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 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 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 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 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 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 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 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.
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 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: Transformers.
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 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.
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.
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 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 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 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch, Transformers.
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 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 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. В конфигурации указана архитектура BertModel. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers, 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 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 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 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 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. В конфигурации указана архитектура BertModel. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers, 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.
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.
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 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 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 видеопоследовательность с учётом исходного изображения. На вход подаётся картинка, на выходе получается последовательность кадров; управление движением, длина ролика и наличие аудиодорожки зависят от конкретной реализации. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers. 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: Blackfrost-AI/Qwen3.8-27B-ABLITERATED-BF16. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: llama.cpp. Заявленные форматы файлов модели: GGUF.
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 карточке издателя заявлены языки: английский, китайский. 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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3.5-9B. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
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 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 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 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 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 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 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 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.
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.
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: Transformers.
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 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 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 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 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.