I.1Поиск и навигация по информации

IndexTeam разработала Index-1.9B-32K — плотную авторегрессионную языковую модель примерно на 2 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель прошла продолжительное предобучение и дообучение с учителем на длинных текстах и инструкциях для работы с контекстами свыше 32 тысяч токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, особенно для перевода и суммаризации длинных документов. В README также приведены результаты теста NeedleBench на извлечение сведений из длинного контекста. Указанные результаты отражают оценки разработчиков и не гарантируют качество на других данных. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверить в карточке модели. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; разработчики рекомендуют проверять результаты и проводить оценку безопасности перед внедрением.

Kimi-VL-A3B-Instruct — открытая мультимодальная модель Moonshot AI для понимания изображений, видео и текста. Она объединяет языковую модель с архитектурой Mixture-of-Experts, визуальный энкодер MoonViT с обработкой изображений в исходном разрешении и MLP-проектор. Всего модель содержит 16 млрд параметров, при генерации активирует около 3 млрд; контекстное окно — 128 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов с визуальными данными, распознавания текста на изображениях, анализа длинных документов и видео, понимания нескольких изображений и выполнения агентных задач по скриншотам. Поддерживает ввод текста, изображений и видео и выдаёт текстовые ответы. В README приведены результаты на задачах OCR, визуального понимания и взаимодействия с агентами; для сложных рассуждений, включая математику, разработчики рекомендуют вариант Kimi-VL-A3B-Thinking. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. README рекомендует температуру 0,2 для Instruct-варианта. Указанные результаты основаны на бенчмарках разработчиков; качество может зависеть от задачи и настроек инференса.

LFM2.5-2.6B-etheroi — многоязычная текстовая модель на 2,6 млрд параметров, созданная на базе LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base и дообученная для агентных сценариев. Она использует гибридную архитектуру LFM2: 30 слоёв, включая блоки коротких свёрток и GQA, и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для локального и периферийного развёртывания; карточка указывает поддержку Transformers, vLLM и SGLang. Модель подходит для вызова инструментов, выполнения многошаговых инструкций, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, польский, португальский, русский, испанский, тайский и вьетнамский языки. По карточке, она не рекомендуется для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверить в репозитории модели.

salamanderDixon/LFM2.5-2.6B-heretic — декензурированная версия текстовой модели LiquidAI/LFM2.5-2.6B, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная причинно-языковая модель семейства LFM2 с 2,6 млрд параметров, рассчитанная на диалоговое использование и локальное развёртывание. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 131 072 токена, поддерживается 16 языков, включая русский. Версия Heretic изменяет поведение отказов: в приведённом сравнении отказы снизились с 96 до 4 из 100, а KL-дивергенция относительно исходной модели составляет 0,0263. Исходная карточка рекомендует семейство для агентных сценариев, вызова инструментов, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом, но не рекомендует его для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

MinerU-HTML (Dripper) — дообученная OpenDataLab модель на архитектуре Qwen3 для извлечения основного содержимого HTML-страниц. Она классифицирует элементы страницы и формирует структурированный результат с помощью генерации, управляемой конечным автоматом; проект также предусматривает резервные методы извлечения и API для интеграции. Модель содержит около 508 млн параметров, принимает текстовое представление HTML и выдаёт текст с извлечённым содержимым. Контекст — до 40 960 токенов; в метаданных указана поддержка английского и китайского языков. Модель предназначена для очистки веб-страниц от навигации и других вспомогательных элементов, подготовки содержимого для индексации и использования в RAG-системах, а также для пакетной обработки и оценки качества извлечения. Для локального запуска README рекомендует GPU с CUDA и достаточный объём памяти; предусмотрена интеграция через Python API и REST API. Лицензия модели — Apache 2.0.

MyAwesomeModel — модель на базе архитектуры BERT, доступная через библиотеку Transformers и PyTorch. Согласно метаданным Hugging Face, она предназначена прежде всего для извлечения признаков из текста, то есть преобразования входных последовательностей в векторные представления для последующей обработки.

Pulpie Orange Base — encoder-модель, разработанная командой Pulpie для извлечения основного содержимого из HTML-страниц. Она классифицирует HTML-блоки как основной контент или служебные элементы, такие как навигация, реклама, боковые панели и футеры, за один проход; результат можно восстановить в HTML или преобразовать в Markdown через пакет pulpie. Модель содержит около 610 млн параметров и использует EuroBERT-610m с головой token classification. Контекст составляет до 8192 токенов; примерно 80% страниц в описанном конвейере помещаются в один фрагмент. В README приведён результат 0,863 ROUGE-5 F1 на английской части WebMainBench. Модель предназначена для очистки веб-страниц перед индексированием, поиском и построением RAG-систем. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Radiantloom Mixtral 8X7B Fusion — языковая модель компании Radiantloom AI на архитектуре Mixtral с Mixture of Experts. README указывает около 47 млрд параметров, а метаданные — 7,1 млрд; контекст в метаданных составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и использует шаблон запросов с токенами [INST] и [/INST]. Модель предназначена для генерации текста, творческого письма, многошагового диалога, суммаризации, ответов на вопросы, программирования и сценариев RAG. В README отмечены развёрнутые ответы и сильные результаты в задачах письма; приведены начальные оценки на бенчмарках, но они не заменяют независимую проверку. Модель не проходила настройку на безопасность и может выдавать токсичный, предвзятый, NSFW или фактически неверный контент. Для предоставления пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания и провести проверки безопасности. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. README сообщает длину контекста 4096 токенов, что расходится с метаданными; здесь приведено значение метаданных.

Vikhr-Llama3.1-8B-Instruct-R-21-09-24 — русско- и англоязычная унимодальная языковая модель команды VikhrModels, дообученная на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная causal language model семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для ответов на инструкции и вопросы, рассуждений, суммаризации, генерации кода и ролевого диалога. Отдельно обучена для grounded RAG: может использовать предоставленные документы и выбирать их идентификаторы для ответа. В README авторы описывают этапы SFT и собственный метод выравнивания SMPO и приводят результаты внутренних бенчмарков; эти оценки не гарантируют качество на иных данных. У модели отмечен низкий уровень безопасности ответов, поэтому перед применением в пользовательских сценариях нужны собственные проверки. Для режима RAG требуется специальный системный промпт, и модель может дополнять сведения из документов собственными знаниями. Авторы рекомендуют низкую температуру генерации; системные промпты лучше использовать для задания стиля, а не персонажа.

XVERSE-13B-256K — многоязычная плотная авторегрессионная языковая модель, разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology. Это длинноконтекстная версия XVERSE-13B-2: модель прошла продолжение предобучения с настройкой ABF и дообучение с учителем на основе NTK. В метаданных указано 13,2 млрд параметров; README заявляет окно контекста до 256 тысяч токенов, тогда как метаданные указывают native context в 32 768 токенов. Модель предназначена для работы с длинными документами и последовательностями: ответов на вопросы по одному или нескольким текстам, суммаризации литературы и отчетов, анализа текстов и дополнения кода. Для расширения контекста применяются RoPE с измененной базовой частотой и динамическая интерполяция NTK; обучение включало длинные последовательности от 32K до 256K. README описывает многоязычные возможности и приводит оценку на LongBench с задачами на английском, китайском и кодом. Модель принимает текст и генерирует текст. Она может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты требуют проверки, а перед развертыванием рекомендуется провести тесты безопасности для конкретного применения. Лицензия Apache-2.0.

Это текстовая конверсия Apertus 1.5 8B от автора andreasmartin на основе swiss-ai/Apertus-v1.5-8B, разработанной Swiss AI Initiative при участии ETH Zurich, EPFL и CSCS. Модель представлена в формате ApertusForCausalLM и содержит около 8,05 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов, RAG и агентных сценариев; поддерживает режим рассуждений и вызов инструментов. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель загружается через Transformers 4.56 и новее без fork и trust_remote_code; доступны интеграции с Unsloth, vLLM, llama.cpp/GGUF, MLX и LM Studio. Веса языковой основы скопированы побитово из исходного чекпойнта, а 200 строк LM-head для специальных токенов добавлены со средними начальными значениями и не обучались. В этой версии удалены мультимодальные компоненты: изображения и аудио на входе не поддерживаются, для них нужен исходный чекпойнт. Полное сравнение логитов с исходной моделью не проводилось. Лицензия — Apache 2.0.

hardcoreerik выпустил декензурированную версию Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1, созданную с помощью Heretic v1.3.0. По карточке это плотный decoder-only Transformer семейства Llama, дообученный на базе nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base; размер — 3,9 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает чат, рассуждения, следование инструкциям и вызов инструментов. Она предназначена для чат-ботов, агентных систем, RAG и общих задач, включая программирование, математику и рассуждения. Основной язык — английский; также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. В сравнении с исходной моделью в README указано меньше отказов на тесте из 100 запросов, что отражает её декензурированную настройку. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия указана как other, а README заявляет готовность исходной модели к коммерческому использованию, но условия лицензии именно этой версии следует проверять отдельно.

Meta разработала Llama 3.2 3B Instruct — мультиязычную авторегрессионную языковую модель на архитектуре Transformer для генерации текста. Версия Instruct дообучена с помощью контролируемой настройки и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей; модель оптимизирована для диалогов с ассистентом и задач, связанных с агентными приложениями. Модель подходит для ответов в чате, поиска сведений и суммаризации, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулированию запросов. Она принимает текст и генерирует текст, в том числе код. В карточке семейства указан контекст до 128 тысяч токенов, а среди официально поддерживаемых языков перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель использует Grouped-Query Attention и рассчитана в том числе на запуск в средах с ограниченными ресурсами. По сравнению с более крупными моделями у компактных вариантов могут отличаться баланс безопасности и полезности; разработчикам следует проверять поведение модели в своём сценарии. Использование регулируется пользовательской коммерческой лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Llama-Express.1-Merged — компактная языковая модель на архитектуре Llama, созданная prithivMLmods слиянием нескольких предварительно обученных и дообученных моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В README указана база Llama 3.2 (1B), а также объединение моделей Llama-Express.1, Llama-Express.1-Tiny и Llama-Express.1-Math. Модель содержит 1,2 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов с инструкциями на нескольких языках, суммаризации, математических рассуждений и сценариев агентного поиска информации. Метаданные отмечают чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как модель с длинными цепочками рассуждений, но не приводит конкретных языков или сравнительных оценок, поэтому заявленное превосходство над другими моделями нельзя оценить по карточке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели context-labs/meta-llama-Llama-3.2-3B-Instruct-FP16 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta разработала Llama 3.2 3B Instruct — мультиязычную авторегрессионную языковую модель на архитектуре Transformer для генерации текста. Версия Instruct дообучена с помощью контролируемой настройки и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей; модель оптимизирована для диалогов с ассистентом и задач, связанных с агентными приложениями. Модель подходит для ответов в чате, поиска сведений и суммаризации, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулированию запросов. Она принимает текст и генерирует текст, в том числе код. В карточке семейства указан контекст до 128 тысяч токенов, а среди официально поддерживаемых языков перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель использует Grouped-Query Attention и рассчитана в том числе на запуск в средах с ограниченными ресурсами. По сравнению с более крупными моделями у компактных вариантов могут отличаться баланс безопасности и полезности; разработчикам следует проверять поведение модели в своём сценарии. Использование регулируется пользовательской коммерческой лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель рассуждения от Meta, предназначенная для агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы и формирует текстовые ответы. Для модели заявлено контекстное окно в 1 млн токенов, что позволяет работать с длинными документами и мультимодальными материалами. Данных о лицензии и дополнительных ограничениях в предоставленных источниках нет.

olmOCR-7B-0225-preview — предварительная версия модели для распознавания и преобразования содержимого документов в текст, разработанная Allen Institute for AI и дообученная на Qwen2-VL-7B-Instruct с использованием набора данных olmOCR-mix-0225. Она предназначена для обработки изображений страниц документов; рекомендованный сценарий — передавать изображение одной страницы, масштабированное так, чтобы его наибольшая сторона составляла 1024 пикселя. Для обработки PDF и пакетного запуска авторы рекомендуют набор инструментов olmOCR, поддерживающий масштабный инференс через SGLang. Модель основана на мультимодальной архитектуре Qwen2-VL, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Она принимает изображения документов и выдаёт текст; карточка указывает английский язык. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, поэтому качество распознавания может зависеть от качества и структуры исходного изображения; в README не приведены отдельные результаты оценки или подробный список ограничений.

Карточка модели FriendliAI/olmOCR-7B-0225-preview на Hugging Face совпадает с карточкой allenai/olmOCR-7B-0225-preview, поэтому описание составлено по ней. olmOCR-7B-0225-preview — предварительная версия модели для распознавания и преобразования содержимого документов в текст, разработанная Allen Institute for AI и дообученная на Qwen2-VL-7B-Instruct с использованием набора данных olmOCR-mix-0225. Она предназначена для обработки изображений страниц документов; рекомендованный сценарий — передавать изображение одной страницы, масштабированное так, чтобы его наибольшая сторона составляла 1024 пикселя. Для обработки PDF и пакетного запуска авторы рекомендуют набор инструментов olmOCR, поддерживающий масштабный инференс через SGLang. Модель основана на мультимодальной архитектуре Qwen2-VL, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Она принимает изображения документов и выдаёт текст; карточка указывает английский язык. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, поэтому качество распознавания может зависеть от качества и структуры исходного изображения; в README не приведены отдельные результаты оценки или подробный список ограничений.

Модель shahrukhx01/paraphrase-mpnet-base-v2-fuzzy-matcher — сиамская архитектура на основе MPNet, обученная на символьных токенах для нечеткого сопоставления текстов по эмбеддингам. Её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers. Модель предназначена для поиска похожих строк и записей, разрешения сущностей и связывания записей, в том числе в структурированных данных. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги, которые можно сравнивать для оценки сходства. В метаданных указаны 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о данных обучения. Лицензия в доступных данных не указана.

CataLlama-v0.2-Instruct-SFT-DPO-Merged — объединённая модель Laurentiu Petrea на базе Llama 3 от Meta. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 8192 токенов. Модель настроена для диалогов и языковых задач преимущественно на каталанском языке. Она подходит для извлечения информации из документов, распознавания именованных сущностей, перевода между каталанским и английским, краткого и развернутого суммирования, анализа тональности и чат-ассистентов. По данным карточки, объединение показало более высокие результаты на MMLU и GSM8K, чем обе родительские модели. Весовые параметры слоёв объединены усреднением двух моделей SFT и DPO; эмбеддинги, нормализация и выходная голова взяты из DPO-модели. Лицензия — Llama 3 Community License. Карточка отмечает, что исходная лицензия Llama 3 задаёт ограничения на использование; разработчики могут адаптировать модель для языков помимо английского при соблюдении лицензии и Acceptable Use Policy.

Gliese-OCR-7B-Post1.0 — мультимодальная модель для анализа документов, разработанная prithivMLmods как дообучение Camel-Doc-OCR-062825 на архитектуре Qwen2.5-VL. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает изображения вместе с текстовыми запросами и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для распознавания и извлечения содержимого документов, поиска сведений в сложной структуре страниц, связывания элементов и анализа таблиц, графиков и диаграмм. Модель также подходит для вопросов по документам, извлечения математических выражений с форматированием LaTeX, а также подготовки результатов в Markdown. В карточке заявлена поддержка видеоанализа и визуального управления устройствами, но метаданные подтверждают только задачу image-text-to-text; эти дополнительные сценарии следует считать заявленными возможностями, а не отдельными подтверждёнными задачами. В качестве языков карточка указывает английский и китайский. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Среди ограничений указаны ухудшение результатов на изображениях низкого качества или с перекрытиями, нестабильность на редких языках и письменностях, высокие требования к ресурсам, а также возможные галлюцинации и зависимость качества от настроек визуальных токенов.

olmOCR-7B-faithful — дообученная модель tngtech на базе allenai/olmOCR-7B-0225-preview для извлечения информации из изображений документов. Она нацелена на полноту распознавания и включает сведения из заголовков и нижних колонтитулов. Модель использует архитектуру Qwen2-VL с 7,1 млрд параметров, принимает изображения и текстовые инструкции и формирует текстовый ответ. Контекст — до 32 768 токенов. Подходит для извлечения текста и содержимого страниц документов, включая PDF после преобразования страниц в изображения. Поддерживаемый язык карточки — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Ovis2.6-80B-A3B — мультимодальная языковая модель семейства Ovis, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). По README, в ней 80 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров при инференсе; модель предназначена для диалоговой работы с текстом и изображениями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на визуальные рассуждения, распознавание текста на изображениях, понимание документов и анализ диаграмм и графиков. Она может работать с изображениями высокого разрешения до 2880×2880 и заявлена как подходящая для вопросов по длинным многостраничным документам. README описывает функцию Think with Image: модель может использовать визуальные инструменты, например обрезку и поворот изображения, чтобы повторно исследовать его фрагменты. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README заявляет 64K токенов. Модель поддерживает чат и выдаёт текстовые ответы по текстовым и визуальным входам. README не перечисляет поддерживаемые естественные языки. Заявления о высокой точности относятся к описанию разработчика; в карточке также отмечено, что отсутствие нарушающего авторские права или ненадлежащего контента не гарантируется.

SAIFIINDUSTRIES/Qwen2.5-7B-Instruct-1M — чат-модель для генерации текста на основе Qwen2.5-7B, представленная как вариант семейства Qwen2.5-1M с длинным контекстом. В метаданных указаны архитектура Qwen2, 7,1 млрд параметров, формат safetensors и дообучение базовой модели Qwen/Qwen2.5-7B; README описывает причинную языковую модель с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и контекстом до 1 010 000 токенов, включая генерацию до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и задач генерации текста с длинными входными материалами: например, анализа объёмных документов и работы с большими контекстами. README рекомендует специальную сборку vLLM со sparse attention и методами экстраполяции контекста для эффективной работы на максимальной длине. Для обработки последовательностей в миллион токенов указано требование не менее 120 ГБ видеопамяти суммарно; при использовании прежних средств вывода возможно снижение точности на длинах свыше 262 144 токенов. Модель использует лицензию Apache-2.0. Метаданные указывают английский язык; README не приводит отдельного перечня поддерживаемых языков.

visionOCR-3B-061125 — дообученная PrithivMLmods мультимодальная модель на архитектуре Qwen2.5-VL-3B для распознавания текста и анализа документов по изображениям. Она извлекает текст и структурированные данные из счетов, чеков, форм, научных статей и сканов, отвечает на вопросы по изображениям и преобразует математические выражения в LaTeX. Модель содержит 3,1 млрд параметров, принимает изображения с текстовыми инструкциями и выдаёт текст; заявлена поддержка контекста до 128 000 токенов. В карточке также заявлены анализ видео, визуально управляемая автоматизация устройств и работа с несколькими языками. Модель ориентирована на OCR документов, извлечение данных и визуальные вопросы-ответы, включая плотные макеты, таблицы и диаграммы. Карточка сообщает о конкурентных результатах на DocVQA, MathVista, RealWorldQA и MTVQA, но не приводит численных оценок. Лицензия — Apache-2.0. Качество может снижаться на изображениях низкого качества или с перекрытиями, а для редких языков и письменностей точность непостоянна. Длительная обработка видео требует значительных ресурсов; возможны галлюцинации и ошибки при неудачных настройках визуальных токенов.

Llama 3.2 1B Instruct — языковая модель Meta на 1,23 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention и настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых помощников и агентных сценариев: поиска сведений, суммаризации, помощи в написании текста и переформулирования запросов. Компактный размер позволяет использовать её в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, включая мобильные устройства. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель разработана Meta и распространяется по специальной лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой допускают коммерческое и исследовательское использование. Это статическая модель с отсечкой знаний в декабре 2023 года; качество и безопасность ответов могут уступать более крупным моделям, поэтому для конкретного применения требуется проверка и настройка защитных мер.

Карточка модели ModelCloud/Llama3.2-1B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Llama 3.2 1B Instruct — языковая модель Meta на 1,23 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention и настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых помощников и агентных сценариев: поиска сведений, суммаризации, помощи в написании текста и переформулирования запросов. Компактный размер позволяет использовать её в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, включая мобильные устройства. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель разработана Meta и распространяется по специальной лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой допускают коммерческое и исследовательское использование. Это статическая модель с отсечкой знаний в декабре 2023 года; качество и безопасность ответов могут уступать более крупным моделям, поэтому для конкретного применения требуется проверка и настройка защитных мер.

alpindale/Llama-3.2-3B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионный трансформер с плотной архитектурой и примерно 3,2 млрд параметров, доступный через Transformers в формате Safetensors. Модель принимает и генерирует текст, рассчитана на диалоги и работу в приложениях с ограниченными ресурсами, включая мобильные устройства. Модель предназначена для чат-помощников, поиска знаний и суммаризации, а также для написания текстов и переформулирования запросов. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Настройка включает контролируемое дообучение и обучение с подкреплением по оценкам людей; заявлены GQA и интерфейс для диалогового применения. Небольшой размер подходит для развертывания в условиях ограниченных ресурсов, но качество и профиль безопасности могут уступать более крупным моделям и требуют проверки для конкретного применения. Модель обучена на статическом наборе данных с отсечкой знаний в декабре 2023 года. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Megalodon-OCR-Sync-0713-AIO-GGUF — мультимодальная модель, разработанная prithivMLmods. Это GGUF-версия Megalodon-OCR-Sync-0713, дообученной на базе Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Модель предназначена для обработки изображений и текста, включая OCR, извлечение и анализ содержимого документов, а также работу с визуальными данными. Модель ориентирована на поиск и извлечение информации из документов разных типов и форматов, распознавание структурированных и неструктурированных данных, таблиц, графиков, математических выражений и других визуальных представлений. Она поддерживает контекстный анализ сложных и длинных документов, форматирование результатов в LaTeX, мультиязычный анализ, визуальное позиционирование объектов для управления устройствами и понимание видео длительностью более 20 минут. Заявлены английский и китайский языки. Объём контекста в README не указан. Доступны варианты квантования GGUF от F16 размером 6,18 ГБ до компактных вариантов менее 1 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к ресурсам. Сильными сторонами являются специализация на OCR и документах, работа с разнообразными визуальными структурами и применимость в образовательных и корпоративных сценариях. Ограничениями являются значительные требования к вычислительным ресурсам, а также возможное снижение качества на изображениях низкого качества и при работе с редкими языками. Лицензия — Apache 2.0.

Megrez-3B-Instruct —由无问芯穹（Infinigence AI）自主训练的指令微调大语言模型，面向对话、文本生成和端侧部署。模型采用带有 GQA 的 Llama-2 架构，约 2.6B 参数，支持最长 32K token 的上下文，并针对常见硬件优化了推理速度。模型支持中文和英文，适用于问答、写作、摘要、代码与数学推理等场景；还可配合 InfiniWebSearch 部署方案，根据对话内容决定是否调用网页搜索并总结带来源的信息。 README приводит результаты оценок на языковых, диалоговых, длинноконтекстных, кодовых и математических тестах, включая успешное прохождение заявленного 32K-теста поиска фрагмента в длинном контексте. Как и другие компактные языковые модели, Megrez может ошибаться в фактах, математике и рассуждениях; для ответов, требующих актуальных сведений, авторы рекомендуют подключать веб-поиск, а для точных задач — снижать temperature и проверять результаты. Лицензия репозитория — Apache-2.0.