I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

VolareQuantized — компактная квантизированная версия модели Volare от команды Moxoff. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Gemma примерно на 8,2 млрд параметров; доступны варианты GGUF Q4_K_M и Q8_0, рассчитанные на снижение требований к памяти и вычислениям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и сценариев Retrieval-Augmented Generation (RAG), где важно учитывать контекст; в обучении использовались SQUAD-it и внутренние наборы данных. Контекст модели составляет 8192 токена, основные языки — итальянский и английский. В README приведена оценка на тестовых наборах Open Ita LLM Leaderboard: средний результат 0,555 и F1 69,82. Модель не проходила этап выравнивания с предпочтениями людей через RLHF и не описана как снабжённая фильтрацией ответов, поэтому может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах. Лицензия — MIT.

V-SPLADE Quality — модель NAVER для поиска визуальных документов по текстовому запросу. Она кодирует изображения страниц PDF, слайдов и сканов в разреженные векторы, пригодные для поиска через инвертированный индекс; текстовые документы также поддерживаются. Размер модели — 250 млн параметров, архитектура основана на ModernVBERT. Для запросов используется обученный Bag-of-Words lookup без нейронного кодирования во время обслуживания, поэтому запросы можно обрабатывать без GPU, а страницы — индексировать напрямую, без предварительного OCR или генерации подписей. В README приведены результаты на бенчмарках поиска документов и сравнение скорости построения индекса с OCR- и caption-подходами. Модель предназначена для поиска по сканированным отчётам, презентациям и другим документам, представленным изображениями страниц. Для работы с изображениями требуется Sentence Transformers с поддержкой изображений и Transformers версии не ниже 5.3.0. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указаны английский язык и задачи извлечения признаков, заполнения пропусков и оценки сходства предложений; описанный сценарий поиска при этом использует изображения документов и текстовые запросы.

jadasdn/wav2vec2-2 — дообученная модель распознавания речи на базе jadasdn/wav2vec2-1. Она использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и содержит 113,3 млн параметров. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; README сообщает результат оценки WER 0,3593 и loss 0,8353. Модель подойдёт для распознавания речи в аудиозаписях и интеграции в системы автоматической транскрибации. Данные о поддерживаемых языках, обучающем наборе и целевых сценариях в карточке не приведены. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

RASMUS разработал wav2vec2-xlsr-1b-ru — модель распознавания речи на архитектуре Wav2Vec2ForCTC, дообученную на базе facebook/wav2vec2-xls-r-1b на датасете Common Voice. Она преобразует русскую речь в текст и подходит для автоматической расшифровки аудиозаписей. На оценочной выборке указаны Loss 0,1352 и WER 0,0971. Модель содержит 1,3 млрд параметров и распространяется в формате PyTorch. Лицензия в доступных данных не указана.

mlx-community/whisper-large-v3-turbo-4bit — мультиязычная модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper large-v3-turbo, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с 4-битным представлением. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст и запуска на устройствах Apple через библиотеку mlx-audio-plus. Модель принимает аудио и выдаёт текст; исходная модель также поддерживает перевод речи в текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Whisper-squeezeformer-v9_train_CM — дообученная на Common Voice модель распознавания речи на основе Whisper-small от OpenAI. Она предназначена для преобразования аудио в текст; в README приведён результат оценки на тестовом наборе: WER 16,4239 и loss 0,4028. Модель содержит 153,1 млн параметров, использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Подробности о целевом варианте английского языка, настройках обучения и ограничениях применения в карточке не приведены.

akdeniz27/xlm-roberta-base-turkish-ner — модель распознавания именованных сущностей, разработанная на основе XLM-RoBERTa и дообученная для турецкого языка. Она выполняет токенную классификацию и размечает имена людей, организаций и местоположений с помощью BIO-меток. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов. Она подходит для извлечения сущностей из турецких текстов и может использоваться как компонент систем поиска, индексирования и анализа документов. Основа — мультиязычная XLM-RoBERTa; при дообучении использовался проверенный вариант турецкого набора данных NER. В README приведены параметры обучения: длина последовательности 512 токенов, две эпохи и скорость обучения 2e-5. Модель распространяется по лицензии MIT. Описание не приводит метрик качества, поэтому точность на конкретных текстах следует оценивать отдельно.

Mel-Iza0/zero-shot — модель классификации текста с нулевым обучением на архитектуре DeBERTa-v2. Она сопоставляет текст с переданным набором меток и оценивает их соответствие, поэтому подходит для классификации по пользовательским категориям без отдельного обучения на этих категориях. В README показан запуск через pipeline zero-shot-classification из Transformers с шаблоном гипотезы. Модель содержит 211,6 млн параметров, работает с контекстом до 512 токенов и опубликована в формате PyTorch. Метаданные указывают португальский язык. Лицензия в доступных данных не указана.

T145/ZEUS-8B-V9 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная T145 с помощью слияния предобученных моделей методом DARE TIES. В качестве базовой использована T145/KRONOS-8B-V5; также в слияние вошли Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B и arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и работу через интерфейс вызова инструментов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 55,51% на IFEval и 31,85% на BBH; этих показателей недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в конкретных прикладных задачах. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Это текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит контрольную точку в стандартном формате Hugging Face Transformers и safetensors; в README она обозначена как резервная копия исследовательского артефакта. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, а также интерфейс для вызова инструментов. Данных о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Условия лицензии в доступных данных не приведены, поэтому условия использования определить нельзя. Поскольку чекпойнт назван резервной копией исследовательского артефакта, его практическое качество и пригодность для развертывания не подтверждены.

pawan2411/address-emnet — дообученная модель Sentence Transformers на базе pawan2411/address_net для создания векторных представлений адресов. Она использует архитектуру MPNet с усреднением токенных представлений; размер модели составляет 136,7 млн параметров, размерность эмбеддингов — 768, а максимальная длина последовательности — 512 токенов по README и 514 нативных токенов по метаданным. Сходство адресов оценивается косинусной мерой. Модель предназначена для сопоставления адресов, удаления дубликатов и унификации записей, различающихся форматом или написанием. Её можно применять для поиска похожих адресов и построения конвейеров очистки адресных данных. README не сообщает поддерживаемые языки или конкретные регионы адресации; качество за пределами описанных сценариев не установлено. Используется библиотека Sentence Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

amad-vlm5 — мультимодальная модель распознавания текста на арабском письме, разработанная компанией Amad Software Solutions из Ирака и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Модель принимает изображение и возвращает его текстовую транскрипцию; предназначена для печатных, рукописных, исторических, сканированных и синтетических материалов, включая книги, рукописи, формы, снимки экрана и заметки. Это плотная vision-language модель семейства Qwen2.5-VL с 7 млрд параметров. Для плотных страниц она может сначала выдавать блок рассуждений, а затем транскрипцию; в приложении следует извлекать текст после последнего маркера </think>. В карточке приведены результаты KITAB-Bench, однако часть изображений пересекается с обучающими данными, а две ошибки с повторяющимся текстом заметно ухудшают CER. Модель предназначена прежде всего для арабского текста; другие языки не оценивались. Лицензия — Apache-2.0.

AquilaChat-7B — диалоговая языковая модель BAAI, дообученная методом supervised fine-tuning и с использованием обучения с подкреплением на базе Aquila-7B. Модель содержит 6,9 млрд параметров, построена на плотной архитектуре семейства Aquila и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для ведения диалогов и генерации текста на китайском и английском языках. Расширяемый формат инструкций поддерживает вызов внешних моделей и инструментов; в README приведены примеры интеграции с генерацией и редактированием изображений, но сама AquilaChat-7B принимает и выдаёт текст. Модель обучена с нуля на двуязычном корпусе, в котором около 40% данных составляют китайские тексты. В карточке упомянуты оценки на C-Eval, MMLU и BoolQ, однако результатов недостаточно, чтобы судить о качестве во всех сценариях. Для кода указан тип лицензии «other»; README описывает отдельную лицензию BAAI для весов и допускает коммерческое использование с учётом её ограничений.

Ben-3.1-Pro-Think — диалоговая языковая модель, разработанная Emiliosbs и дообученная на базе Emiliosbs/Ben3.0-7B-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, имеет 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL; в репозитории веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев, где нужны ответы с рассуждениями; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, заявленная карточкой лицензия — Apache-2.0. В данных нет конкретных оценок качества или сведений о результатах обучения, поэтому пригодность для узких задач следует проверять отдельно.

dbmdz/bert-base-cased-finetuned-conll03-english — англоязычная модель распознавания именованных сущностей, разработанная в сообществе dbmdz на основе bert-base-cased и дообученная на CoNLL-2003. Она присваивает метки токенам текста, чтобы выделять сущности, например людей, организации и географические названия. Архитектура — BERT для классификации токенов; модель содержит около 135,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Модель ориентирована на английский язык и задачу NER; перенос на другие языки или существенно отличающиеся типы текста может требовать дополнительной адаптации.

bertspan4ner-base-chinese — модель на архитектуре BERT для распознавания именованных сущностей в китайском тексте, опубликованная shibing624. Она выполняет токенную классификацию с использованием подхода BertSpan и рассчитана на извлечение сущностей из китайских предложений; пример из карточки находит имя человека и дату. В метаданных указаны 129,5 млн параметров, контекст до 512 токенов и библиотека Transformers с весами PyTorch. На тестовой выборке PEOPLE для модели приведены точность 0,9610, полнота 0,9600 и F1 0,9605; карточка заявляет результат уровня SOTA на этом наборе. Указана лицензия Apache-2.0. Результаты приведены для конкретного набора данных и сами по себе не гарантируют такого же качества на других источниках или типах китайского текста.

newmindai выпустила модель семантического сходства турецких предложений, дообученную на базе BAAI/bge-m3 на турецком наборе STS-B. Это Sentence Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров; модель кодирует текст в эмбеддинги и предназначена для оценки сходства пар предложений. В README указаны корреляции Спирмена 0,8629 и Пирсона 0,8575 на оценке STS-B. Модель подходит для поиска похожих предложений, сопоставления вопросов с ответами, поиска перефразирований и группировки турецких текстов. Метаданные указывают контекст до 8194 токенов, тогда как README сообщает ограничение последовательности в 1024 токена; фактический рабочий предел может зависеть от конфигурации загрузки. Поддержка языка в карточке отмечена для турецкого. Лицензия — Apache-2.0.

Модель carted-nlp/categorization-finetuned-20220721-164940-distilled-20220810-185342 — дообученный классификатор текста на базе RoBERTa, разработанный carted-nlp. Модель содержит 36 млн параметров и принимает текст с контекстным окном до 514 токенов. Она предназначена для классификации текстов. В карточке приведены результаты оценки: accuracy 0,87 и F1 0,869. Данные о классах, обучающем наборе и целевой области применения не раскрыты. Модель распространяется в формате PyTorch; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Code Formula Model — модель семейства SAM-OPT с 152,3 млн параметров, предназначенная для извлечения текста из изображений фрагментов кода и математических формул. На вход подаётся изображение с разрешением 120 DPI; для кода модель определяет язык программирования и восстанавливает текст с сохранением отступов, а для формул выдаёт соответствующий код LaTeX. Метаданные указывают контекстное окно 4096 токенов и формат весов Safetensors. Модель подходит для переноса кода и формул из изображений в редактируемый текст, например из скриншотов или документов. Карточка не сообщает о поддерживаемых естественных языках, поэтому языковая поддержка в каталоге не перечисляется. Лицензия — MIT. Ограничение по входному качеству, указанное в карточке: изображения рассчитаны на 120 DPI.

CodeGen2.5-7B-instruct — авторегрессионная языковая модель для генерации программного кода, разработанная Salesforce. Модель содержит 6,7 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и обучена на инструкционных данных после CodeGen2.5-7B-mono; контекст — 2048 токенов. Предобучение семейства включало 1,4 трлн токенов StarCoderData. Модель предназначена для создания исполняемого кода по запросам на английском языке, автодополнения фрагментов программ и заполнения пропусков в коде. Она поддерживает несколько языков программирования и формат infilling. Репозиторий содержит веса PyTorch; карточка указывает исследовательское применение. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять для конкретной версии модели. Модель может воспроизводить фрагменты исходного кода из обучающих данных; лицензия такого кода может требовать указания авторства или соблюдения других условий. Качество, безопасность и корректность результатов не оценены для всех сценариев использования, поэтому сгенерированный код требует проверки.

Это квантованная версия Cohere Transcribe, разработанная на основе модели CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026. Она предназначена для автоматического распознавания речи и транскрибации аудио на 14 языках. Архитектура включает Conformer-энкодер на 48 слоёв и Transformer-декодер на 8 слоёв; модель содержит около 2 млрд параметров и использует токенизатор SentencePiece с размером словаря 16 384. Квантование NVFP4 W4A16 представляет веса в формате NVIDIA FP4, а активации — в BF16. Модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. Поддерживаемые языки: арабский, немецкий, греческий, английский, испанский, французский, итальянский, японский, корейский, нидерландский, польский, португальский, вьетнамский и китайский (мандаринский). Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает запуск с vLLM и Transformers; фактическая точность и качество на конкретных аудиоданных в предоставленных сведениях не приводятся.

Это англоязычный CSR Sparse Encoder, дообученный авторами карточки на базе mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1 на датасете Natural Questions с использованием Sentence Transformers. Модель кодирует предложения и абзацы в разреженные векторы размерности 4096; предусмотрено до 256 активных измерений, а сходство оценивается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 512 токенов, число параметров — 433,9 млн. Модель предназначена для семантического поиска и разреженного извлечения релевантных документов, в том числе в сценариях поиска по вопросам на английском языке. В README приведены оценки на NanoBEIR, Natural Questions и других наборах Nano BEIR при разных ограничениях на активные измерения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Результаты зависят от числа активных измерений и используемого корпуса; карточка содержит оценки на небольших наборах, поэтому они не гарантируют качество на других данных.

Contextual AI разработала ctxl-rerank-v2-instruct-multilingual-6b — плотную модель на архитектуре Mistral с 6,4 млрд параметров для ранжирования текстов. Она оценивает релевантность документов запросу и умеет учитывать пользовательские инструкции, например отдавать приоритет более свежим сведениям или разрешать противоречия между результатами поиска. Модель рассчитана на мультиязычный поиск более чем на 100 языках и сценарии поиска товаров и рекомендаций. Модель принимает запрос, документ и, при необходимости, инструкцию; выдаёт оценку релевантности, где более высокий балл означает более подходящий документ. README указывает контекст до 32 тысяч токенов, тогда как метаданные Hugging Face заявляют нативный контекст в 1 024 000 токенов; фактический поддерживаемый размер зависит от реализации и конфигурации. В карточке также описаны применение для ответов на вопросы и результаты на BEIR, однако это остаётся моделью ранжирования, а не генератором ответов. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 допускает использование на её условиях, включая ограничения на коммерческое применение.

d7 — дообученная модель для генерации кода, созданная на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и обученная на наборе данных generator. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 1,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и кода; базовая модель поддерживает продолжение, автодополнение и заполнение пропусков в коде. Контекст — до 16 384 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Aleteian/DarkCamelot — объединённая модель генерации текста на базе семейства Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В слиянии использован метод della; базой указана win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2, также объединены восемь других языковых моделей. Размер модели — 12,1 млрд параметров, формат весов — SafeTensors; для работы заявлен контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В карточке нет сведений о специальной отраслевой специализации или подтверждённом наборе языков, поэтому их нельзя приписывать модели на основании описания базовых компонентов. Это экспериментальное слияние нескольких моделей; качество и поведение могут отличаться от каждого исходного чекпойнта, а заявленный размер контекста не гарантирует одинаковую производительность на всей длине. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

DEFUNCT-EXPERIMENT2_1 — объединённая языковая модель от netcat420, созданная из предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 для причинной генерации, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. В объединении использованы netcat420/DeepSeek-R1-MFANN-TIES-unretrained-7b и netcat420/Qwen2.5-DeepSeek-R1-MFANN-7b. В README указана базовая модель netcat420/DeepSeek-R1-MFANN-TIES-unretrained-7b; веса сохранены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных источниках не приведена.

Devlin Alpha 22B A3B — экспериментальная текстовая языковая модель от Devlin-AI, основанная на Qwen3.6-35B-A3B и распространяемая в формате GGUF. Модель ориентирована на агентские сценарии и задачи, требующие рассуждений; в метаданных также указаны MoE-архитектура и pruning экспертов. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты, включая Ollama, LM Studio, KoboldCpp и text-generation-webui с бэкендом llama.cpp. Указан размер 22B с конфигурацией A3B, поддерживаются режимы с рассуждениями и без них. Это текстовая модель без MTP-головы; для корректного применения шаблона чата Qwen3.6 при использовании llama.cpp требуется включать параметр jinja. В примере запуска указан контекст до 262144 токенов. К сильным сторонам относятся специализация на агентских задачах, поддержка локального инференса и возможность использования в режимах с рассуждениями. При этом модель является версией для разработки и тестирования, не рекомендуется для production, а результаты бенчмарков в README отсутствуют. Языки, точные характеристики модальностей помимо текстовой генерации и дополнительные ограничения производительности не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 как производная работа Qwen3.6-35B-A3B.

Модель elastic/distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english — вариант DistilBERT base с учётом регистра, дообученный командой Elastic для распознавания именованных сущностей на английском языке на наборе CoNLL-2003. Она присваивает метки отдельным токенам, чтобы выделять сущности в тексте, например имена людей, организации и географические названия. Модель принимает текст и возвращает последовательность меток для его токенов. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Модель чувствительна к регистру: например, «english» и «English» могут обрабатываться по-разному. Для текста без учёта регистра авторы указывают отдельный вариант модели. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

khanhhdt/distilbert-finetuned-squadv2 — дообученная на задаче question answering модель на базе DistilBERT, опубликованная пользователем khanhhdt. Карточка указывает, что для дообучения использован неизвестный набор данных; архитектура — DistilBertForQuestionAnswering. Модель принимает вопрос и текстовый контекст и предназначена для извлечения ответа из этого контекста. Модель подходит для систем вопросов и ответов по предоставленному тексту, например для поиска фактов в документах. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Сведения о качестве, обучающих данных и известных ограничениях в карточке отсутствуют, поэтому надёжность ответов на конкретных данных следует проверять отдельно.

onnx-community/distilbert-NER-ONNX — это ONNX-версия модели dslim/distilbert-NER, автоматически конвертированная и опубликованная сообществом onnx-community. Модель предназначена для задачи распознавания именованных сущностей (NER), то есть для выделения в тексте фрагментов, относящихся к людям, местам и другим сущностям, поддерживаемым исходной моделью. Её можно использовать для токен-классификации, например в JavaScript-приложениях через библиотеку Transformers.js. Из README известно, что модель основана на DistilBERT и предоставляется в формате ONNX. Конкретные размер модели, архитектурные параметры, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и набор классов сущностей в карточке не указаны. Формат ONNX ориентирован на выполнение модели в совместимых средах, включая сценарии с Transformers.js. Лицензия в README не указана, поэтому условия использования требуют дополнительной проверки.