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 формирует текстовую информацию по входному изображению. Результат может использоваться в приложениях описания или чтения картинок; конкретная специализация на распознавании текста либо описании сцены определяется документацией модели.
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 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. В карточке издателя заявлены языки: португальский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: pierreguillou/gpt2-small-portuguese. 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. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: LeRobot.
Модель переводит входной текст с одного языка на другой и возвращает перевод в текстовом виде. Она предназначена для автоматической обработки фраз и документов; конкретные направления перевода определяются заявленными языками и настройками модели. В карточке издателя заявлены языки: английский, арабский, болгарский, венгерский, греческий, датский, испанский, итальянский, китайский, корейский, латышский, литовский, немецкий, нидерландский, норвежский, польский, португальский, румынский, русский, сербский, словацкий, словенский, украинский, финский, французский, хинди, хорватский, чешский, шведский, эстонский, японский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: BSC-LT/salamandra-7b. 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. Заявленная основа: distilbert-base-uncased, distilbert/distilbert-base-uncased. В конфигурации указана архитектура DistilBertForSequenceClassification. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: 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.
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 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 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 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: Keras.
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/distilroberta-base. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX, PyTorch, Transformers. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
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: microsoft/deberta-v3-small. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX, PyTorch, Transformers. 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. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors. 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.
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: microsoft/deberta-v3-base. 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: microsoft/deberta-v3-base. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
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 качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/vit-base-patch16-224-in21k. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
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 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: buddhist-nlp/byt5-mitra-bo. 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.
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, китайский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: buddhist-nlp/mitra-qwen35-base-stage2. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует аудиофрагмент и определяет его категорию. На выходе получаются метки звуков и оценки соответствия классам; наличие этого типа задачи не подтверждает распознавание конкретных событий, музыкальных жанров или эмоций без сведений об обучении. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: justinchuby/Perch-onnx.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель относится к мультимодальным системам, которые работают с несколькими типами входных и выходных данных. Точный набор сочетаний текста, изображений, звука или видео определяется конкретной моделью; эта категория не означает поддержку всех возможных форматов и преобразований. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/gemma-4-E2B-it. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. 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/Qwen3.5-4B. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.