Плагины под Codex от OpenAI: расширяют возможности вашей среды одной установкой. Новые позиции добавляются регулярно.
Комплексная оценка LLM из Шанхая: сотни датасетов и моделей — официальная платформа ведущих китайских и мировых лидербордов.
Платформа разработки LLM-приложений: быстрые эксперименты с промптами и моделями, оценка качества и публикация — от прототипа до прода.
Поиск по коду для команд: индексирует репозитории компании и даёт быстрый поиск по всему коду — с ИИ-ответами поверх результатов.
ИИ-копилот внутри вашего приложения: виджеты чата, автодополнение и агентные действия в React-приложении за часы, а не месяцы.
Реактивный notebook нового поколения: ячейки зависят друг от друга и пересчитываются автоматически, а ноутбук легко превращается в приложение или скрипт.
Лёгкий агентный SDK от AWS: стройте агентов с инструментами, памятью и потоковым выводом — без тяжёлой инфраструктуры и вендорной привязки.
Оркестрация GPU-задач как в Kubernetes, но для ИИ: запускайте обучение, инференс и dev-окружения на любом облаке одной командой.
Инструменты Stripe для ИИ-агентов: платежи, подписки, счета и возвраты через единый API — агенты могут продавать и выставлять счета.
Память для ИИ: единый API, который запоминает пользовательский контекст — страницы, заметки, диалоги — и подмешивает его в любые LLM-приложения.
OpenTelemetry-наблюдаемость для GenAI: одна строка кода покрывает трейсы, токены, стоимость и метрики OpenAI, Anthropic, LangChain и десятков SDK.
Бенчмарк ИИ в соревнованиях по машинному обучению: модель сама строит ML-решения Kaggle-контестов и получает медали.
Быстрые веб-интерфейсы для ML-моделей: несколько строк Python — и у демо есть сайт с виджетами и API.
Стандартная библиотека для эмбеддингов предложений: сотни готовых моделей и простой API для семантического поиска.
Первая открытая модель OpenAI со времен GPT-2: гибридная архитектура MXFP4, мощный tool calling и веса для локального запуска.
Открытая платформа жизненного цикла ML: трекинг экспериментов, реестр моделей, упаковка и деплой — от Databricks.
Быстрый сервер инференса LLM от исследователей: RadixAttention для переиспользования кэша и сложные программы генерации.
Дообучение LLM в разы быстрее и с меньшей памятью: оптимизированные ядра ускоряют QLoRA-обучение на 2–5 раз.
Фреймворк RAG как сервис: загружаете данные любых форматов — получаете готового чат-бота с знаниями через несколько строк кода.
Наблюдаемость и эксперименты LLM в одном инструменте: трейсинг, оценки, датасеты и дрифт эмбеддингов.
Открытая платформа трейсинга и оценки LLM от Comet: логи, метрики, плейграунд и самохостинг.