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 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 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, китайский. 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. 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
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 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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT.
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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT.
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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. 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 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 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 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. В карточке издателя заявлены языки: японский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: sbintuitions/modernbert-ja-310m. 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. В карточке издателя заявлены языки: английский, несколько языков, персидский.
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: openbmb/MiniCPM5-2B. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT, PyTorch. Заявленные форматы файлов модели: GGUF, 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. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: convaiinnovations/laya. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch, 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 указал языки: английский, китайский. В конфигурации указана архитектура GlmMoeDsaForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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 указал языки: английский, китайский. В конфигурации указана архитектура LlamaForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors.
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.
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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL-0530. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL-0530. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL-0530. 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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. Заявленная основа: Qwen/Qwen3-4B. В конфигурации указана архитектура Qwen3Mamba3ForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors.
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 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 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 создаёт трёхмерное представление объекта или сцены по входному изображению. На выходе получается 3D-результат в формате, который определён конкретной реализацией; наличие готовой сетки, текстур или точных физических размеров требует отдельного подтверждения.
Модель помогает сравнивать смысл предложений и текстовых фрагментов. Она создаёт представления текста или оценки близости, которые можно использовать в сопоставлении и поиске; совпадение смысла оценивается моделью и не является доказательством совпадения фактов. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
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: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
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. В карточке издателя заявлены языки: английский.
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. В карточке издателя заявлены языки: английский.
Модель преобразует входную аудиозапись в новый звуковой результат. Она работает со звуком на входе и выходе; очистка шума, разделение источников, изменение голоса и другие конкретные операции зависят от модели и не следуют автоматически из 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT.
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 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: PEFT.
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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3.5-2B. 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.
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: HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct. 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. Заявленные форматы файлов модели: GGUF, 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. Заявленные форматы файлов модели: GGUF, Safetensors.