Модель находит акронимы и их расшифровки в английском тексте, размечая короткие и длинные формы сущностей.

Подходит для: поиск акронимов в английских документах · сопоставление кратких форм с их расшифровками · извлечение терминов и сокращений из научных текстов

Многоязычный реранкер на базе Qwen3, который оценивает релевантность текстовых кандидатов запросу для улучшения поиска и RAG.

Подходит для: переупорядочивание документов по релевантности запросу · повышение качества поиска по внутренней базе знаний · отбор контекстных фрагментов для RAG-системы

Многоязычная модель NER на базе SpanMarker и multilingual BERT для поиска имен, организаций, мест и других сущностей в тексте.

Подходит для: извлечение имен людей из текста · поиск организаций и компаний в документах · распознавание географических названий

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

Англоязычный Cross Encoder на базе ModernBERT-large оценивает релевантность пар текстов для переранжирования поисковой выдачи и семантического поиска.

Подходит для: переранжирование кандидатов ответа на английский вопрос · сортировка документов по релевантности поисковому запросу · выбор наиболее подходящих фрагментов для системы семантического поиска

Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · сравнение смысловой близости двух текстов · кластеризация текстов по смыслу

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

Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · поиск похожих текстов · сравнение семантического сходства предложений

Англоязычная SetFit-модель фильтрует кандидатов аспектов в отзывах о ресторанах для конвейера анализа тональности по аспектам.

Подходит для: отбор упоминаний еды как аспектов в ресторанных отзывах · отбор упоминаний персонала как аспектов в ресторанных отзывах · фильтрация кандидатов аспектов перед классификацией тональности

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Компактная англоязычная SetFit-модель определяет тональность найденных аспектов в отзывах о ресторанах.

Подходит для: Определение тональности упоминания еды в ресторанном отзыве · Классификация оценки обслуживания по найденному аспекту · Разметка аспектов ресторанных отзывов на положительные, отрицательные, нейтральные и конфликтные

Модель SpanMarker на базе bert-base-cased извлекает именованные сущности из английского текста и классифицирует их по категориям FewNERD.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из английских текстов · классификация упоминаний людей, организаций и произведений · разметка сущностей в новостях и статьях

Производная модели Timegravity/tamil-lm-2b-base. Базовая мультимодальная модель Timegravity, адаптированная к тамильскому языку для экспериментов и дальнейшей настройки.

Подходит для: эксперименты по адаптации небольших языковых моделей к тамильскому · продолжение обучения модели на тамильских текстах · исследование токенизации тамильского языка и Tanglish

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Мультиязычный реранкер на базе Qwen3, который оценивает релевантность документов или других текстовых кандидатов запросу и сортирует их.

Подходит для: переранжирование документов в поисковой выдаче · выбор наиболее релевантных фрагментов для RAG · ранжирование результатов поиска по коду

Многоязычный реранкер на 0,6 млрд параметров, который оценивает соответствие текстов запросу и сортирует результаты поиска.

Подходит для: переранжирование документов в RAG-системе · сортировка результатов веб-поиска по релевантности запросу · поиск по текстам на разных языках

Англоязычный SPLADE-энкодер на базе ModernBERT для семантического поиска и разреженного извлечения текстов.

Подходит для: поиск релевантных фрагментов по вопросу · семантический поиск по коллекции документов · разреженное ранжирование текстовых документов

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

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

Мультимодальная производная Gemma 4 для изучения поведения отказов и оценки следования текстовым и графическим инструкциям.

Подходит для: изучение избыточных отказов языковых моделей · оценка отказов в ответ на мультимодальные инструкции · проверка устойчивости следования инструкциям с изображениями

MoA-100M — экспериментальная авторегрессионная модель на архитектуре со смешанными метрическими механизмами внимания для генерации текста.

Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование метрического внимания в языковых моделях · генерация и продолжение коротких текстов

Англоязычный ModernBERT Cross-Encoder для оценки релевантности пар «запрос — документ» и переранжирования поисковой выдачи.

Подходит для: переранжирование документов по поисковому запросу · сортировка результатов веб-поиска по релевантности · ранжирование фрагментов для семантического поиска

Мультимодальная модель Tesslate на базе Gemma 3 27B IT для рассуждений, программирования и диалоговой работы с текстом и изображениями.

Подходит для: решение математических задач с пояснениями · поиск ошибок и помощь с программным кодом · ответы на вопросы по изображениям

Производная модели Timegravity/tamil-lm-2b-instruct. Производная модели Timegravity/tamil-lm-2b-base. Базовая мультимодальная модель Timegravity, адаптированная к тамильскому языку для экспериментов и дальнейшей настройки.

Подходит для: эксперименты по адаптации небольших языковых моделей к тамильскому · продолжение обучения модели на тамильских текстах · исследование токенизации тамильского языка и Tanglish