I.1Поиск и навигация по информации

Marco-Mini-Global-Base — мультиязычная базовая языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Это декодерный Transformer с разреженными слоями Mixture-of-Experts, созданный путём расширения и дообучения Qwen3-0.6B-Base; при генерации токенов активируется около 0,86 млрд параметров из 17,3 млрд. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования на 64 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и другие языки Европы, Азии и Африки. Контекст составляет 32 768 токенов; доступны интерфейс для чата и интерфейс вызова инструментов. В сравнении, приведённом в карточке, модель показывает сильные результаты на многоязычных тестах при небольшом числе активируемых параметров; показатели на английских тестах также близки к более крупным сравниваемым моделям. Это базовая модель, поэтому качество инструкционного следования и диалога может требовать отдельной настройки. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

MiniMax-M2.7-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — смешанная MXFP4-версия MiniMax-M2.7, подготовленная Intel с помощью AutoRound в режиме RTN. Это языковая модель для генерации текста и диалогового общения; в примере применения показан запуск через vLLM с поддержкой выбора инструментов и разбора вызовов инструментов. В тестах карточки приведены результаты на AIME 2025, GPQA Diamond, GSM8K и PIQA; сравнение с исходной версией показывает близкие значения на этих наборах. Модель распространяется в формате safetensors и имеет 8-битную маркировку в метаданных, при этом README описывает вариант MXFP4. Для запуска в примере используется контекст до 102 400 токенов и несколько GPU; это параметры примера инференса, а не подтверждённый нативный размер контекста. Применяется лицензия исходной MiniMax-M2.7; её конкретные условия следует проверять в карточке базовой модели. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому перед использованием требуется оценка безопасности.

olmOCR-2-7B-1025-bf16 — преобразованная в формат MLX модель сообщества mlx-community на основе allenai/olmOCR-2-7B-1025. Это визуально-языковая модель с архитектурой Qwen2.5-VL и 7,1 млрд параметров, предназначенная для обработки изображений с выдачей текста. Карточка этой копии отсылает за подробностями к исходной модели. Модель подходит для OCR и извлечения текстовой информации из изображений и документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, а результат выдаёт в виде текста; заявленный родительский чекпойнт поддерживает контекст до 128 000 токенов. По метаданным, исходная модель дообучена на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, а данная копия преобразована в формат MLX. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — инструкция-дообученная мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen и представленная в 4-битном формате квантования unsloth-bnb. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct и предназначена для обработки изображений, видео и текста с использованием библиотеки Transformers. Модель поддерживает анализ объектов, текста, таблиц, графиков, документов и компоновки изображений, визуальную локализацию объектов с помощью координатных рамок или точек, структурированный вывод данных, а также понимание длительных видеоматериалов и выделение релевантных моментов. Она также ориентирована на агентские сценарии, включая взаимодействие с компьютером и мобильными устройствами. Архитектура включает языковую модель на 3 миллиарда параметров и оптимизированный vision encoder на базе ViT с window attention, SwiGLU и RMSNorm; для видео используются динамическое разрешение и динамическая частота выборки кадров. В метаданных указан английский язык, однако полный набор поддерживаемых языков в README не раскрыт, как и размер контекстного окна. К сильным сторонам относятся компактный размер, сниженные требования к памяти благодаря 4-битному представлению, работа с визуальными документами, видео и структурированными ответами, а также поддержка агентских задач. Ограничения включают меньшую ёмкость по сравнению с версиями на 7 и 72 миллиарда параметров и неравномерные результаты на разных бенчмарках; производительность зависит от типа визуального и агентского сценария. Лицензия указана как qwen-research; подробные условия приведены по ссылке на лицензию базовой модели.

Reflection-Llama-3.1-70B-ep2-working — рабочая версия модели Reflection от Matt Shumer, дообученная на основе Meta Llama 3.1 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с возможностью использовать инструменты. Автор описывает её как рабочую версию второго этапа обучения, которая немного уступает по мощности более поздней версии Reflection; README также сообщает, что третий этап ещё завершался. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Llama 3.1.

Shadowm7expMeliodaspercival_01_experiment26t3q-7B — автоматически объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и объединяет ShadowM7EXP-7B и MeliodasPercival_01_Experiment26T3q с базовой моделью Mistral-7B-v0.1 методом model_stock; веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

XCurOS1.2-8B-VLBF16-Instruct — мультимодальная инструктивная модель компании XCurOS для анализа изображений и текста. По метаданным, она построена на плотной архитектуре Qwen3-VL и предназначена для генерации текстовых ответов по текстовым и визуальным входам; README указывает размер 8B и формат BF16 в названии модели, а файлы представлены в safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель заявлена для понимания документов, извлечения текста из изображений и сканов, анализа диаграмм, корпоративных помощников и автоматизации агентных сценариев. Карточка также заявляет поддержку длинных контекстов и локального развёртывания, но не приводит числовой предел контекста или сравнительные результаты. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и арабский. Лицензия указана как проприетарная, «All rights reserved»; использование и интеграции требуют разрешения XCurOS. Заявления о защищённой работе, точности, эффективности и пригодности для чувствительных данных не подкреплены в карточке техническими оценками или независимыми результатами.

Armaggheddon/yolo26-document-layout — набор из трёх моделей YOLOv26 (nano, small и medium), дообученных на DocLayNet v1.2 для анализа структуры документов. Модели на основе Ultralytics YOLO26 находят на изображениях 11 типов элементов: текст, заголовки, таблицы, иллюстрации, подписи, списки, формулы, колонтитулы и сноски. Репозиторий использует библиотеку Ultralytics и содержит веса PyTorch. Модель предназначена для выделения и классификации областей документа в конвейерах понимания документов и извлечения информации. В README рекомендуется nano-вариант для сценариев, где важна скорость; small и medium предлагают выбор в пользу большей точности при повышенных вычислительных затратах. Обучение проводилось на разрешении 1280×1280, поскольку уменьшение до 640×640 снижало качество обнаружения мелких элементов. Лицензия репозитория — MIT.

AutomatosX AX-Qwen3.8-27B-MLX-AXQ-4bit-MTP — это смешанно-точечный квантованный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.8-27B, предназначенный для запуска на Apple Silicon через MLX. Основная языковая часть модели квантована с применением AXQuant, а голова multi-token prediction и vision tower сохранены в формате BF16. Модель имеет 27,36 млрд логических параметров, архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и поддерживает генерацию текста, а также визуальный ввод; аудио не поддерживается. Максимальный заявленный контекст — 262 144 токена, однако практический предел зависит от объёма unified memory устройства. Модель ориентирована на локальный текстовый инференс, разработку и сценарии, где важны сниженный объём хранения и запуск на компьютерах Apple Silicon. Она совместима с MLX-LM для стандартного текстового инференса, а для использования MTP и связанных runtime-возможностей предусмотрены AX Engine, oMLX и MTPLX. Полный размер загрузки составляет около 18,20 ГБ, измеренный общий показатель — 5,2338 BPW. Заявления об ускорении MTP ограничены профилями, указанными в сертификатах, и не гарантируются для всех конфигураций; MLX-LM также может не использовать vision- и MTP-компоненты. Репозиторий содержит MLX Safetensors и не включает веса PyTorch или GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы требуются совместимые версии MLX-инструментов и достаточный объём памяти; качество и возможности визуального инференса зависят от выбранного runtime и его поддержки дополнительных компонентов.

DeepSeek-VL-7B-Chat — мультимодальная модель понимания изображений и текста, разработанная командой DeepSeek. Это версия с инструкционным дообучением на основе DeepSeek-VL-7B-Base; базовая модель использует языковую основу DeepSeek-LLM-7B-Base и гибридный визуальный энкодер SigLIP-L и SAM-B. Модель принимает изображения размером до 1024 × 1024 вместе с текстовыми запросами и формирует текстовые ответы. Модель предназначена для диалога по изображениям и решения задач визуально-языкового понимания: анализа логических диаграмм и веб-страниц, распознавания формул, чтения научной литературы, описания естественных изображений и понимания сложных сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Elita-0.1-Distilled-R1-Abliterated — текстовая генеративная модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, дообученная prithivMLmods на данных для рассуждений по цепочке мыслей. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для следования инструкциям, многошаговых рассуждений, логических задач, ответов на вопросы и создания связных объяснений. Её можно применять в виртуальных помощниках, образовательных инструментах, автоматизации, подготовке сводок и отчётов. В карточке указана английская локаль; иных языков README и метаданные не подтверждают. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди ограничений автор отмечает риск фактических ошибок и предвзятости, слабые результаты в узкоспециализированных областях и зависимость качества ответа от ясности запроса. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; оптимизация для развёрнутых рассуждений может быть менее подходящей для простых задач.

Gemma 3n E2B IT — мультимодальная инструктивная модель Google для работы на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; запуск поддерживается библиотекой Hugging Face Transformers. Модель основана на архитектуре MatFormer с выборочной активацией параметров и использует вложенную подмодель из Gemma 3n E4B IT. При общем количестве около 6 млрд параметров её эффективный размер и требования к памяти сопоставимы с традиционной моделью на 2 млрд параметров. Модель подходит для диалоговых помощников, создания и обобщения текстов, ответов на вопросы по визуальным материалам, расшифровки речи и перевода речи в текст. Обучение охватывало более 140 разговорных языков, но карточка не выделяет основной язык. Возможности включают мультимодальный ввод с изображениями и видео, а также аудио; метаданные каталога подтверждают задачу image-text-to-text и возможности чата и зрения. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятость обучающих данных; модели также бывает трудно обрабатывать неоднозначность и сложные открытые задачи. Лицензия Gemma; применяйте модель с учётом условий лицензии Google Gemma.

JANGQ-AI/GLM-5.3-Flash-JANG-MTP — квантованный вариант GLM-5.3-Flash, подготовленный Jinho Jang для запуска на компьютерах Apple Silicon с 128 ГБ памяти через MLX. Это модель семейства glm5_next с архитектурой MoE примерно на 300 млрд параметров и поддержкой изображений и видео. Веса занимают около 95,5 ГиБ; в репозитории указаны контекст до 1 млн токенов и сохранённый слой multi-token prediction для самоспекулятивного декодирования. Модель предназначена для диалога, рассуждений и агентных сценариев с использованием инструментов, а также для обработки визуальных входов. Разработчик сообщает о проверке качества квантования на отложенных промптах и о сохранении параметров внимания, маршрутизации и gating в 8-битном или полном формате. Однако заявленный runtime vMLX ещё не выпущен, и, согласно карточке, сейчас модель корректно загружается только во внутренней среде оценки; ускорение от MTP пока ожидаемое, а не подтверждённое в доступном runtime. Лицензия — MIT. Карточка описывает английский язык; сведения о других поддерживаемых языках не приводятся.

Granite Vision 3.1 2B Preview — компактная мультимодальная модель IBM для понимания изображений и документов. Она предназначена для извлечения и анализа содержимого таблиц, графиков, инфографики, диаграмм и других визуальных материалов, распознавания текста на изображениях и ответов на вопросы по документам; также поддерживает общие задачи понимания изображений и диалоговый режим. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-instruct и использует архитектуру LLaVA-NeXT: визуальный энкодер SigLIP, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1. В README указано 2 млрд параметров у языковой основы и около 3 млрд у модели с визуальным энкодером и проектором; контекст языковой основы — 128 тыс. токенов. Основной поддерживаемый язык — английский. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Сильная сторона модели — специализированная работа с визуальными документами при сравнительно небольшом размере; в приведённых тестах она показывает хорошие результаты на DocVQA и ChartQA. Возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы и галлюцинации, особенно в общих задачах понимания изображений; для обработки только текста IBM рекомендует использовать текстовые Granite-модели.

LayoutLMv2 — мультимодальная модель Microsoft для понимания документов, содержащих текст, визуальную разметку и изображения. Это плотная архитектура семейства LayoutLMv2 с 136,7 млн параметров; модель предварительно обучена учитывать взаимосвязи между текстом, расположением элементов и изображением страницы. Для обработки использует текстовые фрагменты, координаты их расположения и изображение документа, а контекст ограничен 512 токенами. Модель предназначена для задач анализа визуально насыщенных документов: извлечения информации из форм и чеков, классификации документов и ответов на вопросы по их содержимому. В карточке сообщается о результатах на FUNSD, CORD, SROIE, Kleister-NDA, RVL-CDIP и DocVQA. Основной язык карточки — английский. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции и распространения производных материалов на тех же условиях, а также ограничивает коммерческое использование.

ZuzeTt/LFM2.5-1.2B-Instruct-imatrix-GGUF — квантованный вариант текстовой instruct-модели LFM2.5-1.2B-Instruct, разработанной Liquid AI; репозиторий ZuzeTt основан на базовой модели LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base. Модель предназначена для локального и периферийного развертывания, включая agentic-задачи, извлечение данных, RAG и общее следование инструкциям. Формат GGUF ориентирован на llama.cpp и совместимые инструменты, CPU-инференс и снижение потребления памяти. Модель содержит 1,17 млрд параметров, 16 слоёв: 10 double-gated LIV convolution blocks и 6 GQA blocks. Она поддерживает только текстовые данные, контекст до 32 768 токенов и языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Заявлены скорость декодирования до 239 токенов в секунду на AMD CPU и 82 токенов в секунду на мобильном NPU, а также работа менее чем с 1 ГБ памяти; эти показатели зависят от оборудования и конфигурации. Сильные стороны модели — малый размер, высокая скорость локального инференса, многоязычность, поддержка ChatML-подобного шаблона и function calling. Модель не рекомендуется для задач, требующих обширных фоновых знаний, и программирования; дата отсечения знаний — середина 2024 года. Указана лицензия lfm1.0; дополнительные условия следует уточнять в файле LICENSE.

spitfire4794/LFM2-700M-Heretic — производная модель на основе LiquidAI/LFM2-700M, созданная изменением поведения отказов методом abliteration. По приведённому сравнению доля отказов снизилась с 84 до 8 на 100 запросов; модель сохраняет отклонение от исходной модели, измеренное как KL divergence 0,123. Это компактная гибридная языковая модель семейства LFM2 с 956,3 млн параметров и контекстом до 128 000 токенов по метаданным. Архитектура LFM2 сочетает короткие свёрточные блоки и блоки группового внимания. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии локального запуска и периферийных устройств, а также извлечение данных, RAG, творческое письмо и агентные задачи. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Базовая карточка рекомендует компактные модели LFM2 для узких прикладных задач и предостерегает от использования в задачах с интенсивной потребностью в знаниях или программировании. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория. Модель позиционируется как менее склонная к отказам, поэтому её ответы могут охватывать запросы, которые исходная модель отклоняет.

Apollo Raines представляет эту модель как вариант Llama 3.1 8B Instruct, изменённый инструментом jBlaze для усиления следования контексту и аналитического рассуждения. По README, изменения внесены непосредственно в веса без дополнительного обучения; метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и анализа предоставленных материалов с опорой на контекст. Она может отвечать на вопросы, объяснять вычисления и писать код; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате safetensors, имеет 7,5 млрд параметров по метаданным и контекст до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык; базовая Llama 3.1 8B Instruct описана как многоязычная. Автор предупреждает, что публичная версия намеренно ослаблена и выпущена как демонстрация возможностей jBlaze. Лицензия — llama3.1.

usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX версия визуально-языковой модели MinerU2.5-Pro-2605-1.2B от OpenDataLab. Модель основана на архитектуре Qwen2-VL, поддерживает работу с изображениями и текстом и предназначена для диалога.

MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная языковая модель команды OpenBMB для диалога и анализа изображений. Она объединяет визуальный энкодер SigLip-400M с языковой моделью Llama 3-8B-Instruct; в метаданных указано 7,5 млрд параметров, архитектура — плотная MiniCPMV. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, распознавания текста на изображениях, извлечения содержимого документов и таблиц, а также многоязычного общения по изображениям. README заявляет поддержку более 30 языков и эффективное локальное развёртывание, включая запуск через llama.cpp. В карточке упомянуты safetensors и возможность дообучения с LoRA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nanonets-OCR-s — компактная мультимодальная модель Nanonets для распознавания документов и преобразования их содержимого в структурированный Markdown. Она дообучена на Qwen2.5-VL-3B-Instruct и принимает изображения документов, включая сложные страницы с таблицами, формулами и встроенными изображениями. Модель распознаёт текст и структуру документа, представляет математические формулы в LaTeX, описывает изображения, извлекает текст водяных знаков и выделяет подписи. Таблицы она может выводить в формате Markdown или HTML, а состояния флажков и переключателей — обозначать стандартными символами. Такой вывод подходит для дальнейшей обработки языковыми моделями и для извлечения данных из деловых и юридических документов. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и имеет контекст длиной до 128 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Это экспериментальный внутренний чекпойнт r19 модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленный разработчиком minjaechoi на основе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. В README указано, что средняя точность маршрутизируемых экспертов составляет 2,0217 бита, тогда как остальные веса имеют формат BF16; веса хранятся в BF16-тензорах после деквантизации и загружаются через стандартные Transformers и vLLM. Метаданные указывают архитектуру Nemotron H, задачу генерации текста, контекст до 262 144 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалогов и генерации текста, включая сценарии с вызовом инструментов; описание базовой модели также относит семейство к рассуждениям, программированию и агентным приложениям. Метаданные базовой модели указывают поддержку шести языков, но сами языки в предоставленных данных не перечислены. Чекпойнт обозначен как внутренний исследовательский и не содержит отдельных сведений о качестве или ограничениях его низкой точности экспертов. Лицензия наследуется от базовой модели.

Omega AI 50B — разговорная текстовая модель семейства Omega AI, опубликованная K168-V0JL как reference repository. Это дообученная производная NVIDIA Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 с плотной архитектурой DeciLMForCausalLM; в метаданных указано 87 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Она предназначена для текстовой генерации и диалоговых сценариев. README сообщает, что репозиторий служит справочным, а брендинг Omega AI не меняет архитектуру или исходные веса базовой модели. Для исходной модели NVIDIA каталог указывает применение в англоязычных диалогах, рассуждениях, программировании, RAG и агентных приложениях; эти сведения описывают базовую модель и не подтверждены отдельно для производной Omega AI. Файлы опубликованы в формате safetensors. Условия лицензии и атрибуции исходной модели продолжают действовать; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана.

Soulfate24/OvisOCR2-ASHQ1-Remix-GGUF — GGUF-квантованная версия модели OvisOCR2, созданная на основе ATH-MaaS/OvisOCR2. Она предназначена для извлечения текста и структуры документов со страниц изображений, включая таблицы и формулы, с выдачей результата в Markdown. Модель поддерживает диалоговый режим и обработку изображений; в метаданных для неё указан pipeline image-text-to-text. Репозиторий содержит GGUF-квантизацию с подходом ASHQ1-Remix, описанным автором как activation-aware. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о размере модели и длине контекста в предоставленных источниках нет.

TowerVision-2B — мультиязычная vision-language модель проекта utter-project для анализа изображений и генерации текстовых ответов. Она предназначена для описания изображений, визуальных вопросов и ответов, суммаризации, понимания диаграмм и документов, а также мультимодального перевода с учётом языкового и культурного контекста. Модель содержит 2 млрд параметров и использует архитектуру LLaVA-NeXT: языковую основу Tower-Plus-2B, визуальный энкодер SigLIP2-patch14-384 и мультимодальный адаптер. Она принимает текст и изображения, генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке перечислены европейские и азиатские языки, включая русский, английский, немецкий, китайский, японский и хинди. Модель обучена на мультиязычном наборе VisionBlocks и ориентирована на широкий круг задач визуального понимания, с заявленным акцентом на мультимодальный перевод и культурно-зависимые задачи. Для запуска авторы рекомендуют точность bfloat16. Лицензия CC-BY-NC-SA-4.0 ограничивает коммерческое использование и требует соблюдения условий атрибуции и распространения производных материалов.

Typhoon-OCR-1.5-2B — компактная vision-language модель для распознавания и разбора документов на тайском и английском языках, разработанная OpenTyphoon на основе Qwen3-VL-2B-Instruct. Это дообученная плотная модель Qwen3-VL с архитектурой Qwen3VLForConditionalGeneration; она принимает изображения документов и формирует структурированный текст. Модель предназначена для извлечения текста и структуры из PDF-страниц и изображений, включая рукописные записи, формы, чеки, таблицы, отчёты, инфографику и схемы. Вывод может включать Markdown для текста, HTML для таблиц, описания рисунков и диаграмм, LaTeX для формул и номера страниц; результаты подходят для последующей загрузки в RAG-системы и базы данных. Распознавание структуры выполняется по изображению без зависимости от метаданных PDF. Для работы требуется специальный prompt из карточки; модель не рассчитана на другие запросы и не предоставляет возможностей общего визуального вопросно-ответного диалога. Возможны галлюцинации, поэтому результаты следует проверять. Для локального запуска авторы рекомендуют Ollama и предупреждают о возможной потере точности у GGUF-сборок для llama.cpp и LM Studio. Лицензия в метаданных — Apache-2.0; README также указывает на условия OpenTyphoon.

EXAONE-4.5-33B-GGUF — квантованная версия открытой мультимодальной модели EXAONE 4.5, разработанной LG AI Research. Модель объединяет причинную языковую модель и специализированный визуальный энкодер и предназначена для работы с текстом и изображениями, включая понимание документов, визуальные вопросы и ответы, мультимодальное рассуждение и задачи на корейском языке. Модель имеет 33 млрд параметров, из которых 31,7 млрд приходятся на языковую часть и 1,29 млрд — на визуальный энкодер. Используется плотная архитектура с 64 основными слоями и одним MTP-слоем, гибридным вниманием, включающим локальное sliding window attention и глобальное внимание, а также Grouped Query Attention в визуальном энкодере. Контекст поддерживает до 262 144 токенов, размер скрытого представления составляет 5120, словарь — 153 600 токенов. Заявлены языки: английский, корейский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский. Дата отсечения знаний — декабрь 2024 года. Сильными сторонами модели являются мультимодальность, понимание документов, корейское контекстное рассуждение и конкурентные результаты на общих и визуально-языковых бенчмарках. Версия GGUF доступна с квантованиями языковой модели Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS; веса визуального энкодера представлены в форматах F32, F16 и BF16. Ограничения включают зависимость качества от выбранного уровня квантования и значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера модели. Лицензия указана как exaone; конкретные условия следует уточнять в файле LICENSE.

alpindale/gemma-7b-it — диалоговая инструктивная версия Gemma, семейства компактных открытых языковых моделей Google. Это плотная авторегрессионная модель-декодер для генерации текста; в репозитории указаны 8,2 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors. Карточка описывает Gemma как англоязычную модель, подходящую для диалога, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений. Модель можно применять для чат-ботов и виртуальных помощников, подготовки черновиков и творческих текстов, краткого пересказа документов и исследования текстовых коллекций. Относительно компактный размер допускает запуск на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре, хотя практические требования зависят от конфигурации. README указывает Google как разработчика семейства Gemma; идентификатор репозитория сам по себе не подтверждает отдельное авторство alpindale или конкретную историю происхождения этой копии. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Ответы могут содержать фактические ошибки и устаревшие сведения; качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может хуже справляться с нюансами языка, сложными открытыми задачами и здравым смыслом, а также отражать предвзятости данных; для пользовательских приложений нужны проверка результатов и меры безопасности.

Hanji Parse 4B — модель компьютерного зрения и языка, разработанная Hanji Dev и дообученная на Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct. Она принимает изображение страницы документа и возвращает JSON-массив содержательных блоков: текст с координатами, заголовки, пары «ключ–значение», таблицы в формате GitHub-Flavored Markdown и нетекстовые изображения, например фотографии, диаграммы, штампы и подписи. Модель предназначена для OCR и разбора структуры документов с сохранением расположения элементов. Результат подходит для извлечения текста и областей страницы в последующих системах обработки документов. Для изображений рекомендуется уменьшение до 2 мегапикселей без увеличения, с размерами, кратными 32 пикселям; карточка также рекомендует жадное декодирование и ограничение вывода JSON-схемой. Модель использует архитектуру Qwen3-VL с 4 млрд параметров и поддерживает зрительно-текстовый ввод и текстовый вывод. В метаданных указаны библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. Языковая поддержка и размер контекстного окна в предоставленных данных не указаны.

Hunyuan-1.8B-Pretrain — базовая плотная языковая модель из открытой серии Hunyuan компании Tencent. Она содержит 1,8 млрд параметров, построена на архитектуре Hunyuan Dense V1 и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под диалоговые и прикладные сценарии. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и реализована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для продолжения текста, работы с длинными документами и построения приложений, где важны компактный размер и длительный контекст. В семействе заявлены режимы быстрого и пошагового рассуждения, а также возможности для агентных сценариев и интерфейсов вызова инструментов; конкретные качества этих возможностей зависят от настройки и используемой версии. Веса этой карточки — предобученный вариант, а не instruct-модель, поэтому для следования инструкциям и диалога может потребоваться дообучение или подходящая обвязка. Tencent описывает семейство как рассчитанное на разные вычислительные условия и упоминает поддержку квантизации при развертывании. В карточке указана лицензия Apache-2.0; она разрешает коммерческое использование при соблюдении её условий.