Ava-82M — дообученная на персидских данных компактная модель для преобразования текста на фарси в речь одним голосом.

Подходит для: озвучивание текстов на фарси · создание персидских голосовых подсказок и объявлений · синтез речи для приложений доступности на персидском языке

Энкодер Sentence Transformers для получения векторных представлений персидских текстов и семантического поиска и сравнения.

Подходит для: Семантический поиск по документам на фарси · Сравнение сходства персидских предложений · Поиск перефразировок на фарси

Дообученный персидский Sentence Transformer для получения текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по персидским документам · сравнение персидских предложений по смыслу · поиск перефразировок на персидском языке

Emma-X — дообученная на BridgeV2 модель vision-language-action для планирования и управления роботизированными манипуляциями по изображению и англоязычной инструкции.

Подходит для: выполнение инструкций по перемещению и размещению предметов роботом · планирование многошаговых манипуляций с предметами · выбор точки захвата объекта на изображении

Mann-E Dreams — модель на базе SDXL для быстрой генерации качественных изображений по текстовым описаниям.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · генерация иллюстраций с настройками SDXL · создание изображений с подключёнными LoRA для SDXL 1.0

Дообученный персидский Sentence Transformer для преобразования предложений в векторы и поиска семантически близких текстов.

Подходит для: семантический поиск по персидским документам · сопоставление персидского вопроса с подходящим ответом · оценка смыслового сходства двух персидских текстов

Дообученный персидский энкодер Sentence Transformers для создания эмбеддингов и семантического поиска по предложениям и абзацам.

Подходит для: семантический поиск по документам на персидском языке · ранжирование персидских текстов по смысловому сходству · поиск похожих предложений и абзацев

Персидско-английская модель классификации на базе Qwen3.5, которая оценивает текстовые записи по заданным вопросам и возвращает вероятности вариантов ответа.

Подходит для: маршрутизация обращений в службу поддержки по намерению · модерация персидских пользовательских сообщений · определение тональности отзывов о товарах и еде

Дообученная модель Qwen2 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на открытые вопросы в диалоге · генерация продолжений беседы · создание текстового чат-бота