/ Модель

Характеристики

Параметры
66,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qovaryx_finance_decoder · dense
Базовая модель
qovaryx-50m-scratch-base
Библиотека
pytorch
Опубликована
2 июн 2026

Q-DocCite-50M-Sovereign

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная модель Qovaryx для подготовки ответов со ссылками на страницы или разделы исходного документа.

274скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Q-DocCite-50M-Sovereign — дообученная текстовая авторегрессионная модель семейства Qovaryx от J.E. Herizon LLC (JE Horizon). Она предназначена для подготовки ответов со ссылками на страницы или разделы предоставленного текста документа. В README указана архитектура FinanceDecoder: 12 слоёв, ширина 512 и словарь из 32 000 токенов; метаданные указывают 66,7 млн параметров и реализацию PyTorch. Модель рассчитана на английский язык.

Для запуска нужны веса, конфигурация и токенизатор именно этого чекпойнта, а также совместимый пакет исходного кода FinanceDecoder и DecoderConfig, которого в репозитории нет. Это не автономная модель Transformers AutoModel; похожая базовая модель с случайной инициализацией является отдельным артефактом, веса и словарь несовместимы. Результаты небольших внутренних тестов не подтверждают точность на произвольных документах или в рабочих процессах, а корректность ответов и ссылок требует отдельной проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Подготовка ответа по тексту документа с указанием страницы
  • Поиск и цитирование раздела, подтверждающего ответ
  • Создание черновиков ответов на вопросы по документам

Ограничения

В репозитории нет совместимого исходного пакета для запуска, и модель не является автономным Transformers AutoModel. Малые внутренние тесты не подтверждают точность на произвольных документах; ответы и ссылки необходимо проверять отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Q-DocCite-50M-Sovereign

Research checkpoint for document citation in the Qovaryx specialist family. The repository name is a historical identifier.

Status — October 3, 2026: Qovaryx is on the back burner. Desktop downloads are paused; there is no current public installer, purchase, or trial. These repositories remain as research references. Published weights are separate from desktop product availability.

Intended task

Draft answers with page or section references from supplied document text. This describes the intended task, not a guarantee of correct, valid, or safe output.

Check each claim and anchor against the source document. A generated citation is not evidence that an answer is correct.

Published artifacts and dependencies

  • pytorch_model.pt: PyTorch checkpoint.
  • config.json: architecture and historical evaluation metadata.
  • tokenizer.json: tokenizer for this checkpoint.
  • release.json: historical release receipt.

The configuration describes a custom decoder with width 512, 12 layers, and vocabulary size 32,000. Use this checkpoint's configuration and tokenizer together. The similarly named public random-initialized scratch base is a separate artifact; its vocabulary and weights are not interchangeable with this release.

The historical loader imports FinanceDecoder and DecoderConfig from bleeding_edge.model.decoder. That compatible source package is not included in this repository. The compiled Q-Office-Suite runtime is not a substitute for a source-package installation. This is not a standalone Transformers AutoModel release.

Evaluation scope

Previous cards presented perfect scores from small internal task fixtures as broad accuracy claims. That framing has been removed. The configuration and release receipt retain the original metadata; this documentation update does not independently rerun or certify those evaluations. Some earlier prose and metadata used different sample counts.

Those fixtures do not establish performance on arbitrary inputs, unfamiliar documents, different schemas, or deployed workflows. Valid JSON and correct answers require separate validation. There is no current production-readiness or general-accuracy claim.

License

Apache-2.0, as recorded in the existing model metadata. This statement does not certify the provenance or license of every historical training example, separate runtime component, or downstream dependency.

Project and support

J.E. Herizon LLC, doing business as JE Horizon.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Архитектура qovaryx_finance_decoder неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
FinanceDecoder
Ревизия весов
e4fd981

0 моделей