I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Muennighoff/SGPT-125M-mean-nli-bitfit — модель семейства GPT-Neo, разработанная Muennighoff для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства. Она обучалась с помощью Sentence Transformers на MultipleNegativesRankingLoss с косинусной мерой сходства; в обучающем загрузчике использовались пакеты по 64 примера без дубликатов. Модель содержит 137,7 млн параметров, принимает текст и формирует эмбеддинги. Максимальная длина контекста — 2048 токенов. Модель подходит для поиска семантически близких предложений и ранжирования текстов по смысловому сходству. В метаданных указаны форматы PyTorch и задачи sentence-similarity и feature-extraction. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Stable LM 2 12B — базовая авторегрессионная языковая модель, разработанная Stability AI. Это плотный трансформер-декодер с 11,6 млрд параметров по метаданным (в README указано 12,1 млрд), обученный на 2 трлн токенов текстовых и программных данных. Модель предназначена для дальнейшей тонкой настройки под прикладные задачи. Модель генерирует продолжение текста по текстовому запросу. В архитектуре используются Rotary Position Embeddings, групповые запросы внимания и токенизатор Arcade100k; максимальная длина контекста — 4096 токенов. В обучающих данных есть несколько европейских языков и код, однако в README основным языком назван английский. Это базовая модель, поэтому её поведение и пригодность для конкретной задачи требуют оценки и, как правило, дообучения. Она может выдавать ненадёжный, небезопасный или нежелательный текст, включая отражение предвзятостей обучающих данных. Указана Stability AI Community License; условия коммерческого использования следует проверять по лицензии модели.

BlueAvenir/sti_cyber_security_model_updated — модель на базе XLM-RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель можно применять для поиска похожих текстов, группировки документов по смыслу и построения векторного представления текстовых данных. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия и специализация на кибербезопасности в предоставленных данных не подтверждены.

SUS-Chat-34B — двуязычная диалоговая модель на 33,9 млрд параметров, совместно выпущенная Южным университетом науки и технологий и IDEA-CCNL. Это плотная модель семейства LLaMA, дообученная на базе 01-ai/Yi-34B на высококачественных инструкциях; веса доступны в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям на китайском и английском языках, включая многошаговые запросы, математику, рассуждения и задачи общего назначения. Контекстное окно составляет 8192 токена; карточка сообщает о специальном обучении для многоходовых диалогов и работы с длинным контекстом. Разработчики приводят результаты тестов на задачах знаний, рассуждений и здравого смысла, однако модель прошла только supervised fine-tuning и не обучалась на человеческих предпочтениях. Поэтому ответы могут содержать галлюцинации и ошибки, а качество зависит от настроек генерации.

Swift-Qwen3.8-27B-FP8 — независимая общественная FP8-квантизация модели ukisai/Swift-Qwen3.8-27b, не являющаяся официальным релизом UkisAI. Модель предназначена для диалоговых, reasoning- и мультимодальных сценариев, а также высокопроизводительного инференса через SGLang с поддержкой speculative decoding. Указанный pipeline относится к задачам image-text-to-text, однако мультимодальная работа именно этой квантизированной версии отдельно не тестировалась. Модель использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration, формат compressed-tensors и схему FP8_BLOCK с блоками весов 128×128 и динамическим FP8 для активаций. Размер исходного чекпойнта составляет около 29 ГБ, заявленная длина контекста — 262 144 токена. Сохранены native MTP-компоненты; поддерживаются нативный NEXTN/MTP и внешняя модель-черновик DFlash2. Квантизация выполнена из BF16-версии с помощью llmcompressor 0.13.0, при этом несовместимые с блочной схемой компоненты, включая часть embedding- и normalization-модулей, сохранены без принудительной квантизации. Сильная сторона модели — снижение требований к видеопамяти при сохранении высокой производительности. В локальном тесте на NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB скорость составила 50,45 токена в секунду без speculative decoding, 103,38 с native NEXTN/MTP и 132,62 с DFlash2 на фиксированной генерации. Эти результаты относятся к конкретной конфигурации и не являются стандартизированным бенчмарком; качество, языки и универсальная мультимодальная производительность отдельно не раскрыты. Для запуска проверены CUDA Linux, SGLang и одиночный GPU с TP=1. Модель распространяется по лицензии swift-open-license-1.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamExperiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Hikari07jp/Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-GGUF — производная текстовая языковая модель, созданная на основе Prism Ternary Bonsai 27B от PrismML. Это прямое редактирование GGUF-весов с применением abliteration и низкодеградационного отката отдельных параметров. Модель предназначена для локальных и офлайн-ассистентов, особенно в сценариях, где требуется уменьшить избыточные отказы от выполнения запросов. При этом она может генерировать небезопасный контент и не является доказанно безопасной. Модель поставляется в формате GGUF Q2_0 g128 размером около 7,2 ГБ и рассчитана на работу через специальный fork PrismML llama.cpp с гибридными kernels для Q2_0. Архитектурная линия связана с Qwen3.5/Qwen3.6-27B и hybrid attention. Указан текстовый режим без встроенного vision mmproj; поддерживаемые языки и точный размер контекстного окна в README не определены, хотя в примерах запуска используется контекст 8192, а с опциональным DSpark упоминается до 16K. По заявленным измерениям, модель выполнила 38 из 40 переходов от отказа к прямому ответу на вредоносном пилоте, сохранила показатели родительской модели в coding-пилоте на уровне 19/20 и показала близкие результаты на GSM8K, MMLU, HumanEval и MBPP. Ограничения включают необходимость использования Prism llama.cpp, возможные проблемы с DSpark при нехватке памяти и отсутствие визуального модуля. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базового релиза.

Tess-2.0-Yi-34B-200K — универсальная большая языковая модель серии Tess, разработанной migtissera. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, обученная на базовой модели 01-ai/Yi-34B-200K. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке приведён формат запросов с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Контекст модели составляет до 200 000 токенов. Модель работает с текстом и заявлена как uncensored, поэтому может создавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. Ответы могут быть неточными или вводящими в заблуждение, их следует проверять. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Карточка модели Gflorent/test_false_positive на Hugging Face совпадает с карточкой Gflorent/fossil_flex, поэтому описание составлено по ней. Gflorent/fossil_flex — модель sentence-transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель обучена с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Её можно использовать в сценариях семантического поиска и группировки похожих текстов; репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в доступных сведениях не приведена.

TrendyolMixLLM_v1.1 — объединённая языковая модель, созданная Trendyol из Trendyol-LLM-7b-chat-v1.0 и Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1 с помощью mergekit. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral на 8,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате диалога. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает отдельную специализацию или языковой охват, поэтому такие характеристики не уточняются. Лицензия — Apache 2.0.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v3-OMA-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v3-OMA методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; её контекст составляет до 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения и конкретные ограничения качества.

princeton-nlp/unsup-simcse-bert-large-uncased — модель извлечения признаков группы Princeton NLP на базе BERT Large Uncased, обученная методом SimCSE без разметки. Она предназначена для получения векторных представлений предложений, которые можно применять для сравнения семантической близости текстов и в качестве признаков для последующих задач NLP. Модель содержит около 433,9 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 512 токенов. В репозитории доступны веса PyTorch и Flax. Обучение SimCSE улучшает геометрию представлений BERT, сохраняя их пригодность для задач семантического сходства. В README приведены эксперименты с оценкой сходства предложений и переносом на downstream-задачи; сами результаты для этой конкретной модели не указаны. Лицензия в доступных данных не определена. Как и другие языковые модели, она может воспроизводить вредные стереотипы и предубеждения.

Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian — модель распознавания речи, созданная Cahya и дообученная на базе facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 на индонезийской части Common Voice. Она преобразует аудиозапись речи в текст и рассчитана на распознавание индонезийской речи; входное аудио должно иметь частоту дискретизации 16 кГц. Модель построена на архитектуре Wav2Vec2ForCTC и содержит около 402,7 млн параметров. Доступны веса PyTorch и Flax. В карточке приведён результат оценки 25,86% на тестовых данных Common Voice, но метрика не уточнена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NavAI Whisper Small Uzbek — это модель автоматического распознавания речи, созданная NavAI на основе дообучения openai/whisper-small. Она принимает аудио и генерирует текстовую транскрипцию на узбекском языке. По карточке модели, обучение проведено на 753 часах речи с человеческими расшифровками из открытых корпусов; размер в метаданных — 153,1 млн параметров. Модель реализована на архитектуре Whisper и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель предназначена для транскрибирования узбекской речи, в том числе пакетной обработки записей. Для лучших результатов рекомендуется явно указывать язык uz; длинные записи обрабатываются окнами по 30 секунд. В тестировании на четырёх отложенных наборах whisper-small показала макро-WER 11,57% и микро-WER 10,69%; результаты зависят от набора и условий записи. Выход рассчитан на узбекский язык в латинской графике. Слабее распознаются редкие иностранные имена и речь с дальнего расстояния, шумом или выраженным диалектом. Модель унаследует возможные смещения обучающих данных. В метаданных указана лицензия Apache-2.0; карточка также приводит требования атрибуции для одного из использованных обучающих корпусов.

Etelis/YELP_fewshot — модель семейства MPNet, опубликованная пользователем Etelis в формате PyTorch и оформленная как модель Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Обучение использовало CosineSimilarityLoss. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на входные последовательности длиной до 514 токенов. Её можно применять с библиотекой Sentence Transformers либо через Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Zamba2-7B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra, полученная дообучением Zamba2-7B на наборах инструкций и чатов. Она предназначена для генерации ответов, следования инструкциям и решения общих задач, включая рассуждения и математику. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с разделяемыми слоями внимания Transformer. В README указан размер 7,36 млрд параметров, а метаданные каталога — 16,8 млрд; источники расходятся, поэтому точный размер не приводится. Базовый контекст — 4096 токенов; в README описано расширение до 16 тысяч токенов через настройку частоты RoPE. Модель принимает текст и генерирует текст. README заявляет высокую скорость генерации и меньшие требования к памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, однако оптимизированные ядра Mamba2 нужны для снижения задержки и расхода памяти. Поддерживаемые естественные языки в источниках не перечислены. Для запуска рекомендуется Transformers с зависимостями mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер ожидаются более высокая задержка и расход памяти. Лицензия — Apache-2.0.

arzington_bert_embedding_model_v4 — модель на базе BERT, разработанная автором репозитория jason1234. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 129,5 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch; обучение проводилось с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель подходит для построения векторного поиска по текстовым коллекциям, группировки похожих высказываний и оценки семантического сходства. README не сообщает языковой состав обучающих данных или результаты оценки, поэтому качество для конкретного языка и предметной области по имеющимся сведениям определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LocalDoc разработала двуязычную модель эмбеддингов предложений для азербайджанского и английского языков. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для оценки семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текстов и кластеризации. Модель основана на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2: архитектура BERT с 6 слоями, скрытым размером 384 и 12 головами внимания. Она дообучена дистилляцией знаний на параллельном корпусе примерно из 4,14 млн азербайджано-английских пар; используется собственный токенизатор SentencePiece Unigram с словарём около 50 тыс. токенов. Максимальная длина входа — 512 токенов. В метаданных указано 33,4 млн параметров; README приводит оценку около 30,2 млн после расширения словаря. Модель подходит для двуязычного поиска и сравнения текстов, но заявленные результаты относятся к STS-бенчмаркам на азербайджанском и не гарантируют качество на других задачах или языках. Распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Bellatrix-Tiny-1B-v2 — авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Модель содержит 1,2 млрд параметров, имеет контекстное окно до 131 072 токенов и предназначена для генерации текста и диалогов. В репозитории доступны веса в форматах Safetensors и ONNX; README описывает настройку с помощью supervised fine-tuning и обучение на синтетических данных для рассуждений. Модель рассчитана на многоязычные диалоги, следование инструкциям, суммаризацию и сценарии поиска релевантных сведений в диалоге. Карточка приводит английский язык, но заявляет многоязычное применение без перечисления остальных языков. По словам автора, модель использует оптимизированную архитектуру Transformer; её компактный размер подходит для локального запуска, хотя ресурсоёмкость обучения и вывода зависит от оборудования. Качество может снижаться на узкоспециализированных задачах, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или смещения из обучающих данных. Лицензия — Llama 3.2 Community License (идентификатор llama3.2); перед использованием следует учитывать её условия.

Компактная модель Sentence Transformer, разработанная swardiantara и дообученная на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов; близость векторов можно оценивать косинусным сходством. Модель состоит из BERT и среднего pooling, содержит 4,4 млн параметров и принимает только текст. Модель обучалась на наборе из примерно 2,6 млн пар текстов с оценками сходства. В примерах набора — отзывы Amazon, поэтому модель подходит, в частности, для семантического поиска и сопоставления отзывов. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, однако карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Это компактная Sentence Transformer модель на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2, дообученная автором для сравнения предложений и поиска по смыслу. Архитектура включает BERT с усредняющим pooling и формирует плотные векторы размерности 128; для оценки близости используется косинусное сходство. Модель принимает текст, поддерживает последовательности длиной до 512 токенов по метаданным; в README заявлен предел 128 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов предложений и абзацев, семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Базовая модель компактна и англоязычна, а обучение проводилось на парах текстов с оценками сходства. Файлы представлены в формате safetensors. Условия лицензирования в предоставленных источниках не приведены.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k5-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 128 и предназначена для поиска по смыслу, извлечения текстовых признаков и сравнения предложений по косинусному сходству. Архитектура включает BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 4,4 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Малый размер делает модель подходящей для поиска и сравнения текстов при ограниченных вычислительных ресурсах. В README указано обучение на наборе из 585 350 пар текстов с метками. Модель принимает только текст и возвращает векторы; она не генерирует ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это компактная англоязычная модель BERT из набора BERT Miniatures, опубликованного Google. Вариант L-8-H-512-A-8 содержит 8 слоёв, скрытый размер 512 и 8 голов внимания; модель имеет около 49,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Она обучена без учёта регистра с токенизацией WordPiece и доступна в форматах PyTorch и Flax. Модель предназначена для задач понимания английского текста и может дообучаться для классификации, анализа тональности, определения семантического сходства и других задач обработки языка. Компактный размер рассчитан на среды с ограниченными вычислительными ресурсами; авторы также указывают на эффективность применения в дистилляции, когда метки для дообучения создаёт более крупная модель-учитель. Лицензия — Apache-2.0.

harheem/bge-m3-nvidia-ko-v1 — модель Sentence Transformers, дообученная на базе BAAI/bge-m3 для создания векторных представлений предложений и абзацев. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотным выходом, нормализацией и косинусным сравнением; полная размерность эмбеддинга составляет 1024, а максимальная длина входной последовательности — 8194 токена по метаданным (в README указано 8192). Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Карточка описывает обучение на 6397 парах «якорь — положительный пример» с матрёшечной функцией потерь и приводит показатели поиска для сокращённых размерностей от 64 до 768. В примерах обучающих данных есть корейские тексты о CUDA и NVIDIA, тогда как README заявляет английский язык; метаданные также помечают корейский. Модель принимает текст и выдаёт векторы; лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения по предметной области или оценку работы на иных языках и типах данных, поэтому качество вне приведённых сценариев следует проверять отдельно.

CleverBoi-Nemo-12B-v2 — текстовая generative-модель, разработанная theprint. Она дообучена в течение одной эпохи на наборе CleverBoi-Data-20k, содержащем примеры, ориентированные на логику, рассуждения, математику и программирование. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих следования инструкциям, логического вывода, математического анализа и работы с кодом. Модель дообучена на базе unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit и имеет размер 12B параметров согласно идентификатору модели. Доступная языковая метка — английский. Указана текстовая модальность; сведения о длине контекста в README отсутствуют. Для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. В оценках Open LLM Leaderboard модель получила средний результат 17,57: 20,46 на IFEval, 31,65 на BBH, 8,61 на MATH Level 5, 8,50 на GPQA, 11,43 на MuSR и 24,76 на MMLU-PRO. Эти результаты указывают на специализацию в задачах рассуждения и математики, однако не подтверждают высокую точность во всех сценариях. Ограничениями являются отсутствие данных о контекстном окне, мультиязычной поддержке, требованиях к аппаратному обеспечению и практической производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

CleverQwen2-1.5B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором trollek с помощью mergekit методом Model Stock. В основу слияния взята trollek/Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated; также объединены cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-qwen2-1.5b, M4-ai/Hercules-5.0-Qwen2-1.5B и Replete-AI/Replete-Coder-Qwen2-1.5b. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке; объединение моделей включает варианты общего назначения и для программирования. Автор сообщает, что при слиянии число параметров выросло примерно на 300 млн и что модель работает ожидаемым образом, но подробные оценки качества не приводит. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Tool-COLT/contriever-base-msmarco-v1-ToolBenchG2 на Hugging Face совпадает с карточкой MassTool/contriever-base-msmarco-v1-ToolBenchG2, поэтому описание составлено по ней. MassTool/contriever-base-msmarco-v1-ToolBenchG2 — модель Sentence-Transformers на базе архитектуры BERT, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт векторные представления; в README также описано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Данных о целевых языках и специализации на конкретной предметной области нет.

sasa2000/cosmos-reason2-2b-text-only — неофициальная текстовая версия NVIDIA Cosmos-Reason2-2B, подготовленная автором репозитория sasa2000. Это плотная причинная языковая модель Qwen3ForCausalLM: из исходной мультимодальной модели оставлены языковой блок и выходной слой lm_head, а компоненты обработки изображений и видео удалены. В метаданных указано 1,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Она загружается через Transformers как Qwen3ForCausalLM; README сообщает об успешной загрузке и проверочном прямом проходе. В отличие от исходной Cosmos-Reason2-2B, этот чекпойнт не принимает изображения или видео и не включает соответствующие процессоры и проектор. Репозиторий помечен лицензией other; конкретные условия README не приводит. Это производный чекпойнт, созданный не NVIDIA, поэтому перед использованием следует проверить условия исходной модели и репозитория.

CrisperWhisper 2.0 medium — модель распознавания речи от Nyra Labs на архитектуре Whisper, содержащая 455,8 млн параметров. Она преобразует аудио в текст и позволяет выбирать режим транскрипции: verbatim сохраняет произнесённые заполнители пауз, повторы, обрывы слов и вокальные события, а intended выдаёт отредактированный текст с привычным форматированием чисел и дат. Модель также поддерживает временные метки для отдельных слов и транскрипцию длинных записей с продолжением между аудиофрагментами. Модель предназначена для подготовки точных расшифровок разговорной и дикторской речи, анализа речевых особенностей и создания текстовых данных для обучения. В README заявлена многоязычная работа для большинства языков, поддерживаемых Whisper; метаданные карточки отдельно отмечают английский и немецкий. Для запуска предусмотрена библиотека crisperwhisper, включая варианты исполнения на PyTorch и CTranslate2. В README для стандартных моделей указана лицензия на некоммерческие исследования с возможностью получить коммерческую лицензию. Заявленные показатели точности и таймингов приведены разработчиком на его бенчмарках и тестовых наборах; результаты могут отличаться на других аудиозаписях и языках.