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. 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. 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. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует видео с учётом исходного изображения и текстового описания. На вход поступают визуальная основа и инструкция, на выходе — последовательность кадров; длительность, разрешение и доступные способы управления движением определяются реализацией. 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. 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.
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: /__modal/volumes/vo-tfzDTgudm530QnJb4vKVi3/local/BashCache/temp-llada-instruct-30-snr-weighted, BashCache/temp-llada-instruct-30-snr-weighted. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT, Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель получает запись с набором табличных признаков и предсказывает её категорию. На выходе формируется класс или оценки классов; названия столбцов, подготовка данных и допустимые категории должны соответствовать конкретному обучению.
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 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 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 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 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.
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 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 конфигурации указана архитектура CamembertForTokenClassification. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors.
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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. В карточке издателя заявлены языки: турецкий.
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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: distilbert/distilgpt2. 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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: distilbert/distilbert-base-uncased. 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 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, испанский, китайский, немецкий, несколько языков, французский, японский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/embeddinggemma-300m. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch. 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: английский, тайский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
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 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, тайский. 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. Издатель указал языки: английский, тайский. В конфигурации указана архитектура Qwen2ForCausalLM. Заявленные форматы: 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.
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 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. 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 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/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit. 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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: bbuttercup/legal-chatbot-qwen2.5-1.5b-id. 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 карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3.5-4B. 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 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, турецкий. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: bcckfdn/cevher-test-10-lc-it-2. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: llama.cpp. Заявленные форматы файлов модели: GGUF.