I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Карточка модели TraiNC/vlm_ocr_lora_5e на Hugging Face совпадает с карточкой TraiNC/vlm_ocr_lora, поэтому описание составлено по ней. TraiNC/vlm_ocr_lora — дообученная TraiNC модель на базе мультимодальной Qwen3.5-0.8B от Unsloth. Она предназначена для задач «изображение-текст», в частности для OCR и извлечения текста с изображений и документов. Архитектура — плотная Qwen3.5 с поддержкой зрения; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель рассчитана на англоязычные сценарии. Модель принимает изображения и текстовые запросы, а выдаёт текст. Она может подойти для распознавания текста на изображениях, извлечения полей из документов и прототипирования OCR-процессов. В карточке указаны лицензия Apache-2.0 и дообучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL; параметры контекста и результаты оценки качества не приведены.

Карточка модели PS4Research/xnfjGuaVd0Dp3J42 на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15, поэтому описание составлено по ней. Модель PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15 — дообученная PS4Research языковая модель семейства Granite на базе ibm-granite/granite-4.2-30b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 28,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру GraniteForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Базовая модель IBM описана как многоязычная и предназначенная для рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов, однако README не уточняет, какие именно навыки были предметом дообучения этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

YOLOS-small-signature-detection — модель обнаружения объектов, дообученная Марио Дефрансом на базе hustvl/yolos-small для поиска рукописных подписей на изображениях документов. Она использует архитектуру Vision Transformer (YOLOS) и выдаёт расположение найденных подписей на изображении. Модель насчитывает 28,3 млн параметров и предназначена для работы с документами, включая сканы договоров и форм. Лицензия — Apache 2.0. Модель подходит для автоматического выделения областей с подписями при обработке документов. По данным README, обучение проводилось на наборе из примерно 2,8 тыс. изображений, объединяющем Tobacco800 и signatures-xc8up; тестовые показатели приведены для изображений 640×640. Качество может снижаться на изображениях низкого качества и при разнообразии стилей, недостаточно представленном в обучающих данных. Возможны ложные срабатывания и пропуски, поэтому результаты для юридически или финансово значимых решений следует проверять человеком. Модель не предназначена для обнаружения других объектов или подделки подписей.

Zurich 14B GammaCorpus v2-500k — диалоговая языковая модель, разработанная Ruben Roy и полученная дообучением Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct на наборе структурированных и отфильтрованных многоходовых диалогов GammaCorpus v2-500k. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Qwen2, имеет около 14,7 млрд параметров и контекст длиной 32 768 токенов. В карточке указаны 48 слоёв и групповое внимание с 40 головами Q и 8 головами KV. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных основным языком карточки указан английский.

Это исследовательская резервная копия контрольной точки авторегрессионной языковой модели семейства Qwen2, опубликованная в стандартном формате Hugging Face для загрузки через Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в репозитории также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает специальную предметную область, обучение или оценку качества, поэтому применимость к конкретным сценариям по этим данным определить нельзя. Веса представлены в формате safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках не приведены.

Карточка модели AI45Research/AgentDoG1.5-Qwen3.5-0.8B на Hugging Face совпадает с карточкой AI45Research/AgentDoG1.5-Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. AgentDoG 1.5 Qwen3.5 4B — модель для проверки безопасности траекторий действий ИИ-агентов, разработанная AI45Research в рамках семейства AgentDoG. Она принимает полную текстовую траекторию работы агента, включая взаимодействие с инструментами и средой, и классифицирует её как безопасную или небезопасную. Для небезопасных траекторий модель также может определять тип сбоя, возможные последствия риска и его источник. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и содержит 4 млрд параметров. Она предназначена для классификации и мониторинга агентных сценариев, в том числе для работы в качестве онлайн-защитного барьера, способного выявлять риск и вмешиваться в выполнение workflow. Для развёртывания README рекомендует совместимые версии SGLang или vLLM. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных ограничений точности или списка поддерживаемых естественных языков; результаты следует интерпретировать в контексте заданной таксономии безопасности и формата входной траектории.

openhands-lm-32b-v0.1 — языковая модель для генерации текста и задач, связанных с программированием и агентными сценариями. Исходную модель разработала команда all-hands, а данная версия представляет собой набор квантованных сборок GGUF, подготовленных bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. В качестве обучающего набора указан SWE-Gym/SWE-Gym. Модель содержит 32 миллиарда параметров и предназначена для работы с текстом; заявлен английский язык. README не содержит сведений об архитектуре базовой модели, размере контекста, дополнительных модальностях или результатах benchmark-тестов. Доступны варианты от BF16 до различных квантовок Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ4 с размером файлов примерно от 17,7 до 65,5 ГБ. Более качественные варианты требуют больше памяти, а младшие квантовки рассчитаны на более ограниченные ресурсы. Сборки можно запускать через LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. Для применения указан формат prompt с ролями system, user и assistant. Основные ограничения — необходимость значительного объёма памяти для 32B-модели и возможное снижение качества при использовании сильной квантовки; точные характеристики исходной модели в README не приведены. Лицензия — MIT.

Alpaca Dragon 72B V1 — плотная языковая модель семейства Llama на 71 млрд параметров, созданная автором карточки дообучением Smaug 72B v0.1 на наборе данных Alpaca с примерами планирования и рассуждений. Она предназначена для генерации текста и разбиения сложных запросов на последовательные шаги и логический план, в том числе при планировании технических и разработческих задач. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка описывает её как англоязычную, а метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценок, включая ARC Challenge и HellaSwag, однако заявленное улучшение отдельных тестов отмечено автором как неожиданное, а подробностей о методике обучения и лицензии нет. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию other; условия использования следует сверить с файлами репозитория.

Apodex-1.0-mini — дообученная модель apodex для глубокого исследования с проверкой доказательств. Она создана на базе Qwen3.5-35B-A3B и предназначена для диалогов, многошагового поиска и ответов с использованием инструментов. Модель обучали в три этапа: SFT, agentic DPO и обучение с подкреплением на длинных агентных сценариях. Она поддерживает вызов функций и ориентирована на английский и китайский языки. Модель рассчитана на задачи, где важно собирать и проверять сведения перед формированием ответа. В составе Apodex-1.0-H она используется с командой специализированных агентов и глобальным проверяющим, однако этот режим требует внешней агентной инфраструктуры и не является свойством одиночного чекпойнта. В репозитории указаны веса Safetensors, библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. Карточка описывает характеристики семейства Apodex в целом, поэтому отдельные подробности реализации и качества варианта mini могут отличаться.

dslim разработал bert-base-NER — модель BERT-base-cased, дообученную для распознавания именованных сущностей в английском тексте. Она относит токены к категориям людей, организаций, мест и прочих сущностей (PER, ORG, LOC, MISC), а также отмечает токены вне сущностей. Модель содержит 135,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для извлечения имен и организаций из новостных статей и других англоязычных текстов, например, для последующей индексации или анализа документов. Она обучена на англоязычном наборе CoNLL-2003, составленном из новостных статей Reuters; в карточке приведены F1 91,3 на тестовой выборке. Метки и качество могут хуже подходить для других предметных областей и временных периодов. Иногда модель помечает отдельные части слов как сущности, поэтому может потребоваться постобработка. Лицензия — MIT.

BERT Dense Retriever — англоязычная модель плотного семантического поиска, разработанная Mihir Vyas и дообученная на MS MARCO Passage Ranking на базе google-bert/bert-base-uncased. Она кодирует запросы и passages в векторы фиксированного размера с помощью mean pooling и L2-нормализации; для поиска используется косинусное сходство. Векторы можно индексировать, например, в FAISS. Модель предназначена для поиска релевантных фрагментов по естественно-языковым запросам, извлечения контекста для RAG и построения систем информационного поиска. В README приведены результаты на MS MARCO и отдельных наборах BEIR, но они относятся к описанным там оценочным настройкам, включая гибридный поиск и переранжирование, и не гарантируют те же показатели при самостоятельном использовании энкодера. Лицензия — MIT.

Bylastic — модель классификации текстовых журналов от Byviz Analytics на архитектуре DistilBERT. Она распределяет записи по трём классам: ERROR, WARNING и INFO, чтобы выделять сбои, потенциальные проблемы и обычные сообщения в потоках логов. Модель предназначена для встраивания в конвейеры обработки журналов и интеграции с Elastic; веса доступны в формате safetensors, длина контекста составляет 512 токенов. Модель подходит для автоматической сортировки больших объёмов системных журналов и первичного выявления записей, требующих внимания. Карточка заявляет оптимизацию производительности и интеграцию с Elastic, но не приводит количественных результатов оценки. Лицензия — Apache-2.0.

CodeBarcenas-13b — языковая модель для генерации кода на Python, разработанная автором репозитория Danielbrdz. Она основана на WizardLM/WizardCoder-Python-13B-V1.0 и дообучена на наборе mlabonne/Evol-Instruct-Python-1k. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; для запуска доступны веса PyTorch, контекст — до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения кода Python, а также для ответов на инструкции и вопросы по этому языку программирования. Указана лицензия llama2. В README не приведены результаты оценки качества или подробные сведения об ограничениях; качество ответов может зависеть от формулировки запроса и обучающих данных.

cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec — мобильная модель распознавания строк текста семейства PP-OCRv5_rec, разработанная командой PaddleOCR. Она принимает изображение строки и преобразует текст на кириллице в строку; модель можно использовать как компонент OCR-системы или в конвейере PP-OCRv5 вместе с обнаружением текста и другими модулями обработки изображения. Заявленная точность составляет 80,27%; при оценке строка считалась ошибочной, если в ней неверен хотя бы один символ, включая пунктуацию. Это специализированный распознаватель строк, поэтому для полного извлечения текста из документа обычно требуется конвейер с обнаружением текстовых областей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8 — это версия DeepSeek-R1 с блочным квантованием весов в формат INT8. Исходная модель DeepSeek-R1 разработана DeepSeek AI и предназначена для задач рассуждения, включая математику, программирование и другие сложные интеллектуальные сценарии. Она обучалась с применением крупномасштабного reinforcement learning и демонстрирует способности к самопроверке, рефлексии и построению длинных цепочек рассуждений. В данной версии веса исходного BF16-чекпойнта преобразуются в INT8 с использованием блочных масштабов для блоков размером 128×128. README не содержит точных сведений о числе параметров, архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста и мультимодальности. Для инференса предусмотрена интеграция с SGLang и требуется конфигурация с динамическим квантованием активаций и методом blockwise_int8. По приведённым результатам на A100 квантованная версия показала 95,8% на GSM8K и 87,1% на MMLU, а пропускная способность составила 4450,02 запросов в секунду против 3342,29 у BF16-варианта, что соответствует приросту до 33%; при этом заявлена отсутствие потери точности. Ограничения связаны с необходимостью совместимого оборудования и программного стека, а также с тем, что результаты приведены для конкретной конфигурации. Лицензия — MIT.

DistilBart-MNLI-12-3 — дистиллированная модель семейства BART, разработанная Valhalla на основе bart-large-mnli. Она предназначена для классификации текста по заданным пользователем категориям без отдельного обучения на этих категориях: модель оценивает соответствие текста гипотезам, сформулированным для меток классов. Модель содержит 252,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 1024 токенов. При создании были взяты чередующиеся слои bart-large-mnli, после чего модель дополнительно обучили на тех же данных MNLI. По данным карточки, точность составляет 88,1% на matched и 88,19% на mismatched части оценки MNLI; исходная модель показывает 89,9% и 90,01% соответственно. Репозиторий содержит веса PyTorch и Flax. Метаданные не указывают лицензию; модель ориентирована на английский язык, что следует из обучения и оценки на MNLI.

knowledgator/gliclass-instruct-edge-v1.0 — компактная модель классификации последовательностей семейства GLiClass, разработанная Knowledgator. Она предназначена для классификации текста с произвольными метками в zero-shot и few-shot сценариях: метки и их описания задаются при запросе, без обязательного дообучения под каждую задачу. По README модель также применяют для определения тематики, тональности и намерений, проверки следования правилам, обнаружения галлюцинаций и оценки безопасности ответов LLM, NLI и ранжирования релевантности текста. Модель использует архитектуру GLiClass и распространяется в формате safetensors. В версии V3 библиотека GLiClass поддерживает иерархические метки, примеры в контексте, описания меток и промпты задач. В приведённых бенчмарках edge-вариант уступает более крупным вариантам GLiClass по F1 на тестах CR, SST-2 и SST-5, что отражает компромисс между размером и качеством. В карточке не приведены размер модели, контекстное окно и поддерживаемые языки. Лицензия — Apache-2.0.

Mungert/gpt-oss-20b-heretic-GGUF — это GGUF-версия декензурированной модели OpenAI gpt-oss-20b, созданная пользователем Mungert с применением Heretic v1.0.0 и преобразованная с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, локального запуска и специализированных сценариев, включая задачи рассуждения, разработку и агентские приложения, поддерживаемые исходной моделью. Для корректной работы требуется формат ответов Harmony. Исходная gpt-oss-20b имеет архитектуру Mixture of Experts: около 21 млрд параметров, из которых примерно 3,6 млрд активны при обработке запроса. Модель выпускается в формате GGUF; автор также применяет специальное повышение точности отдельных слоёв при квантовании, что может улучшать качество при увеличении размера файла. Доступны настраиваемые уровни усилий рассуждения, а исходная модель поддерживает вызов функций, веб-навигацию, выполнение Python-кода и структурированные ответы. Языки и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Главная особенность этой версии — снижение склонности к отказам: в приведённом сравнении модель отказалась в 58 из 100 случаев против 100 из 100 у исходной модели, однако это сопровождается отличием от оригинала, измеренным KL-дивергенцией 0,96. Лицензия Apache 2.0 допускает свободное использование, модификацию и коммерческое развёртывание. Показатели качества, безопасность декензурированной версии и совместимость конкретных квантов зависят от выбранного GGUF-файла и требуют самостоятельной проверки.

Guru-7B — модель генерации текста на базе Qwen2.5-7B, представленная авторами работы «Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective». Она предназначена для диалоговых сценариев и решения задач рассуждения в разных областях, включая математику и программирование. В опубликованных результатах приведены оценки на AIME24 и MATH500 для математики, а также LiveCodeBench для кода. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; формат весов — safetensors, для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. README приводит результаты отдельных бенчмарков, однако они не гарантируют качество на других задачах.

Модель davanstrien/index-card-extractor-control — дообученная davanstrien версия NuMind NuExtract3 на архитектуре Qwen3.5. Она принимает изображения и текст и предназначена для извлечения структурированных данных из изображений карточек. В метаданных отмечены поддержка зрения и диалоговый режим; веса опубликованы в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Сведения о размере этой версии, длине контекста, целевых языках и точности извлечения не приведены.

Instella-MoE-16B-A3B-SFT — языковая модель AMD для генерации текста и диалогов. Это дообученный вариант семейства Instella-MoE с архитектурой Mixture-of-Experts: в README указаны 16 млрд параметров всего и 2,8 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. Модель построена на архитектуре DeepSeek V3 и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации ответов и взаимодействия через интерфейс вызова инструментов. README описывает обучение семейства Instella-MoE с нуля компанией AMD и выпуск контрольных точек для разных этапов обучения; конкретная карточка обозначена как SFT, то есть контрольная точка прошла дообучение на инструкциях. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. README предупреждает, что модель может выдавать фактически неверные, вредные, токсичные или предвзятые ответы, а её многоязычные возможности не проверялись. Она не предназначена для сценариев, требующих высокой точности, и для критически важных, медицинских или связанных со здоровьем применений. Условия лицензии указаны как other, поэтому конкретные права использования следует проверять в карточке модели. Хотя README называет выпуск исследовательским, это применимая контрольная точка модели, а не промежуточный эксперимент.

Карточка модели dhanesh-hf/Jarvis-Titan-M4-Merged на Hugging Face совпадает с карточкой dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled, поэтому описание составлено по ней. J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

JiRackUltra_14b-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели CMSManhattan/JiRackUltra_14b, подготовленная mradermacher. Это текстовая генеративная модель с заявленным размером 14 млрд параметров, связанная с архитектурами Qwen2.5 и DeepSeek и ориентированная на эффективный запуск на CPU и устройствах с ограниченной памятью. В описании также указаны технологии ternary и BitNet 1.58bit. Модель предназначена для генерации текста, работы через web-интерфейсы, маршрутизации запросов, tool calling и робототехнических сценариев. Заявлена поддержка английского, китайского, японского, корейского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, арабского, вьетнамского и тайского языков. Поддержка изображений или других модальностей, а также размер контекстного окна в README не указаны. Репозиторий содержит варианты квантизации IQ и Q разных размеров: примерно от 3,7 до 12,2 ГБ. Это позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством, причём для ряда вариантов автор рекомендует IQ-квантизации или i1-Q4_K_M. Ограничениями являются возможное снижение качества у низкобитных вариантов и отсутствие в README результатов бенчмарков, подробного описания обучения и точных характеристик контекста. Указанная лицензия — MIT.

jul-decision-e5-small — дообученная командой jul компактная модель на базе multilingual-e5-small для типизированных решений по тексту: выбора категории (Choice), ответа «да/нет» (Noul) и выставления оценки (Score). В репозитории есть два варианта весов: векторная модель кодирует текст и варианты ответа отдельно для сравнения, а cross-модель обрабатывает вопрос и текст совместно. Архитектура — BERT, 124,3 млн параметров, контекст до 512 токенов; модель рассчитана на английский и французский языки. Для классификации Choice входы векторного варианта используют префикс `query: `; модель можно запускать в облегчённой сборке ONNX с 8-битной квантизацией, опубликованной отдельно. Модель подходит для классификации текстов по заданным вариантам, бинарных решений и оценивания без размеченных примеров, а также для тонкой настройки на конкретную задачу при наличии меток. В README приведены результаты на классификации, определении тональности и оскорбительного содержания, перефразировании и выводе. Указаны слабые места: оценка срочности, распознавание вежливых, но серьёзных жалоб, различение предложений с одинаковыми словами в разном порядке и ответы на вопросы, требующие знаний. Лицензия — Apache-2.0.

Это дообученная разговорная модель devsungyeon на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в диалогах; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Карточка сообщает, что модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0. Язык карточки и языковой тег — английский; более широкие языковые возможности базовой модели не подтверждают отдельное назначение этой версии для других языков.

nrbhole/layoutxlm-finetuned-xfund-fr — дообученная модель на базе microsoft/layoutxlm-base для классификации токенов в документах. Она использует мультимодальную архитектуру LayoutXLM, учитывающую текст, расположение элементов и изображение страницы, и содержит 305,2 млн параметров. Модель предназначена для извлечения размеченных сущностей из документов, в частности в рамках датасета xfund-custom. Для обработки документов могут потребоваться текст, координаты элементов и изображение страницы. Модель поддерживает задачу token classification; её родительская модель рассчитана на многоязычное понимание документов. В названии указана французская специализация, однако README не уточняет набор меток и языки обучения. Репозиторий использует формат safetensors. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространения производных работ на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.

WhiskyAKM/LFM2.5-2.6B-NVFP4-GGUF — квантованная GGUF-сборка текстовой модели Liquid AI LFM2.5-2.6B, подготовленная для локального запуска через llama.cpp на CPU и GPU. В основе лежит LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base; в карточке указаны архитектура LFM2, около 2,69 млрд параметров и гибридная структура из 30 слоёв, включая свёрточные слои и GQA. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на эффективный запуск на устройстве. Файл NVFP4 использует 4-битное представление для уменьшения требований к памяти. Репозиторий указывает лицензию `other`; конкретные условия следует сверять с карточкой базовой модели и файлами лицензии. В README заявлены сильные стороны в использовании инструментов и длинном контексте, но независимые результаты оценки не приведены.

LiLT-SER-PT — модель Kavg, дообученная на nielsr/lilt-xlm-roberta-base на датасете XFUND. Она предназначена для токенной классификации в документах: извлечения и разметки сущностей в тексте с учётом расположения элементов на странице. Модель построена на архитектуре LiLT с XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. В карточке приведены результаты оценки на тестовой выборке: F1 0,7264, точность 0,7710, полнота 0,7551. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не уточняет языки обучения и известные ограничения качества.

Llama3-8B-Chinese-Chat — диалоговая языковая модель, разработанная Shenzhi Wang, Yaowei Zheng, Guoyin Wang, Shiji Song и Gao Huang на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct. В репозитории представлена версия v2.1, дообученная полными параметрами методом ORPO на смешанных китайско-английских данных предпочтений. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; размер составляет около 7,5 млрд параметров по метаданным, контекст — 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст на китайском и английском языках. Она предназначена для диалогов и ответов по инструкциям, ролевых сценариев, вызова инструментов и решения математических задач. Авторы отмечают, что дообучение уменьшает вероятность ответа на китайский запрос по-английски и смешения языков; версия v2.1 улучшает ролевые ответы, вызов функций и математику по сравнению с предыдущими версиями. Модель не проходила настройку идентичности, поэтому ответы о том, кто она и кто её разработал, могут быть случайными. Используется лицензия Llama 3.