ТекстRU2024–2026
Т-Банк · Россия
Модели Т-Банка, дообученные на основе Qwen специально для русского языка: заметно лучше исходной модели пишут и рассуждают по-русски. T-Lite — 8B, T-Pro — 32B на одну видеокарту; T-Search — агент для многошагового поиска на русском и английском.
- Русскоязычный чат-бот поддержки
- Разбор обращений и документов на русском
- Ответы по базе знаний компании
- Размеры
- 7B – 36B-A3B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2026
Sukhrob Nurali · не раскрыта
Дообученная Qwen3-VL-8B читает страницы резюме как картинки и возвращает запись из 23 полей в JSON. Автор прямо пишет: для автоматических решений по кандидатам модель не предназначена, решение принимает человек.
- Перенос резюме из PDF в карточку кандидата
- Заполнение базы кандидатов без ручного ввода
- Разбор резюме с разной вёрсткой и оформлением
- Размеры
- 8B, дообучение Qwen3-VL-8B-Instruct
- Железо
- от: 1 видеокарта
Голос: спикеры и звук2022–2025
pyannoteAI (Эрве Бредин) · Франция
Самый распространённый открытый инструмент, который размечает запись по спикерам: кто и когда говорил. Обычно ставится в связку с распознаванием речи. Веса выдаются после короткой анкеты на HF.
- Разметка звонков: где оператор, где клиент
- Протоколы совещаний с подписью спикеров
- Подготовка записей к расшифровке и анализу
- Размеры
- несколько миллионов параметров
- 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
Детекция подделок2025
Desklib · Индия
Свежий открытый детектор ИИ-текста на DeBERTa-v3-large, обучен на наборе RAID; есть отдельная версия под учебные работы. Ошибается в обе стороны — итог всегда проверяет человек.
- Проверка присланных статей и отчётов
- Отсев шаблонных отзывов и откликов
- Предварительная проверка учебных работ
- Размеры
- 0,4B (DeBERTa-v3-large)
- Железо
- от: Ноутбук
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
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
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Превращает скан страницы в размеченный текст с координатами блоков или в markdown. Удобна как первый шаг перед разбором резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Перевод сканов резюме в текст с сохранением структуры
- Подготовка документов к извлечению полей
- Оцифровка бумажных анкет
- Размеры
- около 1.4B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Разбор текстаНе развивается2024
University of Southern Denmark · Дания
Переводит свободное описание профессии в стандартный код HISCO на 13 языках. Создана для исторических архивов, но годится и для наведения порядка в справочниках должностей. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Приведение разнородных названий профессий к единому коду
- Разбор архивов кадровых и статистических данных
- Подготовка данных для отчётности
- Размеры
- на базе CANINE-s, размер на карточке не указан
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Одна модель на все задачи с документом: чтение, ответы на вопросы по странице, извлечение полей, классификация. В HR применяется для разбора резюме и приложенных сканов. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из резюме и приложений к нему
- Ответы на вопросы по содержимому документа
- Классификация входящих документов
- Размеры
- 742M
- Железо
- от: Ноутбук
Детекция подделокНе развивается2023
Hello-SimpleAI · Китай
Один из первых открытых классификаторов ИИ-текста, обучен на корпусе HC3 из пар ответов человека и ЧатГПТ. Ошибается в обе стороны: его вывод — повод поговорить с автором, а не доказательство.
- Предварительная проверка учебных работ
- Отсев шаблонных откликов и отзывов
- Разметка подозрительных текстов для ручной проверки
- Размеры
- около 125M (RoBERTa-base)
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаНе развивается2022–2023
Mike Zhang, Rob van der Goot, Barbara Plank (IT University of Copenhagen и LMU Munich) · Дания
Научная линейка моделей для текстов рынка труда: обучены на объявлениях о работе и европейском справочнике профессий ESCO, вытаскивают из вакансий навыки и требования. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение навыков и требований из текста вакансии
- Приведение навыков к единому справочнику ESCO
- Классификация вакансий и должностей
- Размеры
- 110M – 560M
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстНе развивается2023
Google · США
Читает документ или скриншот как картинку и отвечает структурой: текст, поля, ответы на вопросы. В HR её дообучают под резюме и анкеты. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение данных из резюме и анкет в виде картинок
- Вопросы к содержимому скана
- Разбор таблиц и схем в документах
- Размеры
- 282M – 1.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
SCUT DLVC Lab, Южно-Китайский технологический университет · Китай
Лёгкая модель, которая учитывает и текст, и расположение блоков на странице: обучается на одном языке и переносится на другие. Подходит для разметки полей резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Разметка полей в резюме и анкетах
- Извлечение данных из форм и бланков
- Разбор документов на нескольких языках
- Размеры
- около 130M английская и около 280M многоязычная версия
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
NAVER CLOVA · Южная Корея
Читает скан документа и сразу отдаёт заполненную структуру полей, без отдельного OCR. В HR её дообучают под разбор резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из анкет и резюме
- Разбор сканов справок и дипломов
- Определение типа входящего документа
- Размеры
- около 200M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрениеНе развивается2022
Microsoft · США
По картинке определяет, что за документ перед ней: резюме, диплом, справка, договор. Помогает раскладывать пакеты файлов от кандидатов по типам. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Сортировка входящих документов кандидатов по типам
- Проверка комплектности пакета документов
- Поиск нужного скана в архиве
- Размеры
- версии base и large
- Железо
- от: Ноутбук
Детекция подделокНе развивается2020
MiniVision Technology · Китай
Практически единственный полностью открытый набор весов для проверки живого лица по одному кадру: отличает человека от фото, экрана или маски. Ошибается в обе стороны — отказ должен уметь оспорить человек.
- Проверка живого лица при входе по селфи
- Защита пропускной системы от фото на телефоне
- Проверка при удалённой идентификации клиента
- Размеры
- две модели примерно по 1,8 МБ
- Железо
- от: Ноутбук