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 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 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 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 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: google/bigbird-roberta-base. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch, 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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: distilbert/distilbert-base-uncased. 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. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: FacebookAI/roberta-base. 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. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: xlnet/xlnet-base-cased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: BAAI/bge-small-en-v1.5. 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.
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 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: black-forest-labs/FLUX.1-dev. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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: scikit-learn.
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. 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: LeRobot.
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.
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 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 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 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 создаёт последовательность видеокадров по текстовому описанию. На вход передаётся описание сцены или действия, на выходе получается видеоролик; длительность, разрешение, частота кадров и работа со звуком требуют отдельного подтверждения. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Lightricks/LTX-2.5. Заявленные форматы файлов модели: GGUF.
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: HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Заявленные форматы файлов модели: 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
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.
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/Qwen3-0.6B. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3-1.7B. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3-4B. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3-8B. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. 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.
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: Safetensors.
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.
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 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. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers.
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, 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. 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.