Текстовая MoE-модель Liquid AI для рассуждающих агентов, вызова инструментов и локального использования с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: создание локальных агентов с вызовом инструментов · многошаговое рассуждение и следование инструкциям · работа с длинными текстовыми контекстами
Fish Audio Drama 3 — многоязычная модель синтеза речи с несколькими персонажами, клонированием голоса и потоковой генерацией длинных текстов.
Подходит для: озвучивание диалогов с несколькими персонажами · создание длинных аудиоматериалов из текста · клонирование голоса по референсной записи
Indra OCR от Datalab — компактная модель для быстрого распознавания печатного текста и структуры PDF и изображений с выводом в Markdown, текстовом или JSON-формате.
Подходит для: извлечение текста из сканированных PDF · распознавание текста на изображениях и сканах · преобразование документов в Markdown или обычный текст
OmniVoice — многоязычная модель преобразования текста в речь с клонированием голоса и настройкой его характеристик.
Подходит для: озвучивание текста на разных языках · клонирование голоса по короткой аудиозаписи · создание голоса по заданным характеристикам
Многоязычная модель OpenBMB для синтеза речи, создания голосов по описанию и клонирования голоса с управлением стилем.
Подходит для: озвучивание текста на русском и других поддерживаемых языках · создание уникального голоса по текстовому описанию · клонирование голоса по короткой аудиозаписи
Базовая разреженная текстовая MoE-модель Liquid AI с контекстом 131 тыс. токенов для дальнейшего дообучения под языковые и предметные задачи.
Подходит для: дообучение ассистента на закрытых корпоративных данных · создание японскоязычного или другого языкового ассистента · адаптация языковой модели для медицинской предметной области
Мультиязычная модель OpenAI для транскрибирования речи и перевода аудио на английский язык.
Подходит для: транскрибирование русскоязычных аудиозаписей · расшифровка интервью и лекций · распознавание речи в аудио с фоновым шумом или акцентами
Мультимодальный реранкер NVIDIA, который оценивает релевантность текстовых и визуальных документов запросу для улучшения поиска и RAG.
Подходит для: переранжирование найденных текстовых документов по запросу · поиск релевантных страниц документов по текстовому запросу · ранжирование страниц с таблицами, диаграммами и инфографикой
Многоязычная модель Resemble AI для синтеза выразительной речи из текста и клонирования голоса по аудиообразцу.
Подходит для: озвучивание текста на нескольких языках · клонирование голоса для озвучивания роликов и игр · локализация аудиоконтента с сохранением сходства голоса
Конверсия Whisper small в формат CTranslate2 для распознавания речи из аудио, в том числе с помощью faster-whisper.
Подходит для: транскрибация русскоязычных аудиозаписей · расшифровка многоязычных интервью и встреч · преобразование аудио в текст в приложениях на CTranslate2
Многоязычная модель FunAudioLLM для потокового синтеза речи, управления произношением и клонирования голоса по образцу.
Подходит для: озвучивание текста на русском и других поддерживаемых языках · потоковая генерация речи с низкой задержкой · клонирование голоса по аудиообразцу
Мультимодальная модель NVIDIA кодирует текст и изображения документов в векторы для многоязычного семантического поиска и RAG.
Подходит для: поиск по сканам страниц документов по текстовому запросу · поиск по таблицам, графикам и инфографике в документах · семантический поиск по текстовым фрагментам на нескольких языках
Дообученная мультимодальная Qwen3.5-9B для локальной генерации кода, отладки и агентной разработки с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в коде · разработка с помощью инструментов
Мультиязычная модель Snowflake для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска по документам.
Подходит для: семантический поиск документов на нескольких языках · поиск релевантных фрагментов для RAG · сопоставление поискового запроса с документами
Модель на базе Wav2Vec2 для преобразования русской речи в текст.
Подходит для: транскрибация русских аудиозаписей · распознавание речи в голосовых сообщениях · автоматическая расшифровка записей интервью
Мультиязычная модель Mistral AI для потоковой транскрипции речи с низкой задержкой.
Подходит для: транскрипция речи в прямом эфире · субтитры для потокового аудио · распознавание речи в веб-приложениях
Конверсия Whisper large-v3 в формат CTranslate2 для многоязычного распознавания речи, в том числе через faster-whisper.
Подходит для: расшифровка аудиозаписей на русском языке · транскрибирование интервью и совещаний · распознавание речи в подкастах и видео
Конвертированная в CTranslate2 многоязычная модель Whisper medium для распознавания речи и транскрибирования аудио.
Подходит для: транскрибирование русской речи из аудиозаписей · распознавание речи в подкастах и интервью · создание субтитров по аудио
Текстовая MoE-модель Liquid AI, дообученная Unsloth для рассуждений, вызова инструментов и локальных агентных задач с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: создание локального агента с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач с рассуждением · автоматизация действий в агентных средах
MixLID — мультиязычная модель для определения языка отдельных токенов и языковых фрагментов в смешанном тексте.
Подходит для: определение языка каждого фрагмента в тексте со смешением языков · поиск и разметка иностранных выражений внутри документа · фильтрация многоязычных корпусов по целевому языку
MLX-версия многоязычной модели NVIDIA Parakeet-TDT-0.6B-v3 для распознавания речи и транскрибации аудио.
Подходит для: транскрибация аудиозаписей на поддерживаемых языках · преобразование русской речи в текст · распознавание речи в диктовке
Ultravox v0.5 — речевая языковая модель Fixie.ai, которая понимает аудио и текст и генерирует текст для голосовых агентов, анализа речи и перевода.
Подходит для: создание голосового агента, отвечающего на голосовые сообщения · транскрибирование речи в текст · анализ содержания spoken audio
GlotLID — модель fastText для определения языка текста среди более чем 2100 меток, включая варианты письменности.
Подходит для: определение языка входящего текста · маршрутизация сообщений в многоязычной системе · разметка языков в текстовом корпусе
Многоязычная модель DeBERTa V3, дообученная на SQuAD 2.0 для извлечения ответов на вопросы из заданного текста.
Подходит для: поиск ответа на вопрос в статье или документе · извлечение фактов из предоставленного контекста · ответы на вопросы по многоязычным текстам