SavePearlHarbor

Топ мировых AI-платформ на конец марта 2025 (сгруппировано по странам и категориям) + ссылки на официальные сайты

—

от автора

admin

США

1. Генеративные AI (NLP, текст, изображения)

  • OpenAI – https://openai.com

    • Сайт: https://openai.com

    • Модели: ChatGPT, GPT-4, DALL-E.

    • Особенности: Лидер в генеративном ИИ, высокая точность в обработке естественного языка и генерации текста.

    • Применение: Чат-боты, генерация контента, создание изображений.

    • Установка: Через API (платно) или облачные сервисы.

    • Преимущества: Высокое качество генерации, широкий спектр применений.

    • Недостатки: Высокая стоимость API, ограниченная кастомизация.

  • Stability AI – https://stability.ai

    • Модели: Stable Diffusion.

    • Особенности: Генерация изображений по текстовым запросам.

    • Применение: Дизайн, искусство, маркетинг.

  • Cohere – https://cohere.ai

    • Модели: NLP для бизнеса.

    • Особенности: Упор на корпоративные решения, интеграция с бизнес-процессами.

    • Применение: Анализ текста, автоматизация документооборота.

  • Anthropic (Claude AI) – https://anthropic.com

    • Сайт: https://anthropic.com

    • Модели: Claude.

    • Особенности: Акцент на безопасность и этику в генеративном ИИ.

    • Применение: Чат-боты, генерация контента.

  • Google AI (DeepMind) — https://ai.google

    • Сайт: https://ai.google

    • Модели: AlphaGo, AlphaFold, Bard.

    • Особенности: Лидер в области машинного обучения и ИИ для науки.

    • Применение: Научные исследования, игры, NLP.

    • Установка: Через облачные сервисы Google.

    • Преимущества: Интеграция с экосистемой Google.

    • Недостатки: Ограниченная доступность для локального использования.

2. Компьютерное зрение и машинное обучение

  • OpenCV – https://opencv.org

    • Особенности: Библиотека для обработки изображений и видео.

    • Применение: Распознавание объектов, анализ видео, AR.

  • YOLO (Ultralytics) – https://ultralytics.com

    • Особенности: Обнаружение объектов в реальном времени.

    • Применение: Безопасность, автономные транспортные средства.

  • NVIDIA DeepStream – https://developer.nvidia.com/deepstream-sdk

    • Особенности: Видеоаналитика на основе GPU.

    • Применение: Видеонаблюдение, анализ потокового видео.

  • Amazon Web Services (AWS) AI — https://aws.amazon.com/machine-learning

    • Сайт: https://aws.amazon.com/machine-learning

    • Модели: SageMaker, Rekognition.

    • Особенности: Интеграция с облачной инфраструктурой AWS.

    • Применение: Машинное обучение, компьютерное зрение.

    • Установка: Через AWS.

    • Преимущества: Широкая интеграция с сервисами AWS.

    • Недостатки: Высокая стоимость для больших проектов.

  • Meta AI — https://ai.facebook.com

    • Сайт: https://ai.facebook.com

    • Модели: LLaMA, компьютерное зрение.

    • Особенности: Акцент на социальные сети и виртуальную реальность.

    • Применение: NLP, компьютерное зрение, метавселенная.

    • Установка: Через облачные сервисы или локальные решения.

    • Преимущества: Интеграция с продуктами Meta.

    • Недостатки: Ограниченная доступность для локального использования.

  • NVIDIA AI — https://www.nvidia.com/ai

    • Сайт: https://www.nvidia.com/ai

    • Модели:CUDA, DeepStream.

    • Особенности: Аппаратные и программные решения для ИИ.

    • Применение:Видеоаналитика, машинное обучение.

    • Установка: Через SDK NVIDIA.

    • Преимущества: Высокая производительность.

    • Недостатки: Ориентирован на оборудование NVIDIA.

3. Голосовые технологии

  • Google Speech-to-Text – https://cloud.google.com/speech-to-text

    • Особенности: Распознавание речи с высокой точностью.

    • Применение: Транскрипция, голосовые помощники.

  • Coqui TTS – https://coqui.ai https://github.com/coqui-ai/TTS

    • Сайт:https://github.com/coqui-ai/TTS (проект закрыт , но доступен из репозитария)

    • Особенности: Синтез речи с открытым исходным кодом.

    • Применение: Голосовые интерфейсы, озвучка контента.

  • Apple AI (Siri, Core ML) — https://machinelearning.apple.com

    • Сайт: https://machinelearning.apple.com

    • Модели: Siri, Core ML.

    • Особенности: Упор на приватность и локальные вычисления.

    • Применение: Голосовые помощники, обработка изображений.

    • Установка: Интегрировано в устройства Apple.

    • Преимущества: Высокая безопасность и приватность.

    • Недостатки: Ограниченная доступность для других платформ.

4. Платформы для разработчиков

  • TensorFlow – https://tensorflow.org

    • Особенности: Фреймворк для машинного обучения.

    • Применение: Разработка и обучение моделей ИИ.

  • PyTorch – https://pytorch.org

    • Особенности: Фреймворк для ИИ с поддержкой GPU.

    • Применение: Исследования, разработка нейронных сетей.

  • Keras – https://keras.io

    • Особенности: Высокоуровневый API для нейронных сетей.

    • Применение: Быстрое прототипирование моделей.

5. Автономные системы

  • Tesla AI – https://www.tesla.com/ai

    • Сайт: https://www.tesla.com/ai

    • Модели: Автопилот, компьютерное зрение.

    • Особенности: Акцент на автономные транспортные средства.

    • Применение: Автономное вождение, компьютерное зрение.

    • Установка: Интегрировано в автомобили Tesla.

    • Недостатки: Ограниченная доступность для других платформ.

  • Waymo – https://waymo.com

    • Особенности: Автономные транспортные средства.

    • Применение: Роботизированные такси, логистика.

6. Бизнес-решения

  • IBM Watson – https://www.ibm.com/watson

    • Сайт: https://www.ibm.com/watson

    • Модели: Watson Assistant, Watson Discovery.

    • Особенности: Платформа для бизнес-аналитики и NLP.

    • Применение: Медицина, финансы, CRM.

    • Установка: Через облачные сервисы IBM.

    • Преимущества: Широкие возможности для корпоративных решений.

    • Недостатки: Высокая стоимость, сложность настройки.

  • Salesforce Einstein – https://www.salesforce.com/products/einstein/overview

    • Особенности: AI для CRM.

    • Применение: Прогнозирование продаж, автоматизация маркетинга.

  • Microsoft AI — https://www.microsoft.com/ai

    • Сайт: https://www.microsoft.com/ai

    • Модели: Azure AI, Copilot, Bing Chat.

    • Особенности: Упор на корпоративные решения и облачные сервисы.

    • Применение: Бизнес-аналитика, автоматизация, NLP.

    • Установка: Через Azure или локальные решения.

    • Преимущества: Интеграция с Microsoft 365.

    • Недостатки: Высокая стоимость корпоративных решений.

Европа

1. Великобритания

  1. DeepMind (Google) – https://deepmind.com

    • AlphaGo, AlphaFold, ИИ для науки.

    • Особенности: Лидерство в reinforcement learning.

  2. Graphcore – https://www.graphcore.ai

    • Аппаратное обеспечение для ИИ (IPU).

    • Особенности: Оптимизация для машинного обучения.

  3. BenevolentAI – https://www.benevolent.com

    • ИИ для фармацевтики и медицины.

    • Особенности: Поиск новых лекарств.

2. Германия

  1. Aleph Alpha – https://www.aleph-alpha.com

    • Генеративные модели для бизнеса.

    • Особенности: Европейская альтернатива OpenAI.

  2. DeepL – https://www.deepl.com

    • Переводчик на основе ИИ.

    • Особенности: Высокая точность перевода.

3. Франция

  1. H (ранее Hugging Face) – https://huggingface.co

    • Сайт: https://huggingface.co

    • Модели: Transformers, открытые NLP-модели.

    • Особенности: Open-source сообщество, поддержка множества языковых моделей.

    • Применение: NLP, перевод, классификация текста.

    • Установка: Через библиотеку Hugging Face Transformers (Python).

    • Преимущества: Бесплатные модели, активное сообщество.

    • Недостатки: Требуются технические навыки для настройки.

  2. Owkin – https://owkin.com

    • ИИ для медицины.

    • Особенности: Фокус на исследованиях рака.

4. Швейцария

  1. Idiap Research Institute – https://www.idiap.ch

    • Исследования в области NLP и компьютерного зрения.

    • Особенности: Акцент на академические разработки.

5. Нидерланды

  1. Fractal Analytics – https://www.fractal.ai

    • ИИ для аналитики и бизнеса.

    • Особенности: Решения для финансов и ритейла.

Япония

  1. Preferred Networks – https://www.preferred.jp/en

    • ИИ для робототехники и IoT.

    • Особенности: Партнерство с Toyota.

  2. Sony AI – https://ai.sony.com

    • ИИ для игр, музыки и творчества.

    • Особенности: Интеграция с продуктами Sony.

  3. Riken AIP – https://aip.riken.jp

    • Исследования в области ИИ.

    • Особенности: Акцент на фундаментальные исследования.

  4. SoftBank Robotics – https://www.softbankrobotics.com

    • Робототехника и ИИ.

    • Особенности: Робот Pepper.

Канада

  1. Element AI (приобретена ServiceNow) – https://www.elementai.com

    • ИИ для бизнеса.

    • Особенности: Фокус на корпоративные решения.

  2. Deep Genomics – https://www.deepgenomics.com

    • ИИ для геномики.

    • Особенности: Поиск новых методов лечения.

Израиль

  1. AI21 Labs – https://www.ai21.com

    • NLP, генеративные модели.

    • Особенности: Конкуренция с OpenAI.

  2. Mobileye – https://www.mobileye.com

    • ИИ для автономных автомобилей.

    • Особенности: Технологии компьютерного зрения.

Южная Корея

  1. Naver AI – https://www.navercorp.com

    • ИИ для поиска и NLP.

    • Особенности: Интеграция с экосистемой Naver.

  2. Samsung AI – https://research.samsung.com/ai

    • ИИ для устройств Samsung.

    • Особенности: Компьютерное зрение и NLP.

Австралия

  1. Appen – https://appen.com

    • Данные для обучения ИИ.

    • Особенности: Аннотация данных.

  2. Canva (Magic Studio) – https://www.canva.com

    • ИИ для дизайна.

    • Особенности: Генерация изображений и текста.

Китай

  1. Baidu AI

    • Сайт: https://ai.baidu.com

    • Особенности: ИИ для поиска, автономных автомобилей, NLP.

    • Отличия: Акцент на китайский рынок.

  2. Tencent AI

    • Сайт: https://ai.tencent.com

    • Особенности: ИИ для игр, социальных сетей, медицины.

    • Отличия: Интеграция с WeChat и Tencent Cloud.

  3. DeepSeek

    • Сайт: https://deepseek.com

    • Особенности: Генеративный ИИ, NLP, решения для бизнеса.

    • Отличия: Акцент на азиатский рынок.

Топ российских AI-платформ

1. Yandex AI

  • Сайт: https://yandex.ru/company/technologies

  • Модели: Alice, YandexGPT, компьютерное зрение.

  • Особенности: Интеграция с экосистемой Яндекса (поиск, карты, такси).

  • Применение: Чат-боты, NLP, анализ изображений.

2. Sber AI

  • Сайт: https://sber.ai

  • Модели: GigaChat, ИИ для финансов, медицины, образования.

  • Особенности: Акцент на корпоративные и государственные проекты.

  • Применение: Финансовый анализ, медицинская диагностика.

3. Neuro.net

  • Сайт: https://neuro.net

  • Модели: Голосовые помощники, NLP.

  • Особенности: Упор на голосовые технологии.

  • Применение: Автоматизация колл-центров, голосовые интерфейсы.

4. VisionLabs

  • Сайт: https://visionlabs.ai

  • Модели: Распознавание лиц, AR.

  • Особенности: Решения для безопасности и ритейла.

  • Применение: Биометрия, видеонаблюдение.

5. NtechLab

  • Сайт: https://ntechlab.com

  • Модели: Распознавание лиц, видеоаналитика.

  • Особенности: Лидерство в области биометрии.

  • Применение: Безопасность, идентификация пользователей.

AI, которые можно установить на ПК и использовать локально

1. Генеративные модели (текст, изображения)

  • GPT-NeoX (EleutherAI)

    • Описание: Открытая модель, аналогичная GPT-3.

    • Применение: Генерация текста, NLP.

    • Установка: Через библиотеку Hugging Face Transformers.

    • Преимущества: Бесплатные, высокая кастомизация.

    • Недостатки: Требуют мощного оборудования.

    • Ссылка: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox

  • GPT-J (6B)

    • Описание: Меньшая версия GPT-3 с открытым исходным кодом. Открытый аналог GPT-3.

    • Применение: Генерация текста, NLP.

    • Установка: Через Hugging Face или локально с использованием Python.

    • Преимущества: Бесплатные, высокая кастомизация.

    • Недостатки: Требуют мощного оборудования.

    • Ссылка: https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax

  • Stable Diffusion – https://github.com/CompVis/stable-diffusion

    • Описание: Модель для генерации изображений по текстовым запросам.

    • Применение: Дизайн, искусство, для генерации изображений

    • Установка: Через GitHub или готовые приложения (например, Automatic1111).

    • Преимущества: Бесплатная, открытый исходный код.

    • Недостатки: Требует мощного GPU.

    • Ссылка: https://github.com/CompVis/stable-diffusion

  • LLaMA (Meta) – https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai

    • Особенности: Легковесная модель для локального использования.

    • Применение: Генерация текста, NLP.

    • Установка: Через Hugging Face или локальные скрипты.

  • DALL-E Mini (Craiyon)

    • Описание: Упрощенная версия DALL-E для локального использования.

    • Применение: Дизайн, искусство, для генерации изображений

    • Требования: 16+ ГБ ОЗУ.

    • Преимущества: Высокая производительность, возможность работы без интернета.

    • Недостатки: Ограниченная поддержка по сравнению с GPT-4.

    • Установка: Через GitHub.

    • Ссылка: https://github.com/borisdayma/dalle-min

2. Компьютерное зрение

  • YOLO – https://github.com/ultralytics/yolov5

    • Особенности: Обнаружение объектов в реальном времени.

    • Применение: Безопасность, автономные системы.

    • Требования: GPU с поддержкой CUDA.

    • Преимущества: Высокая скорость и точность.

    • Недостатки: Требует мощного оборудования.

    • Установка: Через GitHub.

    • Ссылка: https://github.com/ultralytics/yolov5

  • OpenCV – https://opencv.org

    • Особенности: Библиотека для обработки изображений и видео.

    • Применение: Распознавание объектов, AR.

    • Установка: Через Python или C++.

    • Ссылка: https://opencv.org

3. Голосовые помощники и синтезаторы речи

  • Coqui TTS – https://github.com/coqui-ai/TTS

    • Особенности: Библиотека для синтеза речи с открытым исходным кодом для локального использования.

    • Применение: Голосовые интерфейсы, озвучка.

    • Установка: Через Python или Docker.

    • Ссылка: https://github.com/coqui-ai/TTS

  • Mycroft AI – https://mycroft.ai

    • Особенности: Открытый голосовой помощник для локального использования.

    • Применение: Умные дома, автоматизация.

    • Установка: Через официальный сайт или GitHub.

    • Ссылка: https://mycroft.ai

4. Локальные AI-фреймворки для разработки

  • TensorFlow – https://tensorflow.org

    • Особенности: Фреймворк для машинного обучения.

    • Применение: Разработка моделей ИИ.

    • Установка: Через Python.

    • Ссылка: https://tensorflow.org

  • PyTorch – https://pytorch.org

    • Особенности: Фреймворк для машинного обучения с поддержкой GPU.

    • Применение: Исследования, разработка нейронных сетей.

    • Установка: Через Python.

    • Ссылка: https://pytorch.org

5. Готовые локальные решения

Требования для локального использования

  • Аппаратные требования:

    • Для больших моделей (например, GPT-J, Stable Diffusion) требуется мощный GPU (NVIDIA с поддержкой CUDA).

    • Для меньших моделей достаточно CPU, но производительность будет ниже.

  • Память:

    • GPT-J и аналогичные модели требуют 16+ ГБ ОЗУ.

    • Stable Diffusion требует 8+ ГБ видеопамяти.

Заключение

AI-платформы и инструменты активно развиваются, предлагая решения для различных задач: от генерации текста и изображений до автономных систем и бизнес-аналитики. Локальные решения, такие как Stable Diffusion и LLaMA, позволяют использовать ИИ без подключения к интернету, что особенно важно для задач, требующих конфиденциальности и высокой производительности. Выбор платформы зависит от конкретных задач, бюджета и технических возможностей.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/892678/

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *