PEERIVOAgents, MCP, models, applications and technologies in one catalog. Owner and license details are updated continuously; unverified conditions are marked.
Owners and publishers: 11274
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой.
Модель получает изображение и вопрос о нём и формирует текстовый ответ. Результат должен опираться на визуальное содержимое; точность чтения мелких деталей и способность выполнять сложные рассуждения требуют проверки на конкретных данных. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель получает изображение и определяет, к какой из обученных категорий оно относится. Результат содержит метку или оценки классов для картинки целиком; набор распознаваемых категорий задаётся обучением и не подразумевает поиск расположения каждого объекта. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель получает изображение и определяет, к какой из обученных категорий оно относится. Результат содержит метку или оценки классов для картинки целиком; набор распознаваемых категорий задаётся обучением и не подразумевает поиск расположения каждого объекта. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель создаёт изображение по текстовому описанию желаемого результата. На вход передаётся описание, на выходе получается картинка; разрешение, стиль, точность следования инструкции и доступные настройки определяются конкретной моделью и способом запуска.
Модель создаёт изображение по текстовому описанию желаемого результата. На вход передаётся описание, на выходе получается картинка; разрешение, стиль, точность следования инструкции и доступные настройки определяются конкретной моделью и способом запуска. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский, корейский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-26B-A4B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель превращает написанный текст в звуковую речь. На вход подаётся текст, на выходе получается аудио с его произнесением; язык, голоса, возможность управлять интонацией или клонировать голос требуют отдельного подтверждения для конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель преобразует текст в числовые представления, которые затем можно передать в поиск, сравнение или другой алгоритм обработки. Результат представляет собой признаки, а не готовый ответ пользователю; способ объединения признаков и расчёта сходства выбирается отдельно. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch, Transformers.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели. В карточке издателя заявлены языки: индонезийский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: GGUF, Safetensors.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: LeRobot.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: LeRobot.
Модель создаёт изображение по текстовому описанию желаемого результата. На вход передаётся описание, на выходе получается картинка; разрешение, стиль, точность следования инструкции и доступные настройки определяются конкретной моделью и способом запуска. В карточке издателя заявлены языки: английский.
Модель формирует текстовую информацию по входному изображению. Результат может использоваться в приложениях описания или чтения картинок; конкретная специализация на распознавании текста либо описании сцены определяется документацией модели.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: французский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: bigscience/bloom-560m. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский, китайский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: MLX. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: арабский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Dali20266/TunCHAT-Tunisian-Voice-Agent-MERGED. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: llama.cpp. Заявленные форматы файлов модели: GGUF.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.