помощью инструментов · отладка и планирование многошаговых инженерных задач · анализ длинных технических документов и кодовых баз

Русскоязычная 32-миллиардная модель T-Tech на базе Qwen 2.5 для дальнейшего дообучения и адаптации к задачам генерации текста.

Подходит для: дообучение модели для русскоязычного чат-бота · адаптация генерации текста под инструкции и пользовательские запросы · создание специализированной русскоязычной языковой модели

Англоязычный базовый чекпойнт T5 с архитектурой Deep-Narrow, предназначенный для дообучения под задачи обработки текста.

Подходит для: дообучение для суммаризации английских текстов · настройка для ответов на вопросы по английскому тексту · дообучение для классификации английских текстов

Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.

Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов

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

Потоковая модель распознавания русской речи для транскрибации телефонных разговоров и другого аудио в реальном времени.

Подходит для: транскрибация звонков колл-центра в реальном времени · распознавание речи в телефонных разговорах · потоковая расшифровка аудио с временными метками слов

Русскоязычная дообученная модель Qwen3 для диалога, точного следования инструкциям и вызова инструментов.

Подходит для: ответы на вопросы и общение на русском языке · выполнение сложных инструкций с заданными ограничениями · многошаговая генерация и преобразование текстов

Русскоязычная дообученная модель Qwen3 с 29,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений, ответов на вопросы и программирования.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на русском языке · решение задач, требующих пошаговых рассуждений · генерация и объяснение программного кода

ResNet-T из timm — компактная сверточная модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение классов ImageNet для фотографии · извлечение карт признаков изображения

Русскоязычная модель на базе Qwen 2.5 для дальнейшего дообучения и создания текстовых помощников.

Подходит для: дообучение русскоязычной языковой модели · создание русскоязычного чат-бота после дополнительной настройки · адаптация модели к инструкциям и предпочтениям пользователей

Модель T5 на 123,8 млн параметров, вероятно предназначенная для генерации фактических описаний сцен и отношений между объектами.

Подходит для: генерация описаний отношений между объектами на сцене · формирование фактического текстового описания сцены · преобразование текстовых последовательностей в текст

Мультимодальная модель на 9,65 млрд параметров для агентного программирования, длинного контекста и сложных рассуждений по тексту и изображениям.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в незнакомом репозитории с использованием инструментов · анализ больших кодовых баз и технической документации · планирование многошаговых инженерных задач

Мультимодальная модель Jina AI для многоязычного поиска по визуальным документам и их содержимому.

Подходит для: поиск документов по текстовому запросу · поиск визуально похожих страниц документов · многоязычный поиск по коллекции документов

Мультимодальная модель OpenThai на базе Qwen3.8-27B для распознавания тайских документов, ответов на вопросы по изображениям и общения на тайском и английском языках.

Подходит для: распознавание тайского печатного текста на сканах документов · транскрипция тайского рукописного текста · извлечение текста и структуры страницы в Markdown или JSON

Модель Typhoon AI для быстрого потокового распознавания тайской речи на CPU.

Подходит для: потоковая транскрибация тайской речи в реальном времени · распознавание тайских телефонных разговоров · локальный ASR-сервис для обработки чувствительных аудиозаписей

TIPO-500M-ft — компактная модель LLaMA для расширения и оптимизации текстовых промптов перед генерацией изображений.

Подходит для: расширение короткого запроса для генератора изображений · уточнение описания сцены перед генерацией в Stable Diffusion · подготовка промптов для ComfyUI

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Исследовательская многоязычная модель TokSuite с токенизатором Tekken для генерации текста и изучения устойчивости токенизации.

Подходит для: сравнение влияния токенизаторов на поведение языковых моделей · бенчмаркинг устойчивости к опечаткам и шуму ввода · анализ токенизации многоязычного текста

Предобученная байтовая модель Google семейства T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста, особенно устойчивого к шуму.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · обработка опечаток и других искажений в тексте · преобразование текста для многоязычных приложений

TIPO-500M — модель LLaMA от KBlueLeaf, которая дополняет и улучшает текстовые промпты для генераторов изображений.

Подходит для: расширение короткого промпта для генерации изображения · дополнение неполного описания сцены · подготовка промптов для Stable Diffusion

Англоязычная модель Google на архитектуре T5 с разреженной смесью экспертов, предназначенная для исследований и дообучения задач преобразования текста.

Подходит для: дообучение англоязычной модели для преобразования текста · эксперименты с архитектурой Mixture of Experts · исследование масштабирования и маршрутизации экспертов в языковых моделях

T5LA — экспериментальная модель на базе T5, обученная предсказывать несколько будущих токенов для приближённого ранжирования текстовых продолжений.

Подходит для: Приближённое ранжирование возможных текстовых ответов по вероятности токенов · Оценка правдоподобия продолжений по заданному контексту · Эксперименты с предсказанием нескольких будущих токенов в языковой модели

T5LAA2 — компактная предобученная модель семейства T5LA для генерации текста и исследований интерактивных текстовых игр.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предсказанием текста в интерактивных играх · изучение механизмов lookahead в языковых моделях