Модели

Синтез речи SaluteSpeech (GigaChat) через Realtime API cloud.ru: текст на входе, аудио на выходе.

GigaASR — распознавание речи Sber, тарификация по секундам аудио.

Giga-Embeddings-instruct 480M — компактная модель эмбеддингов Sber.

Giga-Embeddings-instruct 3B — модель эмбеддингов Sber для поиска и RAG.

GigaChat 3 10B A1.8B — компактная открытая текстовая модель Sber.

GigaChat 3.5 432B A28B Reasoning — открытая reasoning-модель Sber с длинным контекстом.

GigaChat 3 Pro — флагманская текстовая модель Sber для сложных рассуждений и агентских задач.

Riverflow 2.6 Pro — это флагманская модель линейки Sourceful Riverflow 2.6, унифицированного семейства преобразований текста в изображение и изображения в изображение, которое расс…

Nemotron 3.5 Transcribe — это модель распознавания речи с открытым весом от NVIDIA, смесь экспертов из 30 бит и около 4 бит активных параметров. Он расшифровывает записи продолжите…

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — это открытая мультимодальная модель смешанных экспертов от NVIDIA с 12B активных параметров из 120B. Он принимает текст, изображения, документы, сним…

Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B — модель распознавания речи от NVIDIA. Его конструкция FastConformer-RNNT с подсказками и поддержкой кэша предназначена для транскрипци…

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning — это открытая смешанная модель от NVIDIA с 3B активных параметров из 30B. Он подходит для высокопроизводительных агентских рабочих нагрузок и специал…

Laguna S 2.1 — новейшая модель агента кодирования от Poolside Laguna S 2.1 — это модель с общим объемом 118B и 8B активных параметров, набравшая 70,2% в Terminal-Bench 2.1 и 40,4%…

Riverflow V2.5 Pro — это самый мощный вариант линейки Sourceful Riverflow 2.5, который лучше всего подходит для управления высшего уровня и вывода, чувствительного к качеству. Сер…

Riverflow V2.5 Fast — это оптимизированный по скорости вариант линейки Sourceful Riverflow 2.5, лучше всего подходящий для производственных развертываний и рабочих процессов с крит…

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety — это компактная 4B-параметрическая мультимодальная модель ограждения от NVIDIA, доработанная с помощью Google Gemma-3-4B. Он модерирует как вход…

NVIDIA Nemotron 3 Ultra — это открытая модель рассуждений и оркестрации от NVIDIA с 55B активных параметров из общего числа 550B (MoE). Построенный на гибридной архитектуре, состоя…

Parakeet TDT 0.6B v3 — это многоязычная модель преобразования речи в текст NVIDIA с 600 млн параметров, построенная на архитектуре FastConformer-TDT. Обученный на наборе данных Gra…

NVIDIA Nemotron 3 Super — это открытая гибридная модель MoE со 120 битами параметров, активирующая всего 12 миллиардов параметров для максимальной эффективности и точности вычислен…

Riverflow V2 Pro — это самый мощный вариант линейки Sourceful Riverflow 2.0, лучший для управления высшего уровня и идеального рендеринга текста. Серия Riverflow 2.0 представляет…

Riverflow V2 Fast — это самый быстрый вариант линейки Sourceful Riverflow 2.0, который лучше всего подходит для производственных развертываний и рабочих процессов с критическими за…

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — это небольшая языковая модель MoE с высочайшей вычислительной эффективностью и точностью, позволяющая разработчикам создавать специализированные аг…

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 paraphrase-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические внедрения,…

Модель внедрения, полностью состоящая из MiniLM-L12-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачествен…

Модель внедрения multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, генерируя высококачественные семантические внедре…

Модель внедрения all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические внедрения, хорошо подх…

Модель встраивания, полностью состоящая из MiniLM-L6-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семант…

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…