Загрузка моделей...
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 250
Инференс

Классифицирует сорта винограда: Кодега, Москатель Галего, Рабигато, Тинта Рорис, Тинто Као, Турига Насиональ

Многоклассовая семантическая сегментация дорожных сцен — выделяет фон, проезжую часть и разметку полос. Разработана для систем помощи водителям (ADAS) и автономного вождения.

Qwen3Guard-Gen-0.6B — это компактная и высокоэффективная модель от Qwen для автоматической модерации текстового контента в AI-приложениях. Она оценивает как входящие запросы пользователей, так и ответы, генерируемые моделями, определяя уровень их безопасности и категорию потенциального нарушения (нелегальные действия, персональные данные и др.). Модель поддерживает 119 языков, что делает ее идеальным решением для глобальных онлайн-платформ.

Выявляет болезни сельскохозяйственных культур по снимкам листьев и растений.

Модель компьютерного зрения, которая по скану или изображению страницы определяет расположение и границы элементов (таблицы, заголовки, параграфы, изображения и т. п.). Это помогает автоматизировать разметку, подготовку OCR‑парсинга и структурированный анализ содержимого документа. Модель подходит для интеграции в документо‑ и бизнес‑процессы, ускоряя обработку больших массивов бумажных данных.
![Сегментация глиомы мозга по данным ПЭТ с [18F]Ф-ДОФА](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.qubu.ai%2Fml-models%2Fsegmentatsiya-gliomy-mozga-po-dannym-pet-s-18-f-f-dofa%2F6cd61e0dabff72b86b465daed50c4545.jpg&w=3840&q=75)
Автоматическая сегментация глиомы головного мозга на ПЭТ-изображениях с [18F]Ф-ДОФА.

Классифицирует подводные звуки по категориям: морские животные, суда, природные и другие антропогенные звуки.

Классифицирует изображения образцов керна по девяти классам фракций грунта согласно DIN 4023.

OncoCore Clinical Validator — AI-сервис для клинического аудита онкологических кейсов. Текущая версия принимает текст врача или Patient JSON, извлекает структуру пациента через YandexGPT/OpenRouter Qwen/local ML extractor и проверяет соответствие лечения формализованным clinical rules.

Модель для обнаружения вилочных погрузчиков и людей на изображениях, используя YOLOv8n.

Insect Species Classifier — модель компьютерного зрения для автоматической классификации различных видов насекомых по изображению. Подходит для агротеха, биологических исследований, мониторинга экосистем и образовательных платформ.

Классифицирует 10 болезней листьев апельсина по фотографии. Точность 99.65% на 5185 изображениях.