Модели

Muse Spark Open — это модель открытого веса, оптимизированная для кодирования. Разработанный специально для рабочих процессов агентного кодирования, он обеспечивает более высокую т…

Muse Wonder — это передовая модель мышления от Meta, разработанная для решения сложных личных и профессиональных агентских задач. Он принимает текст, изображения, видео, аудио и PD…

Muse Voice Transcribe 1.0 — это синхронная модель преобразования речи в текст от Meta. Он подходит для транскрипции в режиме «нажми и говори», конечной точки и транскрипции с учето…

Muse Spark 1.3 Contributor — это экономичный уровень участника мультимодальной модели рассуждения Meta для экспериментирования, обучения и ранних стадий агентных, многоагентных раб…

Muse Spark 1.3 — это мультимодальная модель рассуждения от Meta для длительных агентных, мультиагентных рабочих процессов и рабочих процессов кодирования. Он предназначен для отсле…

Muse Image — это агентная модель генерации изображений от Meta, которая генерирует и редактирует изображения из текста и эталонных изображений. В отличие от однопроходных моделей и…

Уровень участника Muse Spark 1.2 — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для разработчиков, которые хотят начать создавать с еще меньшими затратами. Это значительно дешев…

Muse Glimmer 30B — это плотная мультимодальная модель с открытым весом от Meta Superintelligence Labs, созданная на основе Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на п…

Muse Spark 1.2 — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для решения сложных агентских задач. Он принимает текст, изображения, видео и PDF-документы, возвращает текст и пре…

Muse Spark 1.1 — это мультимодальная модель рассуждения от Meta, созданная для агентных задач. Он принимает текст, изображения, видео и PDF-документы и возвращает текст с контекстн…

Модель встраивания e5-large-v2 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические встраивани…

Модель внедрения e5-base-v2 кодирует английские предложения и абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачественные семантические внедрения,…

Многоязычная модель внедрения большого размера e5 кодирует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в плотное 1024-мерное векторное пространство, обеспечивая надежные…

Модель внедрения bge-base-en-v1.5 преобразует английские предложения и абзацы в 768-мерные плотные векторы, обеспечивая эффективные, высококачественные семантические внедрения, опт…

Модель внедрения bge-large-en-v1.5 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические внедре…

Модель внедрения bge-m3 кодирует предложения, абзацы и длинные документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественное семантическое внедрение, оптим…

Высокоточная модель применения Morph для сложного редактирования кода. ~4500 токенов в секунду с точностью 98 % для точного преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение…

Самая быстрая модель применения Morph для редактирования кода. ~10 500 токенов в секунду с точностью 96 % для быстрого преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение было…