I.1Поиск и навигация по информации

Ling-2.5-1T — открытая языковая модель компании Inclusive Intelligence для диалогов, генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Она построена на гибридной архитектуре Bailing MoE с линейным вниманием; в карточке Hugging Face указано 59 млрд параметров, а разработчик сообщает о 1 трлн общих и 63 млрд активных параметров. Эти оценки размера различаются. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на следование инструкциям, творческое письмо, сложные рассуждения, агентные сценарии и обработку длинных контекстов. README заявляет контекст до 1 млн токенов с YaRN; метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Разработчик сообщает об обучении на 29 трлн токенов и улучшении пропускной способности при длинной генерации. Модель выпущена под лицензией MIT. В README отмечено, что она пока уступает передовым моделям в сложных взаимодействиях агентов и длительном выполнении задач. Указания на поддержку конкретных естественных языков в предоставленных данных отсутствуют.

NousResearch/Llama-3.2-1B — текстовая языковая модель семейства Llama 3.2, разработанная Meta и опубликованная NousResearch. Это авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате Safetensors через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для диалоговых помощников, поиска знаний и суммаризации, а также для мобильных приложений и систем с ограниченными ресурсами. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README также указывает на поддержку генерации кода. Компактный размер и длинный контекст позволяют использовать модель в ресурсоограниченных средах. Как небольшая модель, она может уступать более крупным моделям в качестве ответов и безопасности; для конкретного применения рекомендуется оценивать результаты и предусматривать защитные меры. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License — специальным соглашением, допускающим коммерческое и исследовательское применение при соблюдении условий лицензии и Acceptable Use Policy.

Bineric Lynx Instruct 30B — языковая модель компании Bineric из Осло, дообученная на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 для европейских языков с особым упором на норвежский, шведский, датский и исландский. Она предназначена для диалогов, генерации текстов и выполнения инструкций; в карточке указаны результаты оценки на задачах распознавания именованных сущностей, анализа тональности, чтения с пониманием и суммаризации на северных языках. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE с 30 млрд параметров суммарно и примерно 3 млрд активных параметров на токен; контекстное окно составляет 262 144 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека запуска — Transformers. Карточка заявляет поддержку более 100 языков, а метаданные подтверждают английский, норвежский, шведский и датский; языки с основными оценками — также исландский. Доступны варианты в bf16, 8-битном и 4-битном представлении, причём квантование может снижать качество. Сильные стороны по приведённым оценкам — распознавание сущностей и понимание прочитанного на северных языках, а также датские тесты на знания. Слабее модель справляется с грамматическими суждениями, исландским здравым смыслом и норвежскими идиомами. Лицензия — Apache-2.0; модель доступна для самостоятельного размещения и интеграции через API.

NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind с 4 млрд параметров для понимания документов. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-4B и использует архитектуру Qwen3.5 для обработки текста и изображений. Модель поддерживает многоязычные документы и может работать в режимах с рассуждением и без него. Модель извлекает сведения из документов по заданному JSON-шаблону и инструкциям, преобразует изображения документов в Markdown, распознаёт текст и структуру таблиц, а также генерирует шаблоны извлечения по описанию на естественном языке. Её можно применять для подготовки документов к поиску и RAG, обработки счетов, квитанций, форм и договоров; README описывает запуск через vLLM с OpenAI-совместимым API и напрямую через Transformers. Внутренний тест NuMind на примерно 600 документах оценивает структурированное извлечение, включая визуальное понимание, OCR и работу с длинными входами и выходами; опубликованная в карточке таблица сообщает средний балл 0,651 для NuExtract3.4_4B-RL, а не явно для NuExtract3. Ограничения включают возможность циклов повторения и превышения лимита генерации в режиме рассуждения, из-за чего ответы могут не разбираться как JSON. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это слитая методом passthrough модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit на основе bunnycore/Qwen2.5-7B-Instruct-Fusion и bunnycore/Qwen2.5-7B-Exp2-lora_model. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают на поддержку интерфейса вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131072 токена, что позволяет использовать модель для работы с длинными текстовыми запросами и документами. Основные сведения о назначении доступны, однако README не приводит результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

OsaurusAI подготовила JANG_1L — квантованный вариант Qwen/Qwen3.8-Flash-Next для запуска на компьютерах Apple Silicon через MLX. Это мультимодальная модель с архитектурой Qwen4-экспериментального семейства: в исходной системе заявлены 125 млрд параметров MoE, из которых активны 6 млрд, и таблица n-граммных эмбеддингов на 51 млрд параметров. В сборке JANG_1L присутствуют компоненты для обработки текста, изображений и видео; заявленный размер весов — около 59,8 GiB, а при обслуживании таблицы с SSD резидентное использование памяти составляет около 41 GiB. Модель предназначена для диалога, рассуждений, анализа изображений и видео, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 млн с YaRN. В README приведены результаты сравнения квантования с bf16 на 5 931 позициях; сборка не включает голову multi-token prediction, а для вызова инструментов требуется совместимый с Qwen XML-парсер. Языковой тег карточки — английский. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Qwen3-VL-32B-Instruct — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen; этот репозиторий содержит её веса в формате safetensors. Модель принимает текст и изображения, а также предназначена для анализа видео и диалога с визуальными данными. Вариант Instruct поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на визуальные вопросы и ответы, OCR и разбор структуры документов, понимание видео, пространственное рассуждение, STEM-задачи и генерацию кода интерфейсов по изображениям или видео. Заявлена длина контекста 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона. Для распознавания текста заявлена поддержка 32 языков, но их перечень в предоставленных данных отсутствует. К архитектурным особенностям относятся Interleaved-MRoPE для пространственных и временных позиций и DeepStack для объединения признаков ViT. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные возможности описаны в карточке; независимые результаты оценки качества в предоставленных данных не приведены.

FuriosaAI публикует эту сборку Qwen3-VL-32B-Thinking вместе с пакетом Furiosa Executable Bundle для запуска на ускорителях FuriosaAI RNGD через Furiosa-LLM. Это плотная мультимодальная модель с 32 млрд параметров: она сочетает визуальный энкодер и трансформерный декодер, использует Interleaved-MRoPE и слияние признаков DeepStack. Квантизация не применялась; веса сохраняют точность исходной модели Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking. Модель принимает изображения и текст, а отвечает текстом. Она предназначена для распознавания текста на изображениях, анализа документов и диаграмм, пространственных рассуждений и понимания видео. Версия Thinking формирует рассуждение перед итоговым ответом; также поддерживается вызов инструментов. README описывает запуск через Furiosa-LLM на RNGD, а также совместимость с vLLM, SGLang и Transformers. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Для запуска на RNGD требуется конфигурация с 32 PE, распределёнными по четырём картам RNGD; отдельные ограничения качества в предоставленных материалах не описаны.

Карточка модели CollectionStudio/Trinity-Large-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Trinity-Large-Preview, поэтому описание составлено по ней. Trinity-Large-Preview — разговорная модель Arcee AI на архитектуре разреженного Mixture-of-Experts (MoE), созданная на основе Trinity-Large-Base и прошедшая лёгкое дообучение для диалога. В README указано около 398 млрд параметров всего и примерно 13 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога приводят размер 8,7 млрд параметров. Модель обучалась на более чем 17 трлн токенов, а этап настройки инструкций охватил 20 млрд токенов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием интерфейса вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Доступны варианты запуска через Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Карточка приводит неоднозначные результаты бенчмарков: модель выше Llama 4 Maverick на MMLU, но ниже на MMLU-Pro и GPQA-Diamond. Это preview-чекпойнт, который проходит активное обучение с подкреплением, поэтому качество может меняться. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

AnandSingh/hunyuanocr-mlx — конверсия OCR-модели Tencent HunyuanOCR для запуска через Apple MLX на компьютерах Mac с Apple Silicon. Это плотная зрительно-языковая модель семейства Hunyuan-VL с архитектурой HunYuanVLForConditionalGeneration; в метаданных указано 463,5 млн параметров и контекст 32 768 токенов. Модель принимает изображения и текстовые инструкции, а в ответ может распознавать текст, извлекать сведения и разбирать документы. Модель предназначена для поиска текста на изображениях, разбора сложных документов и таблиц, распознавания формул и извлечения субтитров из видео. В README также заявлены перевод текста на фотографиях и высокие результаты в этих задачах, но сравнительные оценки не приведены. В примерах используются китайские инструкции; метаданные характеризуют языки модели как многоязычные. Для работы требуются Mac с Apple Silicon, macOS 14 или новее, Python 3.9+ и библиотеки MLX, Transformers, PyTorch и Pillow. Репозиторий использует формат safetensors. Указанная лицензия — other; конкретные условия необходимо сверить с карточкой модели. Конверсия не связана с Tencent и не одобрена компанией.

Infinity-Parser2-Pro — модель понимания документов от разработчиков Infinity-Parser2. Она предназначена для точного разбора изображений документов и выдачи структурированного текста, например в формате Markdown. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 MoE и доступна через библиотеку Transformers; для обработки PDF и пакетных сценариев авторы также предлагают отдельную оболочку. Модель распознаёт текст и структуру страниц, анализирует макеты и таблицы, разбирает графики и формулы, включая химические, а также отвечает на вопросы по документам. По данным авторов, она набрала 87,6% на olmOCR-Bench и 74,3% на ParseBench. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Основная область применения — документы на английском и китайском языках. Точность снижается на многоязычных документах, графиках со сложной структурой и страницах с повёрнутыми элементами; модель также не сохраняет мелкие особенности форматирования текста и может испытывать трудности со сложными многошаговыми инструкциями по изображению.

unsloth/inkling-NVFP4 — вариант мультимодальной модели Inkling от Thinking Machines, опубликованный Unsloth. Модель представляет собой авторегрессионный трансформер с 66 слоями и разреженной архитектурой Mixture-of-Experts: всего 975 млрд параметров, из которых активно 41 млрд. Она принимает текст, изображения и аудио, обрабатывает их совместно и генерирует текст. В README также описана поддержка видео у семейства Inkling; для этой версии метаданные каталога подтверждают задачу image-text-to-text и возможность работы с изображениями. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, анализа изображений, приложений с инструментами и агентными сценариями, помощников по программированию и систем RAG. Основной язык — английский; заявлены общие многоязычные возможности. Версия NVFP4 обозначена в названии, а в README для семейства перечислены NVFP4 и BF16. Лицензия — Apache-2.0. Модель может галлюцинировать, неточно следовать инструкциям и хуже работать в длинных многоходовых диалогах; качество может различаться по языкам и предметным областям. Для потенциально вредных запросов возможны обходы защит через ролевые и косвенные формулировки, поэтому для пользовательских продуктов нужны проверки и дополнительная модерация.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V3-32B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-32B. Это плотная модель семейства Qwen2 на 32 млрд параметров с контекстом 32 768 токенов; для обучения части параметров применялись SFT и методы предпочтений, включая DPO и ORPO. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и вызова инструментов. По карточке, обучение включало многоязычные новости и Википедию, переводческие и суммаризационные данные, вопросы и ответы, математику и логические задачи. Заявлены улучшения для работы с корейским, японским, китайским и английским языками, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Описание не приводит количественных результатов оценивания, поэтому заявленные улучшения не позволяют сравнить её качество с другими моделями.

alpindale/Llama-3.2-1B-Instruct — это текстовая инструкционная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Репозиторий содержит версию с примерно 1,2 млрд параметров; модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention и предназначена для генерации текста в Transformers. Для согласования ответов с предпочтениями пользователей применялись supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Модель рассчитана на диалог в роли ассистента, поиск знаний и суммаризацию, а также на мобильных помощников для письма, переформулирование запросов и подсказок и агентные сценарии. Она принимает и генерирует текст, включая код, поддерживает контекст до 131 072 токенов и официально рассчитана на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Компактный размер позволяет рассматривать модель для применения на устройствах с ограниченными ресурсами. Качество, безопасность и полезность могут уступать более крупным моделям, поэтому разработчикам следует проверять поведение модели в конкретном сценарии. Знания ограничены данными с отсечкой по декабрю 2023 года. Использование регулируется специальной коммерческой лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, опубликованная yentinglin и дообученная для пользователей традиционного китайского языка и английского. Карточка описывает семейство Llama-3-Taiwan и приводит сведения о версии на 70B параметров, тогда как метаданные этого репозитория указывают 7,5 млрд параметров; поэтому характеристики размера и примеры оценки версии 70B нельзя напрямую переносить на вариант 8B. Модель предназначена для многоходового диалога, генерации и понимания текста, ответов в сценариях RAG, форматированного вывода, извлечения сущностей и вызова функций. В карточке описано обучение на корпусе традиционного китайского и английского языков с общими и отраслевыми материалами, в том числе из юридической, производственной, медицинской и электронной областей. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст 8192 токена, архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Модель выпущена по лицензии Llama 3. Её заявленная специализация — традиционный китайский, включая тайваньский вариант, и английский. README относится преимущественно к версии 70B, поэтому приведённые там результаты испытаний, подробности корпуса и демонстрации не подтверждают качество именно версии 8B. Для работы с этой инструкционной версией в карточке рекомендовано задавать системное сообщение.

Карточка модели Mikasa1123/NuExtract3 на Hugging Face совпадает с карточкой numind/NuExtract3, поэтому описание составлено по ней. NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind с 4 млрд параметров для понимания документов. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-4B и использует архитектуру Qwen3.5 для обработки текста и изображений. Модель поддерживает многоязычные документы и может работать в режимах с рассуждением и без него. Модель извлекает сведения из документов по заданному JSON-шаблону и инструкциям, преобразует изображения документов в Markdown, распознаёт текст и структуру таблиц, а также генерирует шаблоны извлечения по описанию на естественном языке. Её можно применять для подготовки документов к поиску и RAG, обработки счетов, квитанций, форм и договоров; README описывает запуск через vLLM с OpenAI-совместимым API и напрямую через Transformers. Внутренний тест NuMind на примерно 600 документах оценивает структурированное извлечение, включая визуальное понимание, OCR и работу с длинными входами и выходами; опубликованная в карточке таблица сообщает средний балл 0,651 для NuExtract3.4_4B-RL, а не явно для NuExtract3. Ограничения включают возможность циклов повторения и превышения лимита генерации в режиме рассуждения, из-за чего ответы могут не разбираться как JSON. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

hamishivi выпустил дообученную версию мультимодальной модели Qwen3.5-4B в формате Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером на 4 млрд параметров, которая принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Модель поддерживает диалог, визуальное понимание и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям, диалоговых и рассуждающих задач, работы с длинными текстовыми контекстами и сценариев с агентами и инструментами. В README заявлены поддержка 201 языков и диалектов, контекст 262 144 токена с расширением до 1 010 000 токенов и режим рассуждения по умолчанию. Архитектура сочетает Gated Delta Networks и разреженный Mixture-of-Experts. Весовые файлы совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; лицензия — Apache-2.0. Изменённый шаблон чата сохраняет промежуточные рассуждения, а запуск с длинным контекстом может требовать значительных ресурсов памяти.

nvidia/Qwen3-8B-NVFP4 — квантизированная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-8B, разработанной Alibaba и подготовленной с использованием NVIDIA TensorRT Model Optimizer. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в AI-агентах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на базе искусственного интеллекта. Модель построена на архитектуре Transformers и содержит около 8,2 млрд параметров. Она работает с текстовыми входами и генерирует текстовые последовательности, поддерживает контекст длиной до 131K токенов. Веса и активации линейных операторов внутри transformer-блоков квантизированы в формат FP4, что ориентировано на эффективный инференс. Поддерживается TensorRT-LLM; модель оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, включая микроархитектуру Blackwell, и предпочтительно используется в Linux. Сильной стороной модели является готовая предварительная квантизация для развертывания и потенциально более эффективный инференс на совместимом оборудовании по сравнению с CPU-сценариями. Ограничения включают зависимость от экосистемы NVIDIA и TensorRT-LLM, а также отсутствие в README подробных сведений о языках, результатах оценки качества и характеристиках исходного обучения. Для калибровки использовался датасет cnn_dailymail; наборы данных обучения и тестирования не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого использования.

Rewnozom-GGUF — это конверсия модели Rewnozom/Rewnozom в формат GGUF, разработанная авторами Rewnozom на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и другие совместимые загрузчики. Указан английский язык, а исходная модель относится к семейству 7B instruct-моделей с контекстом до 1 млн токенов. Модель ориентирована на генерацию текста, рассуждения и задачи, связанные с логикой, декомпозицией запросов, планированием и исправлением планов, маршрутизацией инструментов, управлением состоянием и памятью, retrieval, разрешениями и многоагентной оркестрацией. В README также упоминается обучение на синтетических данных с детерминированными формальными мирами, проверками оракула и машинно проверяемыми ответами. Доступны варианты от F32, F16 и BF16 до низкобитных квантований, включая K-quants, legacy-quants, T-quants и гибридные профили. Сильными сторонами являются широкий выбор размеров файлов и компромиссов между качеством, скоростью и потреблением памяти, а также возможность локального использования. Качество и производительность зависят от выбранного квантования, длины контекста, аппаратного ускорения и характера задач; низкобитные варианты могут заметно менять поведение модели. Контроль разрешений, деструктивных действий и изменения состояния рекомендуется оставлять за детерминированной логикой приложения. Распространение заявлено по лицензии Apache 2.0.

Trinity-Large-Preview — разговорная модель Arcee AI на архитектуре разреженного Mixture-of-Experts (MoE), созданная на основе Trinity-Large-Base и прошедшая лёгкое дообучение для диалога. В README указано около 398 млрд параметров всего и примерно 13 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога приводят размер 8,7 млрд параметров. Модель обучалась на более чем 17 трлн токенов, а этап настройки инструкций охватил 20 млрд токенов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием интерфейса вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Доступны варианты запуска через Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Карточка приводит неоднозначные результаты бенчмарков: модель выше Llama 4 Maverick на MMLU, но ниже на MMLU-Pro и GPQA-Diamond. Это preview-чекпойнт, который проходит активное обучение с подкреплением, поэтому качество может меняться. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Это GGUF-сборка модели llmfan46/gpt-oss-120b-ultra-heretic, подготовленная независимым автором llmfan46. В README указано, что исходная модель прошла abliteration: изменялись слои 15–32 с целью снизить частоту отказов при сохранении возможностей. Доступны варианты BF16, Q8_0 и Q5_K_M; метаданные классифицируют эту копию как дообученную модель в формате GGUF. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и сценариев с использованием инструментов. README также заявляет поддержку вызова функций, веб-браузинга и структурированных ответов, а запуск описан через llama.cpp, LM Studio и Ollama. Указанные в карточке показатели — 3 отказа из 100 и KL-дивергенция 0,0703 — относятся к оценке автора и не гарантируют результаты на других запросах. Лицензия — Apache 2.0. Сборка ориентирована на пользователей, которым нужна модель с меньшим числом отказов; такие ответы могут быть менее ограничены. Размер параметров и длина контекста для этой GGUF-копии в предоставленных данных не указаны.

Granite Vision 3.2 2B — компактная мультимодальная модель IBM для понимания изображений и текста. Она предназначена прежде всего для обработки визуальных документов в корпоративных сценариях: извлечения сведений из таблиц, диаграмм, инфографики и графиков, OCR и ответов на вопросы по содержимому документов; также поддерживает общие задачи понимания изображений. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-instruct. Архитектура сочетает визуальный энкодер SigLIP, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1 2B Instruct; используется подход LLaVA с многослойными признаками энкодера и повышенным разрешением сетки AnyRes. Для текстовой части заявлен контекст 128 тысяч токенов. На вход принимает английские инструкции и изображения, на выходе формирует текстовые ответы. Выпущена под лицензией Apache 2.0. Модель компактна и по приведённым в карточке оценкам показывает сильные результаты на DocVQA и ChartQA среди сравниваемых моделей размером 1–4 млрд параметров. Она может ошибаться, галлюцинировать, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; карточка рекомендует преимущественно документные задачи и отмечает повышенные риски для более общих задач с изображениями.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-655db4cc-31b8-41ce-b21b-da1421dcc629 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

MiniCPM5-Vision-2B — мультимодальная модель компьютерного зрения и языка, опубликованная ewin-reg. Она сочетает визуальный энкодер SigLIP-SO400M-Patch14-384 с языковой основой openbmb/MiniCPM5-2B через обучаемый проектор и использует динамическое разбиение изображений на фрагменты. Языковая часть содержит 2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для анализа изображений высокого разрешения, распознавания текста в документах, извлечения табличных данных и ответов на вопросы по изображениям и диаграммам. В README описано дообучение с LoRA и учебная программа, включающая DocVQA и ChartQA; метаданные также указывают визуальную привязку. Карточка заявляет поддержку английского и китайского языков. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Заявленные результаты обучения и оценки приведены в README, однако его таблица бенчмарков неполна, а независимые показатели качества не представлены. Для обработки изображений высокого разрешения применяется разбиение на фрагменты, поэтому подробные изображения могут требовать больше вычислительных ресурсов.

NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL — мультимодальная модель NVIDIA на архитектуре Transformer с визуальным энкодером CRadioV2-H и языковой частью NVIDIA Nemotron Nano 12B v2. Модель содержит 12,6 млрд параметров и принимает текст, изображения и видео; контекст вместе с ответом — до 128 тысяч токенов. Для изображений поддерживается до четырёх входных кадров или страниц за запрос, для видео — от 8 до 128 кадров с частотой 2 кадра в секунду. Модель предназначена для мультимодального анализа документов, визуальных вопросов и ответов, суммаризации изображений и видео, а также рассуждений по визуальному содержимому. Подходит для извлечения сведений из счетов, чеков и руководств, а также для обработки нескольких страниц документа за один запрос. README указывает английский как поддерживаемый язык; обучающие данные включают также китайский и другие языки для отдельных визуальных задач, что не подтверждает полноценную поддержку этих языков в диалоге. Модель выдаёт текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Для обработки видео кадры необходимо извлечь заранее; видео декодирование не входит в модельный пайплайн. Указаны ограничения по числу и разрешению изображений, а также ориентация на системы с GPU NVIDIA. README заявляет готовность к коммерческому использованию, однако в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория.

olmOCR-2-7B-1025 — мультимодальная модель AllenAI с 7,1 млрд параметров, дообученная на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct на наборе olmOCR-mix-1025. Дополнительное обучение с подкреплением GRPO направлено на повышение качества распознавания математических формул, таблиц и других сложных случаев OCR. Модель предназначена для извлечения текста и структуры из изображений документов. Она принимает изображение страницы документа; для штатного использования рекомендуется подавать изображение, у которого наибольшая сторона составляет 1288 пикселей. Инструментарий olmOCR автоматизирует подготовку страниц PDF, поворот и повторные попытки распознавания, а масштабный инференс поддерживается через vLLM. Архитектура основана на Qwen2.5-VL, контекст — до 128 000 токенов; в этой карточке опубликована версия BF16. Модель подходит для OCR документов, в том числе таблиц и математических выражений. В README рекомендуется версия FP8 для практического применения, кроме дальнейшего дообучения; результаты бенчмарка приведены для работы через olmOCR toolkit. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Mihaiii/Pallas-0.3 на Hugging Face совпадает с карточкой Mihaiii/Pallas-0.4, поэтому описание составлено по ней. Mihaiii/Pallas-0.4 — инструкционная дообученная языковая модель на архитектуре Llama, созданная на базе migtissera/Tess-34B-v1.4. Она содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для рассуждений и понимания текста, хорошо работает с длинными системными промптами. Её можно использовать для ответов на вопросы и анализа длинных текстовых материалов; для художественного повествования она не предназначена. Обучение выполнено на частном датасете. Лицензия указана как other.

PP-DocLayout_plus-L — модель локализации областей и элементов в документах, разработанная PaddlePaddle. Она предназначена для обнаружения структуры на страницах статей, презентаций, журналов, договоров, книг, экзаменационных материалов и исследовательских отчетов. Модель построена на архитектуре RT-DETR-L и распознаёт 20 категорий, включая заголовки, основной текст, номера страниц, аннотации, таблицы, ссылки, колонтитулы, формулы, изображения, диаграммы и списки. Модель обучена на собственном наборе документов на китайском и английском языках. В карточке приведена оценка mAP@0.5 83,2% на внутреннем наборе данных для обнаружения областей документов. Репозиторий содержит веса safetensors, библиотека — PaddleOCR. Лицензия Apache-2.0. Оценка относится к указанному внутреннему набору и не гарантирует такую же точность на других типах документов.

OsaurusAI Qwen3.8-Flash-Next-JANG_2L — квантованный вариант Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленный Jinho Jang для Apple Silicon и MLX. Это мультимодальная модель семейства Qwen с архитектурой Qwen4-архитектурного превью: смесь экспертов на 125 млрд параметров, из которых активны около 6 млрд, гибридные слои Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также отдельные компоненты для изображений и видео. Веса сохранены в формате safetensors; заявленный объём набора — 65,3 ГиБ, а при обслуживании n-граммной таблицы с SSD в оперативной памяти требуется около 48 ГиБ. Модель предназначена для диалога, ответов с анализом изображений и видео, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена; с YaRN её можно расширить до 1 млн. В комплекте сохранена голова многотокенного предсказания для ускоренного декодирования в совместимых средах. По замерам на 5 931 позициях JANG_2L показывает медианный KL 0,0260 и top-1 совпадение 88,2% с bf16-версией. Модель требует совместимого runtime для MLX и Apple Silicon и значительных ресурсов памяти либо поддержки SSD-таблицы. Вызовы инструментов используют парсер Qwen XML; среды, поддерживающие только Hermes JSON, могут обрабатывать их с ошибками. Для скачанных до 5 сентября 2026 года комплектов требуется повторная загрузка из-за реорганизации вспомогательных файлов MTP. В метаданных указана лицензия other, без конкретных условий использования.

Yi-34B — большая языковая модель, разработанная 01.AI и обученная с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Это базовая, не чатовая версия модели: она предназначена для генерации текста и может использоваться как основа для последующего дообучения и прикладных систем. Модель имеет плотную архитектуру Transformer, совместимую по структуре с Llama, но, согласно карточке, не использует веса Llama и не является её производной. Размер — 33,9 млрд параметров, родная длина контекста — 4096 токенов. Основные языки — китайский и английский; карточка описывает способности к пониманию языка, рассуждениям здравого смысла и чтению с пониманием. Для запуска доступны веса PyTorch и Safetensors. Модель требует значительных вычислительных ресурсов; в README для локального запуска Yi-34B-Chat приводится пример с ускорителем A800 на 80 ГБ. Лицензия — Apache 2.0.