Кроссплатформенные ML-решения для камеры и медиа от Google: распознавание лиц, поз, жестов и объектов на устройстве.
Упаковка ML-моделей в контейнеры одним файлом: определили зависимости в cog.yaml — получили воспроизводимый образ с API.
ИИ прямо в вашей базе данных: векторный поиск, модели и агенты поверх Postgres, Mongo и других БД без перемещения данных.
Векторный поиск «всё включено»: тензорный и полнотекстовый поиск, гибридный скоринг и встроенные эмбеддинги в одном движке.
Высокопроизводительный сервер эмбеддингов от Hugging Face: сотни моделей, квантование и OpenAI-совместимый API.
Лёгкая локальная генерация эмбеддингов от Qdrant: без тяжёлых зависимостей, быстрый старт в одну строку.
Коллекция эмбеддинг-моделей от BAAI: BGE-модели — одни из лучших открытых для поиска и RAG на десятках языков.
Стандартная библиотека для эмбеддингов предложений: сотни готовых моделей и простой API для семантического поиска.
Библиотека векторного поиска от Meta: миллиардные индексы, десятки методов приближённого поиска — основа множества векторных БД.
Сильнейшая открытая мультимодальная модель: понимает изображения, документы и видео на уровне закрытых систем.
Лёгкий C++ инференс моделей Google Gemma: запуск Gemma на CPU и мобильных устройствах без тяжёлых зависимостей.
1-битные LLM от Microsoft: модели, у которых каждый вес занимает один бит — запуск гигантских сетей на CPU без GPU.
Официальный движок инференса моделей Mistral: запуск открытых весов Mistral локально с высокой скоростью.
Мощное открытое семейство моделей Zhipu AI: агентные сценарии, рассуждения и кодинг — с открытыми весами.
Первая открытая модель OpenAI со времен GPT-2: гибридная архитектура MXFP4, мощный tool calling и веса для локального запуска.
Огромная открытая модель Moonshot AI с сильным tool calling: триллион параметров, агентные сценарии и открытые веса.
Прорывная рассуждающая модель DeepSeek с открытыми весами: обучение с подкреплением сделало её сильнейшей в математике и коде.
Флагманское семейство открытых моделей Alibaba: гибридное рассуждение, десятки языков и размеры от 0.6 до 235 миллиардов параметров.
Официальные модели Meta Llama: от компактных до огромных — база для локальных LLM, дообучения и инференса.
Ультрабыстрый ИИ-шлюз с открытым кодом: единая точка для сотни LLM с кэшем, фолбэками и наблюдаемостью — на edge.