/ Профессии
Универсальные способности и операции

I.7Речь, диалоги и встречи

В разделе собраны самостоятельные задачи, где AI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты. Для каждого пункта отдельно указаны механизм, входы, результат и способ проверки.

АудиоТекст
AI-задач
17
в этой профессии
Подходящих моделей
26 923
по типу задач и модальности
Категория
I. Универсальные способности
Основные типы
АудиоТекст

Рекомендованные модели

26 923 модели
Загрузки
Лайки
Дата выхода
5 911–5 940 из 26 923
unconst
Affine-5czsc2fc98-r368-offline-dpo-long-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r368-offline-dpo-long-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

140авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r37-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r37-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

140авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r384-offline-dpo-hialpha-hirank-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r384-offline-dpo-hialpha-hirank-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

120авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r39-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r39-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

160авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r439-online-dpo-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r439-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

100авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r447-online-dpo-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r447-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

230авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r448-online-dpo-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r448-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

230авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r452-online-dpo-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r452-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

110авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r480-offline-dpo-hialpha-hirank-longctx-extrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r480-offline-dpo-hialpha-hirank-longctx-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

260авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r483-offline-dpo-hialpha-hibeta-extrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r483-offline-dpo-hialpha-hibeta-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

110авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r491-offline-dpo-hialpha-midrank-midextrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r491-offline-dpo-hialpha-midrank-midextrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

150авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r493-sbsv5-offline-dpo-hialpha-midrank-extrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r493-sbsv5-offline-dpo-hialpha-midrank-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

100авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r498-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-softctx-extrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r498-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-softctx-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

160авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r503-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-longctx-extrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r503-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-longctx-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

120авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r515-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-softctx-ultraextrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r515-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-softctx-ultraextrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

350авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r516-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-softctx-ultraextrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r516-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-softctx-ultraextrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

100авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r518-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-longctx-ultraextrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r518-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-longctx-ultraextrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

180авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r520-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-ultraextrasteps-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r520-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-ultraextrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

90авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r558-r252-odpo-midrank-midctx-extra-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r558-r252-odpo-midrank-midctx-extra-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

120авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r560-r252-odpo-hirank-longctx-extra-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r560-r252-odpo-hirank-longctx-extra-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

150авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r561-r252-odpo-hirank-softctx-midextra-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r561-r252-odpo-hirank-softctx-midextra-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

200авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
unconst
Affine-5czsc2fc98-r562-r252-odpo-midrank-softctx-midextra-merged

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r562-r252-odpo-midrank-softctx-midextra-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

100авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
goal612
Affine-UC-dpo-merged

Карточка модели goal612/Affine-UC-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

200авг. 2026ctx262.1K
texthugging-face
tencent
AuK

AuK — базовая модель Tencent для генерации и редактирования речи с 1,5 млрд параметров. Она использует диффузионный трансформер и единый интерфейс инструкций на естественном языке. Для работы модели отдельно загружаются MLLM-энкодер Qwen2.5-Omni-3B и VAE. Модель предназначена для синтеза речи по тексту, в том числе zero-shot и по инструкциям, а также для редактирования речевого содержимого и акустических характеристик, улучшения речи и разделения источников. Вариант AuK-Flash — отдельная дистиллированная модель для быстрого вывода за четыре шага; этот репозиторий содержит базовую AuK. В метаданных указан формат safetensors и лицензия MIT. Данные не уточняют поддерживаемые естественные языки, длину контекста или ограничения качества; возможности модели зависят от внешних компонентов, загружаемых при запуске.

2.5K391авг. 2026
textaudiomithugging-face
Danielbrdz
Barcenas-6b

Barcenas-6b — разговорная языковая модель, созданная разработчиком Danielbrdz на основе Deci/DeciLM-6b-instruct и дообученная на дополнительном наборе данных для улучшения режима чата. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 4096 токенов. В метаданных указан английский язык и лицензия Llama 2. Карточка не описывает состав обучающего набора данных или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами общего диалогового применения оценить нельзя.

1571сент. 2023ctx4.1K
textllama2hugging-face
AdamG012
chat-opt-1.3b-rlhf-actor-ema-deepspeed

ChatGPT OPT 1.3B Actor EMA — разговорная языковая модель, созданная AdamG012 на базе OPT и обученная с применением supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). В репозитории представлены итоговые веса actor EMA, полученные с использованием DeepSpeed Chat; в метаданных указаны 1,7 млрд параметров, архитектура OPTForCausalLM и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалогах и выполнения инструкций на английском языке. При обучении использовались наборы предпочтений и сравнений ответов, включая HH-RLHF, WebGPT Comparisons и SHP. В README автор отмечает, что EMA-вариант призван улучшить качество разговорных ответов; независимые оценки качества не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

358апр. 2023ctx2K
textapache-2.0hugging-face
SpeederX
DeepSeek-V4-Flash-0731-IQ2XXS-Q2K-EM-GGUF

Это экспериментальная перепаковка DeepSeek-V4-Flash-0731 в формате GGUF, подготовленная SpeederX для Siliang Engine. Архитектура DeepSeek-V4, логические веса и исходная смешанная квантизация не изменялись: тензоры экспертов Mixture-of-Experts перестроены в Siliang-специфичную компоновку expert-major, чтобы считывать веса каждого эксперта более последовательно. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с DeepSeek-V4-Flash-0731. Для запуска требуется Siliang Engine версии 0.1.1 или совместимее; ускоренный путь в экспериментальном выпуске доступен на Windows, требует включённого memory mapping и поддерживает один активный контекст на процесс. Автор сообщает о снижении числа операций чтения и приросте скорости в конкретном тесте, но результат зависит от оборудования и условий памяти и не гарантируется. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

661авг. 2026
textmithugging-face
laion
delphi-3e18-p50m50-k0p20-lr83-a003-wc386k_lr1e5-sft

Модель laion/delphi-3e18-p50m50-k0p20-lr83-a003-wc386k_lr1e5-sft — диалоговая языковая модель для генерации текста, обученная с нуля на наборах данных wildchat_386k и delphi_warmup. Она основана на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит около 315,9 млн параметров; указанная длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для чата и генерации текста по запросу. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о целевом применении. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

90июнь 2026ctx4.1K
textotherhugging-face
mradermacher
Discord-Micae-Hermes-3-3B-abliterated-i1-GGUF

Discord-Micae-Hermes-3-3B-abliterated-i1-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели Discord-Micae-Hermes-3-3B-abliterated, разработанной huehui и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель основана на архитектуре семейства Llama 3, содержит около 3 млрд параметров и распространяется как causal language model с поддержкой инструкций и диалогового взаимодействия. Модель предназначена для генерации текста, чат-сценариев и разговорного общения. Она дообучена на наборе данных mookiezi/Discord-OpenMicae, поэтому ориентирована прежде всего на неформальные диалоги и conversational AI. В карточке указаны английский язык, текстовая модальность и шаблон ChatML; сведения о размере контекстного окна отсутствуют. Доступно множество вариантов квантизации, включая IQ- и Q-серии, с размером файлов примерно от 1,0 до 2,2 ГБ в представленной части списка. Это позволяет запускать модель на устройствах с ограниченными ресурсами, однако степень квантизации влияет на качество: для некоторых вариантов прямо отмечены низкое качество, а варианты i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S обозначены как рекомендуемые с точки зрения скорости, размера и качества. Ограничения включают ориентацию на английский язык, отсутствие мультимодальности и возможное снижение качества в сильно квантизированных версиях. Лицензия модели — MIT.

4803авг. 2025
textmithugging-face
MeghanaKap
flowtts_naija_full_ft_v2

Модель MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2 разработана MeghanaKap и представляет собой дообученную версию YatharthS/MiraTTS на архитектуре Qwen2. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 505,8 млн параметров с контекстом до 32 768 токенов, опубликованная в формате Safetensors. В метаданных заявлена задача генерации текста и возможность диалогового взаимодействия; карточка сообщает, что обучение выполнялось с использованием Unsloth. Модель предназначена для генерации текста в сценариях диалога. Карточка не описывает конкретную специализацию или подтверждённые языковые возможности помимо английского языка, указанного в метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

430сент. 2026ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face

Задачи профессии

17 задач
105Преобразование речи в текст. — AI преобразует аудиосигнал в текст, учитывая шум, акцент, темп речи и профессиональную лексику. Результат содержит стенограмму с таймкодами, знаками препинания и пометками фрагментов с низкой уверенностью. Качество оценивают по word error rate и отдельно проверяют имена, числа, термины и участки с перекрывающейся речью.
106Разделение записи по говорящим. — Для этой задачи система сравнивает объект с примерами и правилами классов, после чего назначает метку и выделяет сомнительные случаи. Предметная логика: распознаёт речь, разделяет участников и связывает реплики с темами, решениями и действиями. Рабочие входы: аудиопоток, потоковая речь, контекст диалога, роли участников и повестка встречи. Формат результата: результат «Разделение записи по говорящим» в виде метки, класса, ранга или тематического слоя с уверенностью и объясняющими признаками. Критерии приёмки: по матрице ошибок, калибровке уверенности и отдельному анализу пограничных классов; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
107Определение границ реплик и смены тем. — Практическая реализация: AI последовательно исключает несовместимые варианты и фиксирует признаки, на которых основан итог. Предметная логика: распознаёт речь, разделяет участников и связывает реплики с темами, решениями и действиями. Входной контекст включает аудиопоток, контекст диалога, роли участников, повестка встречи и аудиозаписи. Формат результата: установленное значение или вариант по задаче «Определение границ реплик и смены тем» с оценкой уверенности и основаниями решения. Ошибки выявляют по точности относительно эталона, калибровке уверенности и разбору случаев, где источники расходятся; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
108Восстановление плохо слышимых слов по контексту. — Механизм: AI преобразует исходный материал по заданным правилам, сохраняя смысл, структуру и критически важные детали. Исходные данные: роли участников, повестка встречи, аудиозаписи и потоковая речь. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Восстановление плохо слышимых слов по контексту» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Проверка: сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
109Создание протокола встречи. — AI превращает запись встречи в структурированный протокол: выделяет темы, решения, аргументы, поручения, сроки и ответственных и связывает каждый пункт с таймкодом. На вход поступают запись, повестка и список участников. На выходе — редактируемый протокол и список действий; участники подтверждают спорные формулировки и ответственность за решения.
110Выделение решений, поручений, сроков и ответственных. — Для этой задачи система выделяет сущности, числа и отношения, нормализует формат и формирует машиночитаемую запись. Рабочие входы: аудиозаписи, потоковая речь, контекст диалога и роли участников. Формат результата: структурированные данные, полученные в рамках «Выделение решений, поручений, сроков и ответственных», с нормализованными значениями и ссылками на исходные фрагменты. Критерии приёмки: посимвольной или пополевой сверкой с оригиналом и проверкой обязательных полей; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
111Определение вопросов, оставшихся без ответа. — Практическая реализация: AI сопоставляет наблюдаемые признаки с критериями и устанавливает требуемое значение, состояние или вариант. Входной контекст включает потоковая речь, контекст диалога, роли участников и повестка встречи. Формат результата: установленное значение или вариант по задаче «Определение вопросов, оставшихся без ответа» с оценкой уверенности и основаниями решения. Ошибки выявляют по точности относительно эталона, калибровке уверенности и разбору случаев, где источники расходятся; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
112Сводка позиции каждого участника дискуссии. — Механизм: AI собирает содержание и структуру из заданных ограничений, затем формирует несколько вариантов для выбора и доработки. Исходные данные: контекст диалога, роли участников, повестка встречи и аудиозаписи. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Сводка позиции каждого участника дискуссии», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — разговорный артефакт. Проверка: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
113Поиск нужного момента внутри длинной аудиозаписи. — AI обходит разрешённые источники, объединяет найденное и отсеивает нерелевантные либо дублирующиеся результаты. Предметная логика: работает одновременно со спектральной структурой, ритмом и временной динамикой сигнала. К исходным данным относятся аудиодорожки, роли участников, повестка встречи, аудиозаписи и потоковая речь. Формат результата: ранжированный список кандидатов по задаче «Поиск нужного момента внутри длинной аудиозаписи» со ссылками на источники, оценкой соответствия и фрагментами подтверждения. Надёжность оценивают по релевантности, полноте, отсутствию недопустимых источников и точности ссылок на подтверждение; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
114Оценка соблюдения сценария разговора. — Для этой задачи система собирает относящиеся к объекту показатели, приводит их к сопоставимому виду и рассчитывает оценку по явным критериям. Предметная логика: распознаёт речь, разделяет участников и связывает реплики с темами, решениями и действиями. Рабочие входы: аудиопоток, повестка встречи, аудиозаписи, потоковая речь и контекст диалога. Формат результата: оценка по задаче «Оценка соблюдения сценария разговора» в числовой или категориальной форме с расшифровкой факторов, допущений и неопределённости. Критерии приёмки: сверкой с экспертными оценками или фактическими исходами, а также анализом чувствительности к входным данным; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
115Определение намерения, темы и срочности обращения. — Практическая реализация: AI объединяет несколько источников свидетельств и выбирает наиболее обоснованное определение с оценкой уверенности. Входной контекст включает аудиозаписи, потоковая речь, контекст диалога и роли участников. Формат результата: установленное значение или вариант по задаче «Определение намерения, темы и срочности обращения» с оценкой уверенности и основаниями решения. Ошибки выявляют по точности относительно эталона, калибровке уверенности и разбору случаев, где источники расходятся; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
116Подсказки оператору или участнику разговора в реальном времени. — Механизм: AI объединяет историю, текущую ситуацию и обязательные условия, чтобы предложить следующий наиболее обоснованный шаг. Предметная логика: распознаёт речь, разделяет участников и связывает реплики с темами, решениями и действиями. Исходные данные: аудиопоток, потоковая речь, контекст диалога, роли участников и повестка встречи. Формат результата: несколько вариантов для «Подсказки оператору или участнику разговора в реальном времени», ранжированных по полезности, ограничениям и причинам выбора. Проверка: по полезности для пользователя, соблюдению ограничений и качеству результата после принятия рекомендации; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
117Автоматическая генерация последующего письма по итогам разговора. — AI создаёт новый артефакт по требованиям, исходным фактам и примерам, сохраняя возможность последующего редактирования. Предметная логика: распознаёт речь, разделяет участников и связывает реплики с темами, решениями и действиями. К исходным данным относятся аудиопоток, контекст диалога, роли участников, повестка встречи и аудиозаписи. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Автоматическая генерация последующего письма по итогам разговора», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — разговорный артефакт. Надёжность оценивают по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
118Синтез речи из текста. — Для этой задачи система сначала определяет элементы, которые должны сохраниться, затем перестраивает форму представления и отмечает внесённые изменения. Предметная логика: моделирует фонетику, просодию и тембр, сохраняя естественность и разборчивость. Рабочие входы: текст, роли участников, повестка встречи, аудиозаписи и потоковая речь. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Синтез речи из текста» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Критерии приёмки: сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
119Клонирование или персонализация голоса при наличии прав и согласия. — Практическая реализация: AI обновляет персональные настройки по обратной связи и отделяет устойчивые предпочтения от случайного поведения. Предметная логика: оценивает релевантность и полезность вариантов, учитывая разнообразие и долгосрочные цели. Входной контекст включает профиль пользователя, повестка встречи, аудиозаписи, потоковая речь и контекст диалога. Формат результата: адаптированный вариант для «Клонирование или персонализация голоса при наличии прав и согласия» с указанием контекста и факторов, определивших персонализацию. Ошибки выявляют по пользовательской обратной связи, долгосрочной полезности и отсутствию нежелательной дискриминации; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
120Изменение темпа, произношения, акцента или эмоциональной окраски синтезированной речи. — Механизм: AI преобразует исходный материал по заданным правилам, сохраняя смысл, структуру и критически важные детали. Предметная логика: моделирует фонетику, просодию и тембр, сохраняя естественность и разборчивость. Исходные данные: текст, аудиозаписи, потоковая речь, контекст диалога и роли участников. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Изменение темпа, произношения, акцента или эмоциональной окраски синтезированной речи» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Проверка: сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий.
121Создание голосового интерфейса для управления системой. — AI собирает содержание и структуру из заданных ограничений, затем формирует несколько вариантов для выбора и доработки. Предметная логика: моделирует фонетику, просодию и тембр, сохраняя естественность и разборчивость. К исходным данным относятся текст, потоковая речь, контекст диалога, роли участников и повестка встречи. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Создание голосового интерфейса для управления системой», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — разговорный артефакт. Надёжность оценивают по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по точности распознавания, атрибуции реплик, полноте решений и корректности выделенных действий. <a id="section-i-8"></a>

0 моделей