Дообученная на Animagine XL 3.1 модель для генерации аниме-иллюстраций в эстетике Blue Archive по текстовым запросам.
Подходит для: создание фан-арта по Blue Archive · генерация персонажей Blue Archive в стиле аниме · создание аниме-иллюстраций по текстовому описанию
Дообученная на Kivotos XL 2.0 модель Stable Diffusion XL для создания стилизованных аниме-иллюстраций по текстовым запросам.
Подходит для: создание аниме-персонажей по текстовому описанию · генерация иллюстраций в эстетике Pixiv · создание артов с чёткими контурами и проработанной анатомией
Дообученная на Animagine XL 3.1 модель SDXL для генерации аниме-изображений виртуальных ютуберов по текстовым запросам.
Подходит для: создание аниме-иллюстраций виртуальных ютуберов · генерация изображений персонажей по текстовому описанию · создание фан-арта в стилистике виртуальных ютуберов
YOYO-V3 — объединённая разговорная MoE-модель Qwen3 для инструкций, рассуждений, программирования и вызова инструментов с контекстом до 1 010 000 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы и выполнение инструкций в диалоге · генерация и объяснение программного кода · решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями
Производная модели jinaai/jina-embeddings-v2-small-en. Компактная англоязычная модель Jina AI преобразует текст, включая длинные документы, в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и RAG.
Подходит для: семантический поиск по длинным англоязычным документам · поиск фрагментов для RAG-системы · сравнение смысловой близости предложений
Объединённая MoE-модель Qwen3 для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов с контекстом до 262 144 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация текстов на английском и китайском
Англоязычная модель Sao10K на базе Llama 3 для генерации ролевых диалогов и ответов персонажей.
Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · интерактивные текстовые истории · генерация ответов персонажа по заданному сценарию
Объединённая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с длинным контекстом.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · создание и продолжение текста · ответы на длинные текстовые запросы
Дообученная на Animagine XL 3.1 диффузионная модель для создания аниме-иллюстраций в стиле Blue Archive по текстовым запросам.
Подходит для: создание фан-арта персонажей Blue Archive по текстовому описанию · генерация аниме-портретов и иллюстраций · подбор композиции и эстетики изображения с помощью тегов качества и рейтинга
Объединённая модель Qwen3 MoE для диалогов, рассуждений, генерации кода и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на пользовательские вопросы в диалоге · выполнение инструкций на естественном языке · генерация и объяснение кода
Объединённая 14-миллиардная модель семейства Qwen2 для генерации текста, диалогов и структурированных ответов с заявленным контекстом до 1 010 000 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · ведение диалога с пользователем · подготовка структурированных ответов
Объединённая YOYO-AI модель Qwen3 MoE для диалогов, генерации текста, выполнения инструкций и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговый помощник на английском или китайском · генерация текстовых ответов по инструкциям · вызов инструментов из диалогового приложения
Объединённая методом сшивания MoE-модель Qwen3 для диалогов, генерации текста с рассуждениями и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация текста с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы в длинном контексте
Объединённая MoE-модель Qwen3 для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение пользовательских инструкций · генерация и продолжение текста
Диалоговая MoE-модель Qwen3 с автоматическим выбором краткого или более глубокого рассуждения для генерации ответов и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на простые и сложные вопросы с соответствующей глубиной рассуждения · диалоговый помощник для выполнения текстовых инструкций · генерация развёрнутых объяснений и решений
Объединённая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для диалогов, генерации текста и следования инструкциям с контекстом около миллиона токенов.
Подходит для: диалоговые ответы на пользовательские запросы · генерация и продолжение текста · выполнение инструкций и форматирование ответов
Слитая 7,5-миллиардная модель на базе Llama для генерации текста, диалогов и ролевого взаимодействия с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: ведение диалогов с чат-ботом · генерация продолжения художественного текста · ролевое взаимодействие с персонажами
Объединённая 14-миллиардная языковая модель на базе Qwen2.5 для диалогов, генерации текста, кода и рассуждений с контекстом до 1 010 000 токенов.
Подходит для: диалоговые ответы на пользовательские запросы · генерация и редактирование программного кода · рассуждения и решение многошаговых задач
Слитая 14-миллиардная модель Qwen2.5 для диалогов, генерации текста, ролевых сценариев и творческого письма.
Подходит для: ведение диалогов и ответы на инструкции · создание художественных текстов и ролевые сценарии · генерация текста с длинным контекстом
Объединённая MoE-модель Qwen3 для диалога, рассуждений и программирования с длинным контекстом и вызовом инструментов.
Подходит для: генерация и объяснение кода · ответы на вопросы по длинному контексту · диалог с моделью для решения задач
Объединённая 32-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и кода, анализа программ и построения кодовых агентов.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · анализ и объяснение фрагментов кода · помощь в написании и исправлении программ
Слитая 14-миллиардная диалоговая модель Qwen2 для генерации текста, выполнения инструкций, программирования и рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация и объяснение кода
YOYO-O1-14B-V2 — объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалога, программирования, логических задач и творческой генерации текста.
Подходит для: написание и отладка кода · ответы на вопросы в диалоге · решение логических и STEM-задач