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 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 используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
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.
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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель размечает отдельные слова или фрагменты входного текста метками. Результат сохраняет связь между меткой и участком текста, что позволяет использовать модель в задачах извлечения сущностей и лингвистической разметки; конкретный набор сущностей и меток определяется обучением. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
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.
Модель размечает отдельные слова или фрагменты входного текста метками. Результат сохраняет связь между меткой и участком текста, что позволяет использовать модель в задачах извлечения сущностей и лингвистической разметки; конкретный набор сущностей и меток определяется обучением. 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: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. 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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: 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.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
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.
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 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: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
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.
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.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
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.
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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-unsloth-bnb-4bit. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель принимает исходное изображение и формирует его преобразованный вариант. Это компонент для обработки картинок; изменение стиля, повышение разрешения, восстановление деталей или другие отдельные операции необходимо подтверждать по документации конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers.
Модель принимает исходное изображение и формирует его преобразованный вариант. Это компонент для обработки картинок; изменение стиля, повышение разрешения, восстановление деталей или другие отдельные операции необходимо подтверждать по документации конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers.
Модель принимает исходное изображение и формирует его преобразованный вариант. Это компонент для обработки картинок; изменение стиля, повышение разрешения, восстановление деталей или другие отдельные операции необходимо подтверждать по документации конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers.
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 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: timm.
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: timm.
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, 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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: MLX.
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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: MLX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель находит объекты на изображении и возвращает их категории вместе с координатами ограничивающих рамок. Это позволяет определить и наличие объекта, и его расположение; поддерживаемые категории и качество обнаружения зависят от обучения.
Модель принимает исходное изображение и формирует его преобразованный вариант. Это компонент для обработки картинок; изменение стиля, повышение разрешения, восстановление деталей или другие отдельные операции необходимо подтверждать по документации конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель принимает исходное изображение и формирует его преобразованный вариант. Это компонент для обработки картинок; изменение стиля, повышение разрешения, восстановление деталей или другие отдельные операции необходимо подтверждать по документации конкретной модели. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель получает видеозапись и создаёт преобразованную последовательность кадров. Она предназначена для обработки видео; улучшение качества, изменение стиля, восстановление кадров и другие операции зависят от её конкретной специализации. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель подбирает вероятные слова или токены на месте отмеченных пропусков во входном тексте. Результат содержит варианты заполнения с учётом окружающего контекста; это предназначено для восстановления фрагментов, а не обязательно для свободного диалога.