Поиск и RAGRU2025–2026
NVIDIA · США
Эмбеддинги NVIDIA для поиска и RAG. Nemotron-3-Embed 2026 года вышли под свободной лицензией OpenMDW и работают на многих языках. В октябре вышла Nemotron-3.5-Embed (1B и 8B, OpenMDW 1.1): она ищет документы по тексту и по картинке страницы с таблицами, графиками и инфографикой; для текста проверена на 34 языках, русский среди них. 8B построена на Ministral 3.
- Поиск по корпоративным документам
- RAG для чат-ботов и ассистентов
- Поиск по картинкам и страницам (VL-версии)
- Размеры
- 1B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2026
OpenBMB · Китай
Эмбеддинги для поиска по смешанным материалам: текст, картинки и страницы с текстом и картинкой вместе попадают в одно пространство, и по одному текстовому запросу можно ранжировать их в общем списке. Создана на основе исследования о том, что обычные модели предпочитают текст картинкам. Язык в карточке: английский.
- поиск по каталогу, где часть товаров описана текстом, часть картинкой
- поиск по презентациям и страницам со схемами
- RAG по смешанной базе знаний
- Размеры
- 2B (на базе Qwen3-VL-2B)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документовGGUF2026
Tencent · Китай
Ищет нужные страницы по документам как по картинкам, не переводя их в текст: сопоставляет запрос с визуальным видом страницы. На ViDoRe V3 набирает 66,75 у версии 8B. Индекс можно сжать до 32 векторов на страницу.
- поиск по сканам, презентациям и отчётам без распознавания текста
- RAG по документам с таблицами и графиками
- поиск в архивах договоров и каталогов
- Размеры
- 4.5B и 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2026
Tencent · Китай
Универсальные эмбеддинги на базе Qwen3.5: переводят текст, картинки, видео и визуальные документы в один вектор на 4096 чисел. Звук не поддерживается. Языки в карточке: китайский и английский.
- поиск по каталогу товаров по картинке или описанию
- поиск по видео и презентациям
- RAG по смешанным материалам из текста и изображений
- Размеры
- 2B и 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGOllama2025–2026
Google · США
Маленькие многоязычные эмбеддинги от Google, работают на телефоне и ноутбуке без интернета. Вторая версия понимает ещё и картинки, видео и аудио в одном векторном пространстве.
- Поиск по документам на устройстве
- RAG без отправки данных наружу
- Поиск по фото, видео и аудио по текстовому запросу
- Размеры
- 300M и 740M (EmbeddingGemma 2)
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRU2025–2026
Лаборатория искусственного интеллекта Северо-Восточного федерального университета · Россия
Самый полный набор моделей для якутского языка в одном месте: языковые модели разных размеров, перевод с русского и на русский, эмбеддинги и распознавание текста с изображений. Качество у моделей разное, проверять надо на своих данных.
- Ответы и переписка на якутском языке
- Перевод документов и материалов
- Поиск по смыслу в якутских текстах
- Размеры
- 1.1B – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRU2026
Tvoy_Tezka (failed09) · не раскрыта
Небольшой набор инструментов для башкирского текста: языковая модель с заполнением пропусков, определитель башкирского языка, эмбеддинги fastText, оценщик пар с русским и восстановление башкирских букв. Всё это выложено осенью 2026 года, качество надо проверять на своих данных.
- Проверка орфографии и подсказка слов на башкирском
- Отделение башкирских текстов от чужих
- Восстановление специфических букв в тексте
- Размеры
- 50M у BashkirRoBERTa
- Железо
- от: Ноутбук
Музыка и звукGGUF2022–2026
m-a-p (Multimodal Art Projection) · Великобритания / Китай
Энкодер музыки: превращает трек в числовое описание, по которому определяют жанр, настроение, тональность и ритм. MERT-v2 работает с целыми песнями до 6 минут.
- Автоматическая разметка музыкального каталога
- Поиск похожих треков
- Определение жанра, настроения и темпа
- Размеры
- 95M – 632M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGGGUF2026
Perplexity · США
Эмбеддинги поискового сервиса Perplexity. Есть версии, которые учитывают контекст всего документа, а не только отдельного фрагмента.
- Поиск по большим массивам документов
- RAG с учётом контекста документа
- Поиск по сайту и каталогу
- Размеры
- 0.6B – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2024–2026
Сбер (SberDevices) · Россия
Эмбеддинги Сбера, заточенные под русский язык: по данным разработчиков, в числе лучших на русскоязычных тестах поиска. FRIDA компактная, Giga-Embeddings мощнее.
- Поиск по русскоязычным документам
- RAG для чат-ботов на русском
- Классификация обращений и отзывов
- Размеры
- 480M – 10B-A1.8B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRU2022–2026
SLONE (David Dale, Айгиз Кунафин и другие) · не раскрыта
Сообщество, которое достраивает NLLB и mBART под малоресурсные языки. В моделях есть эрзянский, тувинский, башкирский, татарский, чувашский, бурятский, марийский, хакасский и карачаево-балкарский. Качество по языкам разное, проверять надо на своих текстах.
- Перевод с русского на национальный язык и обратно
- Подготовка двуязычных материалов и вывесок
- Поиск соответствий в параллельных текстах
- Размеры
- 42M у компактных энкодеров, 620M – 758M у переводчиков
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUGGUF2023–2026
Jina AI · Германия
Сильные многоязычные эмбеддинги с длинным контекстом, v5-omni понимает текст, картинки и аудио. Свежие версии открыты только для некоммерческого использования.
- Поиск по документам на многих языках
- Поиск по картинкам и сканам
- Классификация и кластеризация
- Размеры
- 33M – 3.8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2026
IBM · США
Лёгкие эмбеддинги IBM для корпоративного поиска, обученные на данных с понятными правами. R2 2026 года стали многоязычными.
- Поиск по корпоративным документам
- RAG на обычном сервере без видеокарты
- Переранжирование результатов
- Размеры
- 30M – 311M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGGGUF2025–2026
Octen · США / Сингапур
Дообученные Qwen3-Embedding от стартапа Octen под поиск в юридических, финансовых и медицинских текстах. Версия 8B на январь 2026 возглавляла рейтинг RTEB.
- Поиск по договорам и судебной практике
- Поиск по финансовым отчётам
- Поиск по длинным документам до 32 тыс. токенов
- Размеры
- 0.6B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2026
Microsoft · США
Многоязычные эмбеддинги Microsoft 2026 года с контекстом до 32 тыс. токенов, русский в списке языков. Версии 270M и 0.6B идут на обычном сервере, 27B — самая точная.
- Поиск по базе знаний на разных языках
- Подбор фрагментов для RAG
- Поиск по длинным документам
- Размеры
- 270M – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2025–2026
Alibaba (Qwen) · Китай
Эмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.
- Поиск по базе знаний для RAG
- Переранжирование найденного перед ответом
- Поиск по сканам, слайдам и скриншотам
- Размеры
- 0.6B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2026
Voyage AI (MongoDB) · США
Единственная открытая модель линейки Voyage 4: её векторы совместимы с платными старшими версиями, можно начать локально и позже перейти на API.
- Поиск по документам на своём сервере
- RAG для небольших баз знаний
- Поиск похожих текстов
- Размеры
- около 340M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрение2025
Meta · США
Семейство энкодеров Meta для картинок и видео, а с версией PE-AV — и для звука. PE-Core ищет по тексту точнее SigLIP 2 (по данным Meta), есть малые версии.
- Поиск фото и видео по описанию
- Разметка и теги каталога
- Поиск по звуку и видео (PE-AV)
- Размеры
- размер на карточке не указан
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрение2023–2025
Meta · США
Открытый повтор CLIP от Meta с прозрачным рецептом сбора данных. MetaCLIP 2 обучен на многоязычных данных со всего мира. Только некоммерческая лицензия.
- Поиск картинок по тексту
- Классификация изображений без обучения
- Исследования и прототипы поиска
- Размеры
- 0.15B – 3.6B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2025
Illuin Technology, EPFL, CentraleSupélec · Франция
Компактная (250M) модель для поиска по страницам документов как по картинкам. По данным авторов, не уступает моделям в 10 раз крупнее и работает без видеокарты.
- Поиск по сканам и PDF на слабом сервере
- Индексация архивов документов
- Поиск по слайдам и инструкциям
- Размеры
- 250M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2025
Mixedbread · Германия
Эмбеддинги и реранкеры немецкой Mixedbread. mxbai-embed-large — одна из самых скачиваемых английских моделей для поиска, реранкеры v2 работают на 100+ языках, включая русский.
- Поиск по базе знаний
- Переранжирование результатов перед ответом бота
- Поиск по каталогу товаров
- Размеры
- 17M – 1.5B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGOllama2023–2025
BAAI (Пекинская академия ИИ) · Китай
Одни из самых популярных эмбеддингов для поиска и RAG. Основные версии v1.5 рассчитаны на английский и китайский; для русского у BAAI есть отдельная bge-m3.
- Поиск по документам на английском
- Подбор фрагментов для ответа чат-бота (RAG)
- Поиск по коду (bge-code)
- Размеры
- 24M – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2023–2025
lingtrain · не раскрыта
Набор дообучений LaBSE, которые переводят предложения в векторы: бурятский, марийский, удмуртский, ингушский, чувашский, якутский и калмыцкий. Обучены на парах с русским, качество по языкам разное.
- Сопоставление параллельных текстов на русском и национальном языке
- Поиск по смыслу в двуязычных архивах
- Сборка обучающих наборов для перевода
- Размеры
- дообучение LaBSE, размер в параметрах на карточках не указан
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUGGUF2025
Университет Джонса Хопкинса (JHU CLSP) · США
Многоязычный энкодер, обученный более чем на 1800 языках. В список входят татарский, башкирский, чувашский, удмуртский, бурятский, коми, ингушский и другие языки народов России. Основа для классификаторов и поиска по таким текстам.
- Классификация обращений и документов на национальных языках
- Поиск по смыслу в текстах на редких языках
- Извлечение имён, дат и названий из текста
- Размеры
- 140M и 307M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024–2025
Illuin Technology (команда ViDoRe) · Франция
Поиск по PDF и сканам как по картинкам: страницу не нужно распознавать, модель сразу находит нужную по вопросу, включая таблицы и схемы. Обучены на английском.
- Поиск по сканам, презентациям и PDF
- RAG по документам с таблицами и графиками
- Поиск по технической документации
- Размеры
- 256M – 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGGGUF2024–2025
TechWolf · Бельгия
Модель бельгийской HR-компании: превращает названия должностей в векторы, чтобы находить похожие вакансии и резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Сопоставление названий должностей из разных источников
- Поиск похожих вакансий и резюме по смыслу
- Наведение порядка в справочнике должностей компании
- Размеры
- 109M – 278M
- Железо
- от: Ноутбук
Реранкеры2023–2025
Stanford NLP, затем Answer.AI и LightOn · США и Франция
Другой принцип поиска: каждое слово вопроса сравнивается с каждым словом документа, а не два текста целиком. Индекс получается тяжелее обычных эмбеддингов. В карточках заявлен английский язык.
- Поиск по базе знаний с длинными документами
- Переупорядочивание найденных фрагментов
- Поиск по регламентам и технической документации
- Размеры
- около 33M – 150M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRU2023–2025
deepvk (VK) · Россия
Русские энкодеры от команды VK: RuModernBERT читает длинные тексты, USER даёт векторы для поиска, GeRaCl классифицирует тексты по темам без обучения.
- Классификация обращений без размеченных данных
- Поиск по базе знаний на русском
- Разбор длинных договоров
- Размеры
- 35M – 360M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2025
Nomic AI · США
Полностью открытые эмбеддинги — с весами, данными и кодом обучения. v2 многоязычная на MoE, есть версии для кода и для поиска по PDF-страницам.
- Поиск по документам и базе знаний
- Поиск по коду
- Поиск по сканам и PDF без распознавания
- Размеры
- 137M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2025
Nomic AI · США
Поиск по страницам PDF и сканам как по картинкам. В карточках заявлены английский, итальянский, французский, немецкий и испанский — русского в списке нет.
- Поиск по архиву сканов и PDF
- Поиск по таблицам и схемам внутри документов
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 3B и 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск и RAG2025
Авторы статьи CareerBERT, немецкие университеты · Германия
Немецкоязычная модель, которая сопоставляет резюме с профессиями из европейского справочника ESCO и подсказывает подходящие направления. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Подбор профессий под опыт кандидата
- Сопоставление резюме и описаний вакансий
- Подсказки по карьерным переходам внутри компании
- Размеры
- 110M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрение2023–2025
Google · США
Модели, которые переводят картинки и текст в общее пространство: можно искать фото по словам и классифицировать изображения без обучения. CLIP от OpenAI (2021) — предшественник.
- Поиск картинок по текстовому запросу
- Автоматическая разметка и теги каталога
- Фильтрация недопустимого контента
- Размеры
- около 0.2B – 2B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2023–2025
Alibaba · Китай
Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.
- Смысловой поиск по документам
- Переранжирование результатов поиска
- Кластеризация и классификация текстов
- Размеры
- 33M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2025
LlamaIndex · США
Небольшая модель для поиска по страницам-картинкам от команды популярного фреймворка RAG. Языки в карточке: английский, итальянский, французский, немецкий, испанский.
- Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
- Поиск по счетам, актам и договорам
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 2B (на базе Qwen2-VL)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск и RAGRUOllama2019–2025
UKP Lab (ТУ Дармштадт), затем Hugging Face · Германия
Классика смыслового поиска: маленькие быстрые модели, которые работают даже на слабом сервере без видеокарты. Многоязычные версии понимают русский.
- Поиск по базе знаний и FAQ
- Поиск похожих обращений и дублей
- Группировка отзывов и заявок по темам
- Размеры
- около 20M – 470M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2024
TechWolf · Бельгия
Находит в тексте вакансии или резюме упоминания навыков и сопоставляет их со справочником компании. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение навыков из описания вакансии
- Сопоставление навыков кандидата с требованиями
- Карта компетенций по подразделениям
- Размеры
- 109M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
Alibaba (Tongyi Lab) · Китай
Один вектор и для текста, и для картинки, и для их пары: одной моделью можно искать товар по фото, страницу документа по вопросу и картинку по описанию. Языки в карточке: английский и китайский.
- Поиск товара по фотографии
- Поиск по каталогу картинок и карточек
- Поиск по страницам документов как по изображениям
- Размеры
- 2B и 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Музыка и звук2024
Tencent AI Lab · Китай
Музыкальный энкодер MuQ и модель MuQ-MuLan, которая сопоставляет музыку и текст: можно искать треки по описанию на английском или китайском.
- Поиск музыки по текстовому описанию
- Разметка треков по жанру и настроению
- Подбор похожей музыки
- Размеры
- 300M – 700M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024
Snowflake · США
Эмбеддинги от Snowflake, заточенные именно под поиск. Версия 2.0 многоязычная (русский в списке языков), держит длинные тексты до 8 тыс. токенов и умеет сжимать векторы.
- Поиск по документам и базе знаний
- Подбор фрагментов для RAG
- Поиск по отчётам и внутренним данным
- Размеры
- 22M – 568M
- Железо
- от: Ноутбук
Рекомендации2024
Marqo · Австралия
Модели, которые переводят фото товара и его название в один вектор: подходят для блока «похожие товары», поиска картинкой и подбора по описанию. Заточены под товарные карточки магазинов.
- Похожие товары по фото и названию
- Поиск по каталогу картинкой
- Поиск товара по фразе покупателя
- Размеры
- 203M (B) и 652M (L)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
TIGER-Lab · Канада
Превращает модель «картинка плюс текст» в модель эмбеддингов: один вектор для страницы, схемы или фото с подписью. В карточке заявлен английский язык.
- Поиск по смешанному архиву текстов и картинок
- Поиск по страницам документов как по изображениям
- Подбор похожих карточек и иллюстраций
- Размеры
- около 4B (на базе Phi-3.5-V)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Рекомендации2024
Recombee · Чехия
Энкодеры описаний, дообученные так, чтобы близкими считались товары, которые люди действительно берут вместе, а не просто похожие по словам. Выложены версии, обученные на открытых каталогах.
- Блок «с этим часто берут»
- Рекомендации для позиций без истории продаж
- Перенос модели на новый каталог
- Размеры
- около 110M (на базе all-mpnet-base-v2)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
Университет Ватерлоо, проект Tevatron · Канада
Ищет по скриншотам страниц: страницу не распознают, а превращают целиком в один вектор — индекс компактнее, чем у моделей с поздним взаимодействием. Языки в карточке: английский и французский.
- Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
- Поиск по презентациям и отчётам со сложной вёрсткой
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 2B (на базе Qwen2-VL)
- Железо
- от: 1 видеокарта
РекомендацииНе развивается2024
HKUDS, Университет Гонконга · Китай
Энкодеры, которые сводят в один вектор текстовый портрет покупателя и текстовое описание товара, чтобы сопоставлять их напрямую. Помогают там, где по новой позиции ещё нет статистики покупок.
- Рекомендации для новых товаров без статистики
- Подбор по текстовому портрету покупателя
- Усиление обычных рекомендаций описаниями
- Размеры
- три версии на базе RoBERTa: small, base, large
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2020–2024
SberDevices (ai-forever) · Россия
Русскоязычные энкодеры Сбера, обученные на больших русских корпусах. Основа для классификаторов, NER и поиска по смыслу на русском.
- Классификация обращений на русском
- Извлечение имён, сумм и дат после дообучения
- Определение тональности отзывов
- Размеры
- около 30M – 430M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2024
udmurtNLP · не раскрыта
Проект вокруг удмуртского языка: энкодеры на базе mBERT, rubert-tiny2 и Glot500, разметчики частей речи, модель исправления опечаток и эмбеддинги удмуртского с английским.
- Разбор удмуртских текстов по частям речи
- Исправление опечаток и ошибок распознавания
- Поиск по смыслу в удмуртских материалах
- Размеры
- 33M – 187M
- Железо
- от: Ноутбук
РекомендацииНе развивается2024
UC San Diego (McAuley Lab) · США
Лёгкие энкодеры, обученные на парах «карточка товара — живой отзыв»: дают вектора товаров для блоков «похожее» и для поиска по описанию словами покупателя. Веса маленькие, работают на обычном сервере.
- Блок «похожие товары» по описанию
- Поиск товара по фразе покупателя
- Подбор карточек для новых позиций
- Размеры
- 125M и 355M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUНе развивается2022–2024
Microsoft · США
Проверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.
- Поиск по базе знаний и документам
- Подбор ответов для чат-бота (RAG)
- Поиск похожих обращений и дублей
- Размеры
- 33M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllamaНе развивается2024
BAAI · Китай
Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
- Поиск по базе документов
- RAG для чат-бота
- Поиск похожих обращений и дублей
- Размеры
- 568M
- Железо
- от: Ноутбук
РеранкерыНе развивается2023
NetEase Youdao · Китай
Пара «эмбеддинг плюс реранкер» для баз знаний. В карточке заявлены английский, китайский, японский и корейский — русского в списке языков нет.
- Поиск по базе знаний и справочным материалам
- Переупорядочивание найденных фрагментов
- Подбор ответов для чат-бота поддержки
- Размеры
- около 280M
- Железо
- от: Ноутбук
Музыка и звукНе развивается2023
LAION · Германия
Аналог CLIP для звука: переводит аудио и текст в общее пространство. Можно искать звуки и музыку по описанию и классифицировать их без обучения. Текст — английский.
- Поиск звуков и музыки по описанию
- Автоматические теги для аудиотеки
- Распознавание типа звука (сирена, стекло, голос)
- Размеры
- размер на карточке не указан
- Железо
- от: Ноутбук
РекомендацииНе развивается2023
Исследовательский проект FashionCLIP (данные Farfetch) · не раскрыта
Проверенная временем модель для одежды и обуви: понимает фото вещи и её описание в одном пространстве, поэтому годится для похожих товаров и подбора по образу. Под свой ассортимент лучше дообучить.
- Похожие вещи по фотографии
- Подбор образа и сопутствующих позиций
- Автоматическая разметка карточек одежды
- Размеры
- на базе CLIP ViT-B/32
- Железо
- от: Ноутбук
Музыка и звукНе развивается2022
MIT · США
Классическая модель 2021 года для распознавания звуков: определяет 527 классов событий AudioSet (сирена, лай, стекло, музыка). Лёгкая, работает без видеокарты, с 2022 года в Transformers.
- Распознавание звуковых событий
- Разметка аудиоархива
- Детекция тревожных звуков
- Размеры
- около 87M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрениеНе развивается2021–2022
OpenAI · США
Модель 2021 года, которая первой связала картинки и текст: поиск фото по словам и классификация без обучения. Понимает только английский, сейчас чаще берут SigLIP 2 или PE.
- Поиск картинок по текстовому запросу
- Автоматические теги для каталога
- Поиск похожих изображений
- Размеры
- около 0.15B – 0.6B
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрениеRUНе развивается2022
Сбер AI и SberDevices (ai-forever) · Россия
Русская версия CLIP: сопоставляет картинки и подписи на русском. Позволяет искать фото по описанию и раскладывать изображения по категориям без обучения.
- Поиск товаров по фото и по русскому описанию
- Сортировка картинок по категориям без разметки
- Проверка соответствия фото и подписи
- Размеры
- 150M – 430M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2021
Давид Дале (cointegrated) · Россия
Очень маленький русско-английский BERT, работает быстро на обычном процессоре. Есть готовые дообученные версии для тональности, токсичности и эмоций.
- Определение тональности отзывов
- Фильтр грубых сообщений в чате
- Быстрая классификация обращений
- Размеры
- 12M – 29M
- Железо
- от: Ноутбук
