I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-first-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-last-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Maaz091/personalizedAI — дообученная Maaz091 языковая модель Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указан английский язык, а максимальная длина контекста составляет 40 960 токенов. Модель дообучена на базе unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или сведений о специальных ограничениях применения.

PP-FormulaNet_plus-S — модель распознавания математических формул на изображениях, разработанная командой PaddleOCR. Это версия S семейства PP-FormulaNet_plus, использующая backbone PPHGNetV2_B4; она ориентирована на улучшенное распознавание формул на английском языке. Модель преобразует изображение формулы в текстовое представление LaTeX и может использоваться как модуль распознавания в конвейере обработки документов. При обучении использовался более разнообразный набор формул из китайских диссертаций, профессиональных и учебных книг, экзаменационных работ и математических журналов. В README приведены оценки BLEU для английских и китайских формул, а также время GPU-инференса для семейства моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Perplexity AI разработала pplx-pii-masking для обнаружения и маскирования персональных и других чувствительных данных в разговорных текстах. Модель использует примерно 600-миллионную двунаправленную архитектуру Qwen3 на основе perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b и содержит две выходные головы: токенную классификацию с BIOES-разметкой девяти категорий чувствительных данных и классификатор чувствительности беседы. Для последовательностей применяется ограниченный декодер Витерби; максимальная длина входа — 4096 токенов. Модель подходит для поиска имён, номеров счетов, URL, дат, адресов, адресов электронной почты, телефонов, прочих персональных данных и секретов в разговорных данных, а также для оценки чувствительности беседы целиком. Метаданные указывают английский и многоязычный охват. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — MIT. Для запуска README описывает использование PyTorch и Transformers с trust_remote_code.

PreferED — модель оценки предпочтений на архитектуре DeBERTa, разработанная Samagra и предназначенная для оценки ответов приложений на базе LLM. Она принимает текст с контекстом и критериями оценки, а также проверяемую генерацию, и возвращает логит-оценку, по которой можно сравнивать ответы по качеству, релевантности, уместности или наличию галлюцинаций. Модель содержит 533,8 млн параметров, использует архитектуру DeBERTa-v2 для классификации последовательностей и рассчитана на контекст до 512 токенов. Основной язык — английский. Модель обучена на Anthropic HH/RLHF с использованием DeBERTa-v3-large в качестве базовой модели; на тестовой выборке HH/RLHF указана точность 69,7%. Обучение использовало бинарную кросс-энтропию. Подходит для ранжирования и проверки текстовых ответов в оценочных конвейерах, в том числе при наличии эталонного или извлечённого контекста. Лицензия — MIT. Качество оценки может зависеть от соответствия критериев и данных конкретной задачи обучающим данным; опубликованный показатель относится к тестовой выборке HH/RLHF.

LocalDoc выпустила вторую версию модели для распознавания персональных данных в азербайджанском тексте. Это дообученная на специализированных данных XLM-RoBERTa с архитектурой XLMRobertaForTokenClassification; модель содержит 305,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Модель размечает имена и фамилии, возраст, даты, города, адреса, номера документов и карт, электронную почту, телефоны и другие типы персональных данных. Её можно применять для поиска чувствительной информации в текстах и подготовки данных к обезличиванию. В README приведены тестовые precision 0,9760, recall 0,9732 и F1 0,9746; качество различается по типам сущностей. Модель предназначена для азербайджанского языка и распространяется по лицензии CC BY 4.0, которая разрешает коммерческое использование и модификацию при указании авторства.

Puffin-Qwen2.5-CodeMath-1 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit из Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B и Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B. Для объединения использован метод SLERP; модель содержит 1,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, включая сценарии с кодом и математическими задачами. Модель принимает текст и генерирует текст. Она использует библиотеку Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не сообщает отдельные сведения о языках или результатах оценки качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Qwen2-VL-OCR-2B-Instruct-GGUF — мультимодальная модель для преобразования изображений в текст, разработанная как дообученная версия Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct и опубликованная пользователем или организацией prithivMLmods. Она сочетает визуальное и текстовое понимание с диалоговым взаимодействием и предназначена прежде всего для OCR, распознавания небрежного рукописного текста, анализа изображений, решения математических задач и вывода формул в формате LaTeX. Модель поддерживает сценарии image-to-text и VQA, а также задачи, связанные с кодом. В метаданных указан английский язык. Модель имеет размер 2B параметров согласно названию базовой модели и распространяется в формате GGUF с вариантами от FP16 до низкоразрядных квантований Q2–Q8 и i1/IQ. Это позволяет выбирать между качеством, скоростью и требованиями к памяти, однако README не содержит количественных оценок качества, сведений о длине контекста, точном наборе поддерживаемых языков и ограничениях распознавания. Лицензия — Apache-2.0; условия конкретного запуска зависят от совместимого программного обеспечения для GGUF.

Модель kangkys/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO — дообученная на базе NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT компактная языковая модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,9 млн параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; базовая модель специализируется на извлечении метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний с выдачей результата в формате JSON. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 40 960 токенов. Для дообучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель разработал kangkys, лицензия — Apache-2.0.

Компактная языковая модель семейства Qwen3, разработанная yoon112 как дообучение NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Она предназначена для генерации текста и работы в диалоговом формате; базовая модель ориентирована на извлечение метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний с выдачей результата в JSON. Модель содержит 507,9 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель подходит для структурирования протоколов и автоматизации извлечения сведений из них. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Языковые сведения карточки отмечают английский, а назначение базовой модели связано с корейскими протоколами; качество для других языков и точность соблюдения JSON-схемы могут зависеть от входных данных.

lmstudio-community/Qwen3-0.6B-MLX-bf16 — конвертированная в формат MLX версия компактной плотной языковой модели Qwen3-0.6B. Модель содержит около 507,9 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 40 960 токенов. Конверсия выполнена из Qwen/Qwen3-0.6B с помощью mlx-lm версии 0.24.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Метаданные характеризуют базовую модель как многоязычную и пригодную для рассуждений; отдельные языки в доступных данных не перечислены. Формат MLX ориентирован на запуск в экосистеме MLX. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-A3B-Coder — производная от Qwen/Qwen3.6-35B-A3B модель для генерации программного кода. В исходной MoE-модели число экспертов сокращено с 256 до 184 на слой по карте компетенций, ориентированной на задачи программирования; число активных экспертов сохранено на уровне A3B. В конфигурации по умолчанию задана маршрутизация top-10. По карточке, дообучение и дистилляция не применялись. Модель сохраняет архитектурные компоненты базовой модели, включая vision tower, но в метаданных основная задача указана как text-generation. Модель предназначена для генерации кода и задач программирования, в том числе на Rust, Java и JavaScript. В карточке приведены результаты HumanEval, LiveCodeBench и MultiPL-E; также сообщается о снижении показателей в отдельных общих и агентных задачах. Лицензия — Apache-2.0. Результаты MultiPL-E измерены с top-8, тогда как опубликованная конфигурация использует top-10; оценка использования инструментов затронута известной ошибкой оценщика и включает safety-critical failures.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — открытая fine-tune-модель на базе Qwen3.6-27B, разработанная в коллаборации автора модели, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh при использовании Unsloth. Модель ориентирована на универсальные сценарии: следование инструкциям, решение задач, рассуждения, программирование, творческое письмо, ролевые сценарии и работу с визуальными данными. Заявлена поддержка английского и китайского языков, а также vision-возможностей; другие параметры контекста в README не указаны. Модель создана как многоэтапная fine-tune-модель с несколькими дообучениями и merge-операциями. В обучении использовались наборы DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets, а также собственные и сторонние датасеты и обучающие трассы. Доступны обычные и MTP GGUF-квантизации, включая NEO IMATRIX; для части выходного тензора заявлена точность 16 бит, а MTP-тензоры имеют Q8_0. По утверждению авторов, модель улучшает следование инструкциям, общий интеллект, решение задач и рассуждения, однако приведённые в README результаты не подтверждены независимыми измерениями и не должны рассматриваться как гарантированные. Для MTP-вариантов рекомендуется температура не выше 1 и отключённая репетиционная штрафная функция; при низком уровне принятия токенов следует использовать обычные кванты. Модель описана как uncensored и heretic, поэтому её поведение и фильтрация контента могут отличаться от базовой модели. Лицензия — Apache-2.0.

Max-GE/Qwen3.8-27B-uncen — многоэтапная fine-tune-модель на базе DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. Согласно README, модель создана с использованием Unsloth, методов COLD FUSION и Fable Fusion и ориентирована на повышение качества рассуждений, общее решение задач, программирование, творческое письмо, создание историй и roleplaying. Заявлена как uncensored/abliterated-модель. Модель относится к семейству Qwen3.8 с размером 27B и поддерживает английский и китайский языки. Репозиторий содержит Regular и MTP GGUF-квантизации, включая варианты с точностью 4 и 8 бит; заявлена поддержка трёх режимов мышления. Основной особенностью разработчики называют сокращение объёма reasoning-токенов примерно от двух до десяти раз по сравнению с обычной Qwen3.8 при сохранении детализации и качества, а также оптимизацию скорости генерации. README также указывает тег image-text-to-text, но не приводит подробностей о визуальном энкодере или подтверждённой обработке изображений. Сильными сторонами заявлены высокие результаты на ARC-C и ARC-E, улучшение по сравнению с базовыми моделями Qwen и эффективность на потребительском оборудовании. Эти результаты представлены разработчиками и не сопровождаются в карточке независимой методологией проверки. Возможные ограничения включают зависимость характеристик от выбранной GGUF-квантизации, отсутствие данных о размере контекста и детальных тестах безопасности, а также uncensored-настройку, которая может повышать риск нежелательных или небезопасных ответов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

le723z/Rearank-7B — модель для повторного ранжирования результатов поиска с использованием пошагового рассуждения. Она создана на базе Qwen2.5-7B-Instruct и дообучена методом GRPO на наборе данных из 179 запросов для задачи reranking; работа описана в статье REARANK: Reasoning Re-ranking Agent via Reinforcement Learning. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст; заявленный размер контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для оценки и упорядочивания текстовых кандидатов относительно запроса, например при поиске документов или подготовке контекста для RAG. Основной тег Hugging Face — text-ranking; метаданные также указывают text-generation. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. Карточка сообщает об обучении на небольшом наборе из 179 запросов, поэтому качество и переносимость на другие задачи и домены могут быть ограничены.

Это англоязычная модель Cross-Encoder, разработанная tomaarsen и дообученная на датасете MS MARCO от answerdotai/ModernBERT-base с помощью библиотеки sentence-transformers. Она совместно обрабатывает запрос и документ и выдаёт оценку их релевантности, которую можно использовать для переранжирования результатов поиска и семантического поиска. Модель содержит 149 млн параметров и принимает последовательности длиной до 8192 токенов. В README приведены оценки на наборах NanoMSMARCO, NanoNFCorpus, NanoNQ и NanoBEIR; результаты показывают улучшение метрик ранжирования относительно указанной в README базы сравнения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DatologyAI CLIP Retrieval Optimized ViT-B/32 — контрастивная модель «изображение—текст», разработанная DatologyAI на базе архитектуры CLIP и обученная с помощью OpenCLIP. Она предназначена для поиска соответствий между изображениями и текстовыми запросами: поддерживает поиск изображений по описанию и подбор описаний к изображениям, а также классификацию изображений по текстовым меткам без отдельного обучения на этих классах. Модель использует визуальный энкодер ViT-B/32 с патчами 32×32 и входным размером изображения 224×224, а также 12-слойный текстовый Transformer с контекстом 77 токенов; размерность эмбеддингов — 512. Обучающие пары изображений и текста отобраны из DataComp-XL с использованием пайплайна курирования DatologyAI. В README приведены результаты на MSCOCO и Flickr30K, однако они не гарантируют аналогичного качества на других распределениях данных. Модель принимает изображения и текст, выдаёт векторные представления для сопоставления и оценки близости. Лицензия — Apache 2.0.

RuadaptQwen2.5-1.5B-instruct — русскоязычная инструктивная модель, разработанная командой RefalMachine на основе Qwen2.5-1.5B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текстовых ответов на инструкции. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 1,5 млрд параметров; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Авторы заменили токенизатор, продолжили предобучение на русскоязычном корпусе и применили LEP (Learned Embedding Propagation). По заявлению авторов, новый токенизатор увеличил скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно исходной модели на одинаковых последовательностях. В карточке упомянуты оценки на Ru-Arena-General, MERA и llmtf_open, но опубликованные результаты отсутствуют. Модель поддерживает русский язык, чат и интерфейс вызова инструментов. Доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут отражать сведения и взгляды из данных обучения; показатели качества в карточке не приведены.

Модель lxyuan/span-marker-bert-base-multilingual-uncased-multinerd — дообученная версия bert-base-multilingual-uncased с архитектурой SpanMarker, созданная в рамках воспроизведения работы Tom. Она предназначена для распознавания именованных сущностей в тексте: людей, организаций и местоположений. Модель обучена на наборе Babelscape/multinerd и поддерживает немецкий, английский, испанский, французский, итальянский, нидерландский, польский, португальский, русский и китайский языки. В карточке приведён общий F1 91,88 на тестовой выборке; автор отмечает, что вариант без учёта регистра может уступать варианту с учётом регистра, поэтому рекомендует сравнивать их на целевых данных. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Результаты могут зависеть от языка и предметной области; README также отмечает чувствительность к точкам в контексте распознавания сущностей, связанных с едой.

Kyutai STT 2.6B — модель Kyutai для потоковой транскрибации речи на английском языке. Она начинает выдавать текст после поступления первых секунд аудио, поэтому подходит для приложений с распознаванием речи в реальном времени. Модель построена на архитектуре Transformer с декодером, использует многопоточную архитектуру Moshi: аудио кодируется токенизатором Mimi, а модель предсказывает текстовые токены с учётом аудиопотока. В репозитории указано 3,2 млрд параметров; задержка вывода составляет около 2,5 секунды. Модель рассчитана на потоковое распознавание, в том числе при шуме, и может обрабатывать аудио длительностью до двух часов без дополнительных изменений. Текст транскрипции включает заглавные буквы и пунктуацию; временные метки токенов можно восстановить с учётом смещения текстового потока. Для работы предусмотрена интеграция с Transformers версии 4.53.0 и выше. Веса распространяются по лицензии CC BY 4.0.

NVIDIA Conformer-Transducer Large (en-US) — модель распознавания речи, разработанная NVIDIA и предназначенная для работы в инструментарии NeMo. Она преобразует монофоническую английскую речь в текст в нижнем регистре; входной формат — аудио WAV с частотой 16 кГц. Модель построена на архитектуре Conformer-Transducer, использует авторегрессионное декодирование и обучена с функцией потерь Transducer. Размер — около 120 млн параметров. Для обучения использован составной набор англоязычных речевых данных, включая LibriSpeech, Fisher, Switchboard, VoxPopuli, Common Voice и People’s Speech. В README приведены результаты WER для нескольких тестовых наборов. Модель подходит для транскрибации аудиозаписей и может использоваться как предварительно обученный чекпойнт для дообучения на других данных. Её ограничения включают возможное ухудшение качества на технической лексике, непривычной разговорной речи и речи с акцентом. Лицензия — CC BY 4.0.

SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast GGUF v2 — локальная текстовая модель, опубликованная пользователем lianjiang и основанная на google/gemma-4-26B-A4B-it. Это производная от линии SuperGemma Fast, экспортированная в формат GGUF Q4_K_M для запуска через llama.cpp, в том числе на компьютерах Apple Silicon. Архитектура Gemma 4 использует MoE-эксперты; точное эффективное число активируемых параметров и размер контекста в README не указаны. Модель предназначена для обычного диалога, генерации текста, программирования, логических задач и сценариев с использованием инструментов. Заявлена поддержка английского и корейского языков. Встроенный нейтральный шаблон чата должен снижать вероятность ошибочной маршрутизации обычных запросов в режим программирования или вызова инструментов. На Apple M4 Max указаны скорости до 222 токенов/с обработки корейского запроса и 89,4 токена/с генерации, однако эти показатели зависят от оборудования и конфигурации. К сильным сторонам относятся компактное квантованное представление, высокая скорость локального запуска, улучшения по сравнению с исходной локальной базовой версией в коде, логике, браузерных сценариях и корейском языке, а также менее ограниченное поведение по сравнению со стандартными чат-релизами. Ограничения включают отсутствие подробных данных о контексте, полном наборе языков, качестве на независимых тестах и требованиях к памяти; заявленная «uncensored» настройка также может означать ослабленные защитные ограничения. Лицензия указана как Gemma.

TEST-L3.2-ReWish-3B — объединённая текстовая модель, созданная djuna-test-lab с помощью mergekit на основе unsloth/Llama-3.2-3B и с участием SicariusSicariiStuff/Impish_LLAMA_3B и djuna/ReWiz-Llama-3.2-3B-fix-config. Для слияния применён метод DARE linear с нормализацией и int8-маской; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 3,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс tool calling. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 63,68 и BBH 22,07, однако эти показатели сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.